企业架构13——自动化

的三幅表展现不止不止来,让人一眼可以显现不止决定性反馈的一种简介大体概念。

因此，要来作好数据集展现不止的某种以往，就是要先考虑到好用哪种三幅表来展现不止数据集，让三幅表结果最为简单。

1. 明为确最大限度和需要

在展开数据集可视既有内部设计步骤之此前，无需先明为确内部设计的最大限度和需要。这除此以另有明为了软件社会群体、明为了他们的需要和为了让、考虑到所要简介的数据集一般来说和数据集是从等。只有明为确了内部设计的最大限度和需要，才能格外好地展开下一步的内部设计社会活动。

在明为确最大限度和需要时，无需慎重考虑所列几个状况：

软件社会群体：无需明为了所内部设计的大屏将亦会被哪些人适用，有所不同的软件社会群体意味著对数据集的需要和展现不止方式将存在差异；数据集一般来说和是从：无需明为确所要简介的数据集的一般来说和是从，以就让并不无需恰当的数据集可视既有来进行和排列成现方式将；需要和为了让：无需明为了软件对数据集可视既有大屏的为了让和需要，以就让在内部设计时展开慎重考虑。2. 并不无需恰当的数据集可视既有来进行

并不无需恰当的数据集可视既有来进行是内部设计数据集可视既有的决定性。根据所要简介的数据集一般来说和数据集是从，并不无需恰当的数据集可视既有来进行可以使得数据集越来越简单地简介不止来，并且让软件格外容易知觉数据集所举例来说的反馈。

在并不无需数据集可视既有来进行时，无需慎重考虑所列几个状况：

数据集一般来说和是从：无需并不无需针对所要简介的数据集一般来说和是从的数据集可视既有来进行；可视既有敏感度：无需并不无需并不无需排列成现不止所要简介数据集的敏感度的数据集可视既有来进行；易用开放性：无需并不无需较难适用的数据集可视既有来进行，以就让在内部设计时越来越方就让和高效。3. 并不无需恰当的数据集排列成现方式将

数据集可视既有大屏有多种数据集排列成现方式将，除此以另有柱状三幅、折线三幅、饼三幅、无线电三幅等等。在并不无需数据集排列成现方式将时，无需根据数据集一般来说和数据集是从，并不无需最恰当的数据集排列成现方式将，以就让格外好地简介数据集。

在并不无需数据集排列成现方式将时，无需慎重考虑所列几个状况：

数据集一般来说和是从：无需并不无需针对所要简介的数据集一般来说和是从的数据集排列成现方式将；反馈内涵：无需根据数据集的反馈内涵，并不无需恰当的数据集排列成现方式将；可视既有敏感度：无需并不无需并不无需排列成现不止所要简介数据集的敏感度的数据集排列成现方式将。

比如：Power BI、finebi、Tableau、Sugar BI、神策数据集、growingio、QlikView。

分类法1——大体分类法

数据集可视既有划分四种意味著会：比起、紧密联系、构成、产自。问道明为适用所指南如下三幅所示：

1）比起

比起数据集两者之间各类别的联系，或者是它们随着等待时两者之间的变既有态势。

2）紧密联系

提示两个或两个以上codice_密切联系的联系。

3）产自

关注单个codice_，或者多个codice_的产自意味著会。

4）构成

每个外占连续开放性的倍数，或者是随着等待时两者之间的倍数变既有。

每种三幅形的详细适用问道明为方知发表文章《数据集可视既有特指三幅形分类法，使用及适用决定》，浏览可以提示。

分类法法2——三幅标注释Visual Vocabulary

该三幅表注释将数据集可视既有划分了都有一般来说，分别是Deviation、Correlation、Ranking、Distribution、Change overt Time、Magnitude、Part-to-whole、Spatial、Flow，共计76个三幅表。

1）Deviation——差异

可知觉为“差异”。强调相同参方知点的变既有（+/-）。一般来说，参方知点为零，但也可以是最大限度或长期均值。也可以用来坚称情感（正面/中都立/）。

FT适用实例：对外贸易顺差/盈余，气候变既有。

2）Correlation——无关开放性

可知觉为“无关开放性”。推断两个或多个codice_密切联系的联系。请注意，除非你得悉旁观者，否则他们很意味著认为你简介的是因果联系（例如一个codice_导致另一个codice_变既有）。

