在BI數(shù)據(jù)產(chǎn)品中西傀，通過數(shù)據(jù)可視化，我們可以從數(shù)據(jù)中尋找模式（規(guī)律）桶癣，關(guān)系和異常拥褂。可視化中優(yōu)秀的交互設(shè)計(jì)牙寞，可以讓用戶更好的理解和分析數(shù)據(jù)饺鹃。
一說到BI數(shù)據(jù)產(chǎn)品，交互設(shè)計(jì)師從數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理那兒聽到的最多的碎税，無非是連接數(shù)據(jù)源尤慰、數(shù)據(jù)建模、指標(biāo)管理雷蹂、用戶分群伟端、事件分析、用戶行為分析匪煌、數(shù)據(jù)可視化责蝠、數(shù)據(jù)協(xié)同這些功能。數(shù)據(jù)產(chǎn)品也還是圍繞用戶（是數(shù)據(jù)分析師萎庭、運(yùn)營人員還是管理層用霜医？）、目的（為了實(shí)時(shí)監(jiān)控驳规、做數(shù)據(jù)探索還是對(duì)業(yè)務(wù)做深入的數(shù)據(jù)挖掘肴敛？）、場景（各個(gè)不同的業(yè)務(wù)場景吗购？）医男、媒介（pc？移動(dòng)捻勉？）镀梭、行為（建立圖表儀表盤步驟的心理模型？分享管理數(shù)據(jù)的行為路徑踱启？）這幾個(gè)點(diǎn)展開的报账。這里從交互任務(wù)的角度研底，來談?wù)凚I數(shù)據(jù)產(chǎn)品中關(guān)于可視化的交互設(shè)計(jì)。
數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的幾個(gè)基本概念
維度指的是人們分析事物的角度透罢。比如榜晦，分析一個(gè)產(chǎn)品的新用戶，可以從地域角度看（新用戶主要來自哪些地方）琐凭，也可以從近三天芽隆、近七年的時(shí)間角度去看（近三天新用戶的增長趨勢(shì)？近七天又如何统屈？），也可以結(jié)合這兩個(gè)維度綜合去分析（北京牙躺、上海近七天新開戶使用產(chǎn)品的情況）愁憔。維度是一定有可以枚舉的值，比如新用戶從時(shí)間角度看孽拷，時(shí)間維度上有年吨掌、月、周脓恕、日膜宋，在交互上就可以對(duì)維度進(jìn)行篩選，選擇只想看的枚舉值炼幔，比如只看11,12月份的新用戶數(shù)量秋茫。對(duì)于有層次關(guān)系的維度，在交互上可以變換維度粒度乃秀，進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取肛著，例如分析新用戶，可以從地域的省份跺讯，下鉆到具體的市枢贿、縣、鄉(xiāng)刀脏。
指標(biāo)（度量）是指可以用數(shù)值來量化分析的維度元素局荚，一般通過具體數(shù)值或比值來表現(xiàn)。比如人口數(shù)量愈污、瀏覽時(shí)間耀态、轉(zhuǎn)化率。復(fù)合指標(biāo)則是通過多個(gè)指標(biāo)之間進(jìn)行運(yùn)算建立的钙畔。
用戶分群：數(shù)據(jù)庫記錄的用戶數(shù)據(jù)其實(shí)就是一張表茫陆，這張表有離散數(shù)據(jù)（如地域分布，離散數(shù)據(jù)有枚舉值）擎析，也有連續(xù)數(shù)據(jù)（如成功下單次數(shù)）簿盅。用戶分群就是通過選定用戶屬性挥下，對(duì)離散數(shù)據(jù)選取我想要分析的枚舉值（如選取廣州省、江蘇省的數(shù)據(jù)）桨醋，對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)匹配選定我想要分析的范圍（如成功下單次數(shù)在5單到10單）棚瘟，將原始的數(shù)據(jù)表進(jìn)行縮減的過程。
事件：具體的用戶行為或業(yè)務(wù)過程喜最，例如一個(gè)電商產(chǎn)品可能包含的事件有：用戶注冊(cè)偎蘸、瀏覽商品、添加商品至購物車瞬内、支付訂單迷雪。
如Amplitude可以按事件和用戶群篩選建立圖表。
