场景|数据+产品就是数据产品？漫谈数据可视化场景_live|新功能|tiktok

编辑导语：在数据可视化产品中，场景也是一个重要的考虑因素。那么，如何做好数据可视化场景设计？本篇文章里，作者对数据可视化产品的场景做了探讨，结合数据和案例，阐述了可视化场景设计的思考维度，一起来看一下。

文章插图
许久没有更新了，今天接着梁宁系列课程的思考，这节课梁宁讲的是“场景”的内容，在文章开头我们还是先学习一下这节课的名词解释：
“场”是时间和空间的概念，一个场就是时间加空间。“景”就是情景和互动。当用户停留在这个空间的时间里，要有情景和互动让用户的情绪触发，这就是场景。
只有能触发用户情绪的场景才是真正的流量入口。
如果从C端的产品来看，会联想到许多生活中耳熟能详的场景，比如深夜肚子饿了可能会打开美团点外卖，地铁上班时可能会打开喜马拉雅听有声书……
那B端产品就不需要考虑场景吗？虽然之前我们说过B端产品讲求效率，但还未针对场景好好分析一番。恰好近期在做数据可视化产品时，又有了一些心得体会，今天我们就来聊聊数据可视化产品的场景（关于数据可视化的基础内容可以看一下我之前的文章《数据可视化如何实现？》）。
一、基于数据场景的设计时效性，是数据产品的重要指标之一。在可视化产品中主要有两大类数据时效。
一类是T+1周期的离线数据，即在今日最晚只能查询到截至昨日的数据，一般是通过调度机制每天凌晨或上班时间前将截至昨日的数据跑好，然后再抽取已经跑好的离线数据进行可视化展示。
另一类是实时数据，即通过定时（如分钟级）刷新数据，用户可以能够看到实时或准实时的数据。
所以基于上述两类数据属性，在做可视化产品时就会出现两种不同类型的看板：离线数据看板、实时数据看板。
抛开数据的时效性，单纯制作数据看板，会有一套标准的方法论。不管制作“实时”还是“离线”看板都可以去按照这种方式（如下图，后面将通过完整的一篇说明）：
可是考虑到场景，单从指标选择上就会有很大的不同。
以某社区团购公司营销域分析的看板制作流程为例，我们在与业务方沟通时，除了基于营销活动的“销售额”、“下单用户数”、“客单价”、“促销金额”等指标外，业务方还希望有“待配送”等相关的指标，目的是如果活动火爆，积压的单量过多可以及时的减量/停止活动，从而减少店仓配送的压力。
在制作实时看板时，一开始我用了“履约超时率”（=待配送单量/仓端订单量，不同企业的口径可能不一样）这个指标，再跟业务方沟通后他们也表示了赞同。
可是回头我又在想：只有数值因变动而变化快的指标放在实时看板中才有价值，而“履约超时率”作为一个比率指标，在实时看板中可能变化的很缓慢，但带来的结果可能已经很严重了。
假设履约准时率从 50000/1000000 到 60000/1010000，虽然在比率上只有5%到5.9%的变化，可是已经相差了10000单。对于业务方来说10000的变化远比0.9%的变化更具有震撼性，而且微弱的变化可能已经滞后了严重后果的反馈。
所以，后来我还是把“履约超时率”换成了“待配送单量”。
写到这里就不难看出，在制作实时看板时，选择“数值”指标会比“比率”指标更有价值。
如果我们不做实时看板呢？
那么“待配送单量”在T+1周期的数据中就没有这么大的意义了，并且考虑到指标的关联性，我们也会把“待配送单量”放入到履约/店仓配的业务板块下，而不会把不同业务域下的指标杂糅在一起。我们在引出第二条规则，在制作离线看板时，指标的业务关联性要更强。