大家好，我是（划掉：腿长1米8的）元宝，我来填坑了🙊，这是我最近几天写的关于“数据调研”的文章，来自我之前写的《数据大屏设计师，我不信你没有这些困惑》系列。
🍴写在前面
▶︎ 因为我是设计师，所以这是一篇设计师视角下的关于数据调研的心得，不够专业之处，欢迎指正交流～
▶︎ 文风平易近人和蔼可亲🙃，🚫严肃
若无单独说明，配图均来自个人制作或EasyV平台
一、🍱为什么要做数据调研
上理论：
▶︎ 可视化=装盘，数据=菜
▶︎ 菜有多有少，有干有汤，有长有短，如果你不知道菜啥样，你就装不好盘
▶︎ 避免“无中生有”、“凭空想🐘”地做设计，不然等接数据的时候，你要改很多很多😮💨 ， 客户还会觉得你很不专业🥲
▶︎ 客户对你的“理想效果图”很满意，但是因为数据原因，看到落地效果很差，会有种“被骗”的感觉，先扬后抑的情绪会影响交付
好！举一些没有根据真实数据做设计而踩坑的生动例子🌰🌰🌰🌰🌰🌰🌰🌰🌰 👇🏼：
1、菜很多，但你准备了个小盘子💥
翻译：你预留的空间被数据撑爆了！
🌰最常见的是这种👇🏼
如果设计前对数据做了了解，我们就可以针对性地做调整：
▶︎ 调节X轴标签的文字方向，避免重叠
▶︎ 排序（柱子少的时候，我们可以很快地用肉眼比较大小，但柱子数量太多时，判断起来就没那么容易了）
然后就能得到一个更好一点儿的可视化效果👇🏼
🌰没有对数据做截断处理👇🏼
图源：项目截图
🌰没有针对指标名称太太太太太长的情况做处理👇🏼
图源：在项目现场拍的
🌰增长率会超过100%，但是右侧轴的最大值卡死成了100👇🏼
图源：项目截图
🌰给翻牌器的数位留少了，都长到挡住了右边的icon👇🏼
图源：项目截图
2、你准备了大盘子，但菜只有一小点儿🥣
翻译：你以为数据很多很饱满，但其很干瘪。
🌰一个近年来的趋势图，结果只有两年的数据，要是早知道是这样，就不会用折线图了👇🏼
🌰你以为数据是全省开花很丰满👇🏼
但接了数据以后，发现很“惨淡”👇🏼
如果早知道是这种情况，在设计上，可以在西北方加点光晕点缀，让地图的视觉更平衡，也更加突出👇🏼
当然，也可以放大地图到东南部地区，但是不利于得到一个“全局”观感👇🏼
3、你准备好了盘子，但是菜没了🤲🏻
翻译：你设计完了，最后客户说这些指标数据取不到/不要了。
令客户决定去掉某个指标的原因，包括但不限于👇🏼
▶︎ 需要跨部门取数，那个部门的人不给
▶︎ 这个数据显得我们业务很差
▶︎ 这个数据在库里有做字段，但实际没有收集到
▶︎ 这个数据的计算规则太复杂了，被人问到可能说不清楚
▶︎ 我们地图上的点位和路线都是手画的，没有经纬度数据
▶︎ （划掉：我就是不想要了🙃）
▶︎ …
作为设计师，又能怎么办呢？
所以，要在开始设计前，尽量确定取数难度和数据质量，降低客户砍数据的概率。
5、菜不好看，但要你装盘得好看🧚♀️
翻译：就是数据美化。
🌰例如，数据差异太大，除了系列四，其他三类基本看不出来变化趋势👇🏼
面对这种情况，我们不能去强行拉小差距（比如改大Y轴的最小值），这会造成数据观测的“失真”！但我们可以通过交互去解决👇🏼
因为经常吃这种亏，所以我现在都是（在EasyV中）优先选择带“点击图例隐藏系列”功能的图表组件去还原设计了。
这种坑，对于“一枝独秀”的柱状图，也是可以套用的👇🏼
🌰还有这种，收入在上升，增长率在下降，客户说看上去像是业绩下滑，我：？？？👇🏼
首先，我认为，这是读图（就是阅读理解）的问题，不能抛开指标本身的含义，去单独得出「下降就是业绩不好」的结论。环比增长率下降，但依然为正值，所以只是“增速变缓”而已。
🥚🦁️，对于展示类的可视化大屏，客户不想被观众第一眼就理解为业绩变差，也是可以理解的！所以，建议增长率在下降的情况下，就不要展示增长率了，直接换成柱子的数据，增强业务在上升的感觉👇🏼
如果甲方就是要显示增长率，可以在上一张图的基础上，将增长率做定制开发，显示在两根柱子之间👇🏼
🌰一些负面类数据，其实数据少才代表业务好，但客户经常会觉得“太空”👇🏼
面对这种观感反馈，我们可以给出以下三种方案：
▶︎ 空什么空？那是业务好，请尊重事实，就这样不改了！（需要和梁静茹要点勇气）
▶︎ 可以反转换成类似“不逾期率”、“良率”（😂但估计没有这样的反义使用）和“及格率”，这样业务好的时候就是满满的数据了
▶︎ 将图形换成带有警示意味的颜色，能得到一个比较顺畅的逻辑：红色少 = 坏的少 = 业务好 👇🏼