現(xiàn)有的BI數(shù)據(jù)產(chǎn)品中虫蝶，建立圖表章咧、儀表盤有以下幾種方式：
探索式
類似于專業(yè)可視化軟件，沒有事件能真、用戶群單獨(dú)篩選的概念赁严。用戶自己選擇維度和指標(biāo)進(jìn)行探索分析。
模板式
為業(yè)務(wù)場景提供常用的分析模板粉铐，每個(gè)場景下對(duì)應(yīng)不同的圖表類型疼约。
綜合式
既可以選擇常用模板進(jìn)行分析，又可以探索式自定義建立新的圖表蝙泼。如Growing IO程剥。
可視化中的交互
可視化由視覺呈現(xiàn)和交互兩部分組成□獬校可視化中的交互倡缠，可以緩解有限的可視化空間與數(shù)據(jù)量過載之間的矛盾，例如對(duì)于高維數(shù)據(jù)茎活，交互上可以利用分組進(jìn)行降維昙沦。從交互任務(wù)的角度，對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的單圖和儀表盤進(jìn)行操作载荔，常見的交互有：
選擇
能讓用戶標(biāo)記出自己感興趣的數(shù)據(jù)對(duì)象盾饮，方便查詢和跟蹤變化情況。例如可以對(duì)表懒熙、單圖丘损、儀表盤進(jìn)行收藏，之后可以在“我的收藏“處查看選擇對(duì)象工扎。
重配
提供觀察數(shù)據(jù)的不同視角徘钥，可以對(duì)圖表排列重新編輯、切換圖表形式肢娘。例如Amplitude提供了看趨勢(shì)的折線圖切換到看分布的柱狀圖的功能呈础，但并不是每一個(gè)圖表都需要具備切換圖表形式的功能舆驶，如果切換的圖表類型不能幫助用戶得到結(jié)論那就不要加了。
編碼
可以自定義改變數(shù)據(jù)元素的顏色而钞、大小沙廉、字體、形狀等臼节。例如Echarts可以對(duì)圖表換膚撬陵，并對(duì)圖表做一些基本配置，這種個(gè)性化編碼的方式也運(yùn)用到越來越多的數(shù)據(jù)平臺(tái)上网缝。
抽象和具體
為用戶提供不同層級(jí)的信息巨税，可以控制顯示更多或更少的數(shù)據(jù)信息。例如神策分析提供了對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行合計(jì)的功能途凫，展開可以查看具體的細(xì)節(jié)信息垢夹。數(shù)據(jù)觀提供了數(shù)據(jù)下鉆的功能，可以鉆取到有層級(jí)的維度的最小粒度维费。
過濾
通過設(shè)置約束條件實(shí)現(xiàn)信息的動(dòng)態(tài)查詢，對(duì)離散型數(shù)據(jù)選擇枚舉值促王，對(duì)連續(xù)型數(shù)據(jù)圈定選擇范圍犀盟。常見的方式單選框、復(fù)選框蝇狼、滑塊阅畴、文本框等。
關(guān)聯(lián)
顯示數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系迅耘，多視圖對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)在不同視圖中的不同的可視化表達(dá)贱枣。例如阿里云Quick BI通過關(guān)聯(lián)一張交叉表和地圖，可以通過操作地圖颤专，動(dòng)態(tài)篩選出交叉表里的信息纽哥。
溯源
向信息上游尋找數(shù)據(jù)變異的原因，例如Amplitude提供了在懸停狀態(tài)下可以對(duì)具體圖表進(jìn)行溯源栖秕，神策分析則是通過點(diǎn)擊進(jìn)行溯源春塌。
對(duì)比
可以對(duì)不同的時(shí)間范圍、空間范圍進(jìn)行對(duì)比簇捍，也可以自定義維度進(jìn)行對(duì)比只壳，還可以將總體數(shù)據(jù)和具體數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。
循米暑塑，交互設(shè)計(jì)一枚吼句，專注大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的交互設(shè)計(jì)。
