大數據時代，人人都在談數據可視化。好的可視化能夠幫助我們快速發現規律，找到原因;不好的可視化有可能會得出錯誤的結論，產生誤導。想要做好數據可視化，先要明白“給誰看、看什么、怎么看”這三大問題。

給誰看

作為產品經理，首先需要秉承著“用戶為先”的理念，弄清楚用戶是誰。企業內的數據可視化平臺主要是面向企業的管理層以及不同業務人員，不同的部門對數據分析的需求不盡相同，所以需要根據具體情況進行考慮。

例如，企業經營駕駛艙，主要用戶是公司管理，在數據內容要求方面，能夠充分反映業務健康，指標涵蓋公司流量、收入、成本、用戶、服務等方面，客戶一般不做太多的互動分析、產品設計，因此需要提供更多的分析結論、業務建議，可以有自上而下的跟蹤執行能力，使老板更依賴您的產品第一次發現業務問題。

再比如，產品線的人，則聚焦于關注用戶是怎么樣使用產品的，遇到了哪些痛點，操作路徑以及轉化率如何，怎樣提升等問題。

看什么

目標用戶確定后，就需要了解用戶的工作場景了。數據產品比業務懂數據，比數據懂業務，這個環節主要是體現產品經理的需求分析能力了。需求分析主要有兩種思路，一種是是直接根據業務需求進行變現，另一種是以數據專業視角，給業務更多專業的建議，做合理的需求過濾，這是能否成為更靠譜的PM的先決因素之一。看什么，是要解決呈現哪些數據指標的問題。

例如，對于客戶服務部門的用戶，評估的核心KPI是服務的一次性解決率，即用戶可以在最短的時間內給用戶最滿意的解決方案，解決用戶問題，解決矛盾，給用戶留下良好的印象，不僅可以節省二次投訴的勞動力成本，還可以改善用戶體驗，持續活躍或保留。

僅關注這一個指標是不行的，還需要對二級、三級等指標進行相關的分析監控，例如每天的咨詢量、投訴訂單占比等。確定要呈現哪些指標時，可以基于業務的訴求，以及PM對業務的理解，形成指標池，再利用OSM模型、UJM模型等指標體系建設方法論，梳理指標之間的關系，構建能夠全面、準確衡量業務狀況的“好的指標體系”。

怎么看

可視化產品的目標是解決用戶數據分析的效率問題。用戶的下一步動作是什么?業務營收環比下降，然后呢?通常有兩個分析方向，第一個是相關指標的分析，可以可以利用杜邦在金融領域的分析方法來拆分指標，如收入=GMV-成本、GMV=訂單數量*平均價格、訂單數量=UV*訂單轉換率、最終定位影響的關鍵指標。第二個是維度拆解方法，即要確定目標指標支持的分析維度是什么，營收下降，是哪個產品線、哪個渠道，甚至是哪個具體的產品出了問題。

一個好的BI工具能極大地提升用戶數據分析的效率。以國內排名靠前的Smartbi一站式數據分析平臺為例，它提供了圖表、可視化以及各式各樣的數據分析功能，現在Smartbi官網上還給大家提供了長期免費試用的機會，大家可以嘗試一下。

綜上所述，在數據可視化分析的需求處理過程中，核心要素是明確用戶是誰，在做什么，關注什么指標，指標系統是什么，分析的想法是什么。其次，就是指標的統計口徑，探查數據有沒有的事情了。

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