FT适用实例：通货膨胀和失业，收益和预期寿命……

3）Ranking——名列

可知觉为“名列”。当项意在排序或此前方比其最小值或相对值格外决定性时，可适用名列类三幅表，在结果中都进一步突不止有兴趣的点可以吸引适用者的注意。

FT适用实例：财富、上榜名次表、选区普选结果……

4）Distribution——产自

可知觉为“产自”。推断数据集集的值及其显现频带。通过产自的形状（或颠倒以往）突不止数据集的不赞同或不平均开放性。是一种就让于记忆的方式将。

FT适用实例：收益产自、现有人口产自(年龄/开放性倾向)……

5）Change over Time——态势

可知觉为“态势”。强调态势的变既有，有意味著是短期（一日内）波动，或者是长到数十年或数百年的变既有。并不无需正确的算起有效地向旁观者提供者可靠的氛围反馈。

FT适用实例：跌幅走势、经济等待时两者之间序列……

6）Part-to-Whole——外与连续开放性

可知觉为“外与连续开放性”。能推断不止一个连续开放性如何被拆划分有所不同的外。如果旁观者只是想明为了个别构成外的较小，不妨改用对比类的三幅表。

FT适用实例：财政支出、日本公司结构、全中国普选结果……

7）Magnitude——对比

可知觉为“对比”。使用比起数据集较小。可以比起相对值（哪一个比起大），或比起最小值（无需推断不止正确地的差异）。一般来说用来比起数目，而不是数值后的九成或倍数。

FT适用实例：商品产量、市值……

8）Spatial——人文地理空两者之间内

可知觉为“人文地理空两者之间内”。当数据集中于都的正确地此前方和人文地理产自规律比其他反馈对旁观者来问道格外决定性时，可适用这类三幅表。

FT适用实例：最高点、矿产此前方、自然灾害意味著会/因素、中下游、普选结果的变既有……

9）Flow——流向

可知觉为“流向 ”。简介两个或两个以上的正常、情景密切联系的悬浮量或悬浮低压。这中的的正常、情景意味著是大体概念化联系或人文地理此前方。

FT适用实例：收益集中于、对外贸易、移民、诉讼、反馈、联系三幅……

以上两种数据集三幅表的分类法方式各有有所不同，但所谓都是将各类三幅表展开分类法，并且概述每个三幅表给定哪种数据集。方就让大家在并不无需要可视既有的数据集于是又次，分派格外可用数据集的表达方式将。比如：

无线电三幅：

① 使用

用来简介某一一般来说想像在几个属开放性的优良意味著会，或该类想像互相对比。可以在同一矢量内简介多所这两项的数据集分析比起意味著会。它是由两组极坐标和多个同心圆构成的三幅表。

刚一个结果显示的各项所这两项所得的十进制或九成，就其比起决定性的所这两项集中于都划在一个圆形的三幅表上，来展现不止一个结果显示各项所这两项决定性九成的意味著会，适用者能附注的明为了结果显示各项数据集的优化举例及其好坏趋向。

② 适用决定

数据集点不能不算多，一般不超过6个，否则未鉴别，因此适用场合有限。

4. 格局

格局是数据集可视既有内部设计步骤的决定性即场。在内部设计三幅表格局时，无需慎重考虑多个状况，如可视既有敏感度、软件趣味、反馈内涵等等。一个好的格局不该并不无需使得数据集越来越清晰明为了，同时也要体现不止内部设计的美感。

在内部设计格局时，无需慎重考虑所列几个状况：

反馈内涵：无需根据数据集的反馈内涵，内部设计不止恰当的格局，使得软件并不无需越来越清晰人文地知觉数据集；软件趣味：无需内部设计不止较难适用和加载的大屏格局，以就让软件越来越方就让地适用；美感内部设计：无需慎重考虑内部设计的美感，使得大屏格局越来越吸引人。

不亦会格局，那么可以去哪中的较慢寻想到操纵杆来展开滑稽呢？这中的给大家延揽 4 个网内站：

花萼网内，以米色+格局偏重于体，查找可以并不需要适用；站酷网内，以米色+格局偏重于体，跟花萼网内一样；Collect UI，以UI内部设计偏重于，滑稽网内站后台；优设网内，少于部设计思路+教程偏重于，增加具体内容趣味。

在这些网内站查找决定性词：大屏、Dashboard、看铁片、数据集分析报告，就可以想到到颇为多值得参方知的大屏数据集询问，吸取他们的米色解决方案即可。

当我们就此经过格局于是又次、美既有于是又次想得到如下的一个可视既有大屏，对有所不同的人给予有所不同的行政权，则有所不同主管、有所不同层次的人所见到的的可视既有大屏排列成现的数据集有所不同。

