數據產品前端的數據用戶體驗

沒有太多理論支撐,純屬經驗總結。後續不斷再補充，也歡迎提供意見～

---

產品相關的UI,VI用戶體驗，這裏就不作多說了。相比傳統中後臺系統，若是沒有經驗，咱們經常會忽略掉數據體驗。

數據體驗包括：

• 數據可信任性，樹立用戶的信任感；
• 數據易讀性，優秀的數據可視化；
• 數據的安全性，數據是敏感的，讓知道該知道的，抹去不應知道的；
• 數據的可用性，請給我下一步Action；

數據可信任性

真實的數據
可靠性的第一原則就是數據真實，一個真誠的產品才能獲得用戶的信任。
新鮮的數據

• 請標註這份數據的生產日期，三無產品實在不是用戶的菜。
• 和因此產品同樣，數據也是具備時效性的。假如，數據大屏在某一時段，數據一直很是平穩無波動。咋一看，不免覺得系統宕機了。因此，請在大屏上標註一下當前的刷新數據的時間，告訴人們 「本寶寶還活着！」！同時還能體現，數據刷新與數據之間的延時。不只僅是大屏，如1.1大屏描述，一個產品的首頁，那些酷炫吊炸天的圖表，只要這個圖表有意義，都建議加上刷新時間。

數據易讀性

優秀的可視化設計 說到如何設計可視化圖表，這裏能夠說三天三夜說不完。從圖表選型，多維數據可視化，數據可視化交互，每個均可以成爲一個課題。這裏就不詳細展開。但在產品評審過程當中，能夠懷着如下幾個問題來評審。
圖表的實現成本，是否與其價值成正比？好比，有許多特效的圖表，這些特效是否有存在的價值，好比明明二維的圖表就能很好的展現這個數據，是否須要3D，等等。
統一數據特徵認知標記，即產品設計的「一致」原則
「金牌🏅️」，咱們必定想到「第一名」；「⚠️」 這個符合，咱們必定聯想到的是危險。這就是思惟聯想，其實也是產品的符號學。在數據產品中，最多見的問題就是：
上升是用綠色 仍是 紅色？ 綠色=安全，紅色=危險 ？ 仍是像股票同樣：綠色=跌 紅色=漲？人們在關注數據的時候，紅綠色的數據是最早捕捉到人們的視線 當前數據與往期對比，常見設計例如折線圖：當前數據使用實線，深黑色文字，往期數據使用虛線與灰色文字。那麼在全部圖表設計中 應當統一這個標準。

一致的表達，能夠培養用戶使用習慣。當用戶心智被培養起來後，咱們就能縮小提示文案等非「數據墨水」（表達數據的內容）的展現空間。

數據的安全性

指數化，是在可視化中保持數據的安全性的主要手段。 何時須要安全性！好比帶有商業性質的重要指標，可以逆推大盤數據的數字。但有時候咱們又須要投入整個數據但變化趨勢，或者是互相比較的競爭狀況來作市場分析，或者軟件售賣等。 指數化，就比如芝麻信用分。我不告訴別人個人負債是多少，個人消費水平如何，可是ofo能夠明確的判斷我是否可以支付小黃車的1元租賃費，並保證還車。 用百分比。公司不方便透露實際具體利潤（怕員工不當心就把照片髮網上），這時候咱們就可使用，比上個月增加多少，同期對比漲幅，市場佔比等等。或者完成年度目標占比等。

數據可用性

枯燥的數據羅列的數據產品是沒有靈魂的。
第一步要讓數據講故事，說白了，就是界面數據的入口一般以經常使用易理解的數據引導用戶挖掘數據價值。
第二步，幫助用戶發現數據中的關鍵問題。例如：均值標線，異常提示，行業指標（參考線）。對特殊值進行標註，對參考值進行對比。告訴用戶當前數據是處於什麼段位，用戶才能更好的進行決策。
第三部，效果對比。數據產品對效果必定要有效果迴流，若是算法容許，能夠自身餵養算法。或者 至少能知道數據分析結果是否符合預期。（這一步應該屬於產品模塊）