大家应该看出来了，我们设计师能做的“美化”，不是去干“下降的变上升、少的变多、强行拉小差距”这种违背事实的骚操作。
而是在尊重数据真实样貌的前提下：
▶︎ 让观众把数据看全、看清
▶︎ 帮助客户更好地达到展示目的
▶︎ 用更符合逻辑的方式展示数据，促进理解
6、其他
🌰图片（图片也是一种数据）的尺寸不都是方形，填充到容器内发生变形👇🏼
图源：项目截图（图中头像为模拟数据）
🌰这Y轴上一大串的0️⃣，真是有、、多👇🏼
🌰这种最烦人，大部分的X轴标签长度都可以在2行内显示完，就有那么一个🙃特别的长，也没造成遮挡，但就是看着不舒服👇🏼
⬆️这种情况（就是文本长度差距大的），建议直接横向柱状图走起👇🏼
总之，在对数据了解不充分的情况下，我们设计出来的可视化系统，无法很好地承接和展现真实数据的样貌，会显得很“蹩脚”、“不专业”！
二、🔨调研数据的哪些方面
在论证完设计前做数据调研的重要性之后，我尝试总结了应该提前关注数据的以下特征👇🏼
1、客户是否能提供数据
▶︎ 要展示的这些指标，是否都能提供数据？（就是提供数据接口）
▷ 转给数据开发的同事核对数据接口细节
▷ 了解数据格式是否统一规范
▶︎ 是否能提供地图上的经纬度数据
▷ 🌰全国各地的公司所在地的经纬度
▷ 🌰水路运输的路径经纬度
▷ …
因为客户无法提供点位的经纬度，要手动“造点”
2、数据含义和文本长度
▶︎ 数据的含义是什么（别设计完了，别人问你，你说不清楚指标啥意思）
▶︎ 数据之间的关系
▶︎ 指标名称/文本类数据的长度
▷ 最少几个字
▷ 最长几个字
和同事核对数据关系
3、数据的数量和种类
▶︎ 一共有多少个数据
▷ 🌰各区县营收柱状图：一共有28个区县
▷ 🌰各节点健康状态：一共有120+个节点
▷ 🌰地图上显示分公司点位：只有3个分公司
▷ …
▶︎ 一共有多少种分类（我们要根据这个预置颜色/样式的数量）
▷ 🌰货物种类占比图：一共有15种货物（对于分类过多的，一般操作是：取前5，之后归为“其他”，我们预置6种颜色）
▷ 🌰预警信息一共有4个等级：一般、较重、严重、特别严重
▷ …
要在组件中预置好所有状态的样式，然后根据状态值匹配
4、数值范围
▶︎ 一般为几位数
▶︎ 最大值会到多少
▷ 🌰若是百分比会超过100%吗
▶︎ 最小值会到多少
▷ 🌰最小会为负值吗
▶︎ 是否可为空
▷ 为空时如何处理：隐藏 or 占位标记
▶︎ 是否有人为设定的区间
▷ 🌰>80%变为预警状态
▷ …
keynote设置Y轴最大/小值的方式：不填写时为“自动取整”模式
5、数据格式
▶︎ 单位是什么
▷ 🌰人民币还是美元
▷ 🌰元还是万元
▷ …
▶︎ 小数还是百分比
▶︎ 保留几位小数
▷ 小数末尾为0是否保留
▶︎ 带经纬度的数据格式
▷ 基于什么坐标系
▷ 点线面数据的格式
▷ …
和同事核对数据单位
6、其他
▶︎ 监控视频流
▷ 画面比例是多少
▷ 视频流格式是什么
▶︎ 图片类数据
▷ 来源：静态还是URL
▷ 尺寸比例
▶︎ 数据样式规范
▷ 🌰“红增绿减”还是“绿增红减”
▷ 🌰有的正常状态的颜色不能用绿色，要依照已有系统沿用为蓝色
▷ …
▶︎ 还有很多零零碎碎的，但是我年纪大了记不起来了🕳
三、📍真实工作中的数据调研
在真实工作中，往往因为各种条件限制，我们无法得到充分的数据调研支持，原因包括但不限于：
▶︎ 没有数据分析师帮你
▶︎ 你自己调研太被动
▶︎ 甲方的对接人也要去问不同的人，调研周期太长
▶︎ …
在这样的条件下，我们只好先设计，然后多问题也只能等到接上了真实数据之后再去发现。
看过很多文章，依然过不好设计师的一生
🥚🦁️，心态要放好，经验告诉我，当开始刻意关注数据情况之后，你会条件反射地预判之前说的那些可能发生的问题，然后提前做一些预备处理，等到真的发生了，就不会慌（但是依旧是会烦），会产生一种“我就知道会这样！”的稳重感哈哈哈。
四、🙊最后用三句话，想让大家给我点18个赞
▶︎ 很多时候，我们并不是在“设计数据”，而是在“给数据设计容器”🥣
▶︎ 基于真实数据做可视化设计，会更容易感受到数据的意义和价值，会更有收获感➕
▶︎ 祝大家少踩坑，少改图，少加班❤️
小声bb：站酷的文本编辑器真的太难用了
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