5. 检测和优既有

在完成数据集可视既有内部设计步骤于是又次，无需展开检测和优既有。

无需注意数据集的可靠开放性和完整开放性，如果注意到了解决办法，无需适时展开优既有，以就让让数据集可视既有越来越完美。

在检测和优既有时，无需慎重考虑所列几个状况：

数据集可靠开放性和完整开放性：无需检测数据集的可靠开放性和完整开放性，以就让注意到解决办法并展开优既有；软件该系统对：无需搜罗软件的该系统对和决定，以就让在优既有时展开慎重考虑；优既有敏感度：无需检测优既有后的敏感度，以就让验证优既有是不是有效。五、数据集数据集分析

根据我们之此前架设的所这两项体制展开数据集分析。

1. 数据集分析的一般来说

1）并不一定数据集分析——遭遇了什么

并不一定数据集分析是任何数据集数据集分析反复的起点站，宗旨说遭遇了什么解决办法，是我们通过对各种是从的举例集展开整理，于是又将其转既有为对业务范围有效益的揭示。

2）探求开放性数据集分析——探求数据集密切联系的联系

顾名思义，探求开放性数据集分析的主要意在是探求，其最典型的应用领域课题就是数据集挖掘。通过探求开放性数据集分析，并不无需为了让我们注意到原本不无关想像密切联系的数据集codice_紧密联系。

数据集挖掘课题有一个典型犯罪行为：沃尔玛通过数据集挖掘，注意到纸尿裤与麦芽的年销量数据集排列成无关联系。于是优化了超市货架的摆放此前方，将纸尿裤与麦芽放在相同的此前方，竟双双增加了这两种完全有所不同品类的年销量。

3）确诊开放性数据集分析——为什么亦会遭遇

确诊开放性数据集分析是最常方知的数据集数据集分析一般来说。增值于医务人员通过确诊开放性数据集分析能揭示某件公真的遭遇的原因，引发这件公真的的此前置血案是什么，这件公真的遭遇后又亦会引发什么后置血案。

4）预报开放性数据集分析——亦会遭遇什么

预报开放性数据集分析通过数据集分析已知数据集推论期望，说预见亦会遭遇什么的解决办法。

5）恰当开放性数据集分析——要实行什么军公事行动

恰当开放性数据集分析是最高级的数据集数据集分析一般来说，通过以上所有数据集数据集分析，并结合数据集模型，说要实行什么军公事行动的解决办法。恰当开放性数据集分析亦会数据集分析多个故公真的节，预报每个故公真的节的结果，并根据结果就此哪个是最佳军公事行动解决方案。

2. 数据集分析的方式

1）态势数据集分析

态势数据集分析可以问道是最坚实且最特指的数据集数据集分析方式。通过对有关所这两项各期对基期的变既有态势数据集分析，数据集分析该所这两项的态势变既有，于是便都简单地注意到解决办法，让增值于决断格外可靠和格外实时。

2）划分数据集分析

当态势数据集分析太巨观，那划分数据集分析则是精细既有增值于的必备，按照有所不同的也就是说一步步地对数据集展开分立，急剧接近解决办法遭遇的起源，让增值于获取越来越精细的数据集揭示。

例如，某品牌商业的企业的 GMV 某天有明为显下降，那么我们就可以根据全中国各省级政区的也就是说，划分湖南省、广东省、西城区、云南等 34 个省级政区，提示问道明为是哪个省级政区的 GMV 有所下降。定位到问道明为的省级政区后，还可以之前往市级、区级层层划分。

3）对比数据集分析

对比数据集分析是将两个或两个以上的数据集展开比起，数据集分析差异并揭示数据集所代表公真的的蓬勃发展变既有意味著会以及规律。其特色是可以颇为简单地显现不止公真的某总体的变既有或相差，并且可以可靠、量既有地坚称不止这种变既有或相差是多少，主要是为了给孤立的数据集参方知系。

4）溯源数据集分析

格外早公真的的源流去数据集分析，是避免增值于来作相当多无用数据集分析的方式。

举个例子，当一批软件预见到我们的其产品内，买到转既有率比起很低。一般来说意味著会下我们去数据集分析，意味著亦会圆桌其产品流畅度、增值于活动力度，或者商品挑战性等解决办法。但很有意味著从源流数据集分析，这批软件就并非我们的最大限度软件，而是虚假水量。

5）归结数据集分析

通过一种或者两组规章，将经销商功臣或者转既有功臣等平均分配给转既有切线中都的各沾染点，即为归结数据集分析。

所谓上归结数据集分析都是为了取决于和分析软件触点对总体转既有最大限度付诸所予以的贡献，赞扬的整体所这两项为转既有贡献度。但问道明为如何取决于和分析，就无需我们用到归结数据集分析模型。

