作为一名数据产品经理，不仅需要了解数据产品设计与研发的流程，数据可视化更是必不可少的技能之一。
通过数据可视化，数据产品经理可以更加直观地呈现数据信息，让用户更容易理解、解读数据。
可视化图形选择
· 1 ·设计的目的
在实施前，必须明确数据分析的核心业务目标是什么，以确保最终呈现的内容能够有效传达所需的业务信息。对于不同的业务目标，需要采用不同的表现形式。例如，表达GMV随时间变化的趋势，可以使用时间序列图进行数据可视化；而对于各业务模块在GMV中的占比情况，可以采用饼图、柱状图等形式呈现。最终，通过清晰明确的表现形式，有效地传达所需的业务信息。
· 2 ·数据展示样式
随后，需要根据要表达的内容，选择相应的可视化图形来呈现数据。通常可供选择的图形类型包括以下几种：
趋势型
常用于多个时间点或数据点之间的趋势比较和变化的显示。包括折线图、柱状图以及帕累托图等。
对比型
常用于比较不同时间段、地区、部门的表现、分析竞争对手市场份额、财务表现等。包括柱状图、条形图、气泡图、雷达图、词云等。
比例型
通过比例关系呈现数据分布情况，能够迅速抓住数据结构，发现主要信息。包括饼图、环形图、南丁格尔图、堆叠柱状图等。
关系型
常用于呈现各种复杂数据之间的关系和联系。不同的数据类型需要应用不同类型的关系图，例如：
- 关系型数据：需要用到层次图、流程图、树状图等;
- 网状数据：需要用到桑基图、弦形图等。
其他
还有一些特殊场景会使用到的地理图、热力图、路线图等。
· 3 ·受众媒体
在选定适合数据特征的可视化图表类型后，进一步考虑数据受众群体的专业水平。对于专业的人员而言，更加细致的数据细节可能更为重要，以便他们更深入地理解业务；而对于普通用户，应选择易于理解和使用的简单图形，并确保它们能够与数据的总体目的相匹配。
因此，我们需要从专业角度出发，对数据可视化图表进行定制化，以满足不同受众的需求。
数据交互
合理的数据交互可以极大地提高数据使用体验，有助于深入了解业务信息并提高数据使用效率。
联动
点击图形或表格时，令其它图形或表格同时发生数据的变化
链接
在页面中直接打开另外一个页面
上卷下钻
沿着维的层次向上卷聚集汇总数据；沿着维的层次向下钻取，查看更详细的数据
切换维度/度量
按照选择的其他维度和度量来展现数据
排序
使表格数据按照数值、首字母、日期等规则展示
对于数据产品经理来说，通过应用可视化图形可以更加直观地呈现数据信息，并降低业务人员的解读难度。在选择适当的图形呈现数据时，需要考虑设计目的、数据展示样式、数据受众群体的专业水平等多方面因素，同时合理的数据交互方案，可以提高数据使用的体验和效率。
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