从需求出发，理解web前端数据可视化

数据可视化站点的需求

首先，为什么会有数据可视化站点呢？

数据可视化并不是专属web前端的范畴，数据可视化站点算是web前端技术和数据可视化的交集。数据可视化除了可以通过web站点展示出来，它也可以通过excel这样的一些可视化的工具或者R语言，python，matlab里面一些可视化的库来实现数据可视化的目的。而且其实数据可视化最初也只是通过上面所说的这些方法来实现。

然而伴随着互联网更加迅猛的发展和大数据时代的到来，分析师或者运营人员等这样的数据消费者对于数据的要求也越来越高。尤其是对于数据的及时性和可操作性提出了更大的挑战。在这样的背景下传统的报表式的数据可视化方案已经无法满足原有的需求。

• 更及时的数据需求使得报表形式的数据可视化显得不是那么的方便，消费者可能需要能够更快更方便的查看数据。
• 大量的数据使得报表式这样不可交互的静态的数据可视化无法便捷的在庞大的数据中进行分析。

然而web站点可交互，可通过web访问的特性变得尤为重要。

什么样的产品设计更适用于web站点

web前端数据可视化站点不同于传统的数据可视化，同样也区别于其它web前端站点。在数据可视化和web两项基因的综合效应下它自然产生了适合于它的产品设计的一些特点。

传统的数据可视化是使用各种数据可视化的工具由数据分析师构建出可视化报告，然而web前端的数据可视化则将数据分析师的工作中那部分比较普遍的分析模型转化为web前端产品。为什么是说只是那部分普遍的分析模型而不是全部呢？因为web前端的数据可视化站点需要开发人员通过编写代码来实现，如果说这个过程是一次性的那么显然是一个对生产力的浪费，也是一个低效的模式。因为应对那部分具有更高定制化甚至是一次性的数据可视化需求，数据分析师会有更好的解决方案，就比如说Excel其实就是一个很强大的工具。

当然Excel这样的数据可视化工具也可以搬到web前端，这其实就是数据分析师的工具web化。这部分我在后面也会提到，不过现在主要要讨论的还是那一部分普遍的，直接展示在站点中的数据可视化需求，更多的是面向运营人员而不是数据分析师。

所以说面向web前端数据可视化的产品应该具备可归纳这样的一个特性，只有这样产品才能将其抽象为一个个具体的数据可视化模型，开发人员才能再将其具化为一个个可视化组件。

web前端除了能够将这部分可归纳的普遍性的数据可视化需求web化以外，它的可交互的特性也让它可以承担更多的数据可视化工作。这其实在上面数据可视化站点的需求中已经提到了。但是有一点很关键，那就是不能滥用web这个可交互的特性。相比于其他web站点来说，数据可视化站点对数据的准确性，和站点的易用性要求更高。过度复杂的交互可能会带给用户不安全感，使得他们可能会在过度的设计中迷失方向。这不管是web前端数据可视化还是传统的数据可视化中都是特别关键的。另外一点就是由于数据有各个纬度，各种层次，所以要想让用户能够更好的找到自己想要的数据还需要在站点中建立更清晰的层次感以及清晰的模块化。

归纳起来我认为web前端数据可视化的产品设计应该是将可被归纳的数据可视化需求模块化，并适当的利用web前端的可交互性打造一个便捷的，易用的，层次清楚的可靠的数据可视化站点。

简洁的产品与膨胀的需求之间的矛盾

未完待续