六、数据集应用领域

在数据集可视既有于是又次，无需对数据集展开应用领域。数据集应用领域是所指将数据集数据集分析结果应用领域到实际业务范围中都，例如颁布零售商推广方针、优既有其产品等等。这个期中一般来说无需与业务范围医务人员展开沟通和协作，以保证数据集数据集分析结果并不无需无论如何地为了让业务范围蓬勃发展。

1. 零售商零售商推广

1）网内络增值增值方分析

通过对各网内络增值数据集的搜罗，数据集分析意味著会，推断网内络增值的敏感度，并不无需恰当的增值网内络增值。

2）分发生产成本分析

大体上通过业务范围属开放性、软件属开放性或犯罪行为特性数据集提炼挑选一些人分组标签，于是又根据一些人分组标签给定并不相同的解决方案或问道明为内容库，继而根据规章展开是不是简介和简介顺序的推断展开个开放性既有延揽，以达到增加趣味、分发生产成本、业绩等最大限度。

有所不同其产品的差别一般来说只在于付诸这套体制时的问道明为内容补充一般来说与时效开放性，这很大以往就此了付诸需要本身的成本较小，连续开放性大体概念化可概括为下三幅：

3）个开放性既有延揽

通过埋点搜罗软件犯罪行为数据集，数值软件犯罪行为特性，展开犯罪行为预报，展开电脑延揽。

4）精准零售商推广触达

通过软件犯罪行为数据集分析及犯罪行为特性展开软件分群，输不止精准医务人员名单，然后给定规章方针对接有所不同的通道/零售商推广系统对，展开发短信/发 Push，亦或是发券发红包的触达等，这是其产品另有的一种零售商推广机制，其就此的结果是最大限度转既有。

2. 整体所这两项监视系统对

对于C后端其产品来问道，数据集其实是软件犯罪行为的想像该系统对。软件在其产品上的大外犯罪行为，并不亦会并不需要明白你，但是通过数据集，我们可以数据集分析软件的适用切线，需要的受限制以往，从而取决于其产品的效益。

我们在此中间也架设了所这两项体制，我们也按照相同的心率核对数据集所这两项的意味著会，核对之此前的APP整体所这两项数据集，看是不是有不止现异常。一般无关的数据集波动在上下2%少于是可以接受的，但如果相差过大，就无需排查原因。

3. 特别设计其产品插值优既有

通过数据集，在其产品的插值优既有中都，无需用恰当的方式将把未量既有的“卖家趣味”，通过急剧的数据集分析展开量既有，于是又通过急剧的知识积累展开增值于决断，为其产品的良开放性蓬勃发展打下坚实。

4. 精细既有增值于

通过完备恰当的方针规划另有，可靠、适时的方针执行及不间断的敏感度监测与数据集分析。

可以提高决断生产成本和可靠开放性，的企业通过数据集数据集分析可以格外实证地分析各种方针和解决方案的权衡，除去；也偏方知和误解，从而来予以格外明为智的决断。

在趣味也就是说上，数据集特别设计可以为了让的企业格外好地明为了卖家需要，从而优既有其产品和增值，提供者个开放性既有增值和其产品，提高卖家满意度。

在放缓也就是说上，数据集特别设计有效地的企业预报态势、零售商变既有和卖家需要，注意到潜在的零售商机亦会和急剧创新课题，推动组织的急剧创新和蓬勃发展，从而付诸放缓。

七、回顾

数据集处理公事件的整个时序除此以另有数据集搜罗、存储设备、处理公事件、数据集分析、简介、适用。

本文简单概述一下时序的整个即场，每个即场无需来作什么公真的，要有一个什么样的结果。

其中都数据集存储设备及数据集数值等即场因译者新科技知识有限，问道的比起举例，格外多想怎么与业务范围紧密联系的不止发点来问道明为。

通过此前一书评数据集数据分析及本文数据集处理公事件，算是从巨观上对业务范围系统对的数据集总体有一个知觉，于是又次我们就可以之前往软件画像等不止发点去来作深入研究，于是又次将逐步看一目了然无关的问道明为内容。

专栏作家

Markzou，8年其产品经验，明明都是其产品老板专栏作家。主要专注于本地与世隔绝、O2O、恰巧增值、新商业课题；曾任职于多家本地与世隔绝垂直课题胸部日本公司，具备丰富的本地与世隔绝产业经验。

本文原创发布于明明都是其产品老板，未经译者执照，禁制登载。

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该文观点只能代表译者本人，明明都是其产品老板模拟器只能提供者反馈存储设备空两者之间内增值。

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