数据可视化报表是数据产品经理的一个工作方向，当你入职一个新公司，接手一个数据决策分析平台时，需要规划产品的迭代方向。或者，当有人拿着一个可视化报表，寻求你的专业建议。亦或者，你为了卖项目，需要针对客户现有的报表提出一针见血、契合客户痛点的中肯改善要点，那么该从哪些方面入手呢，结合前期文章讲到的数据可视化的宏观原则，这里列举一些数据可视化报表产品常见的问题，可以作为一个检验依据，来给一个报表产品做一次全面的“体检”。
看管理效果
数据可视化报表的目标是为数据化运营、数据化管理提供量化的抓手，上到管理层下到一线业务或运营人员，有共同的语言才能上传下达，高效改善决策。如果，老板看到DAU指标下降异常，微信群里找到了直接下属的运营总监老张说，你去看看为什么DAU下降这么厉害。老张领到任务后，运营群里@全员，谁知道DAU指标为什么下降这么厉害么？负责用户运营的小张赶紧去找数据团队拉数据，分析原因。整个路径费时费力。所以，在评价一个可视化产品时，首先可以看，是否形成了问题发现、管理指令下发、跟进反馈的闭环管理能力。除此之外，还要关注是否为不同层级的人员提供了可以激励其不断改善指标的能力。很多时候，只是一些不痛不痒的指标，也就是看一看，然后就没有然后了。常见问题：
- 通用分析为主，缺少不同管理目标的场景化分析能力
- 缺少问题、原因、跟进人的数据化闭环管理能力
- 激励性不强，未和考核KPI或个人业绩建立联系
- 实时预警监控能力不足，只依赖业务人员主动使用
看分析能力
数据可视化报表除了大屏是“一屏一眼”（在一个屏幕中呈现关键信息，一眼可以看完主要内容）外，其他的日常业务监控报表，需要具备更强的分析能力。这里主要是指报表的设计要体现分析思路，可以为非数据专业的业务人员提供思路引导（这就是为什么数据产品经理能力模型要求数据分析能力），有清晰的分析思路而不是简单指标堆砌。例如，是否构建了贴合业务实际的指标体现，指标之间的逻辑关系是否清晰，此外，还要看产品交互功能上，是否可以在指标波动时，是否有上卷下钻的问题分析和定位能力。常见问题
- 缺少分析思路沉淀，依赖数据下载和二次加工分析
- 数量内容过多或不足，指标堆砌，逻辑关系缺失
- 数据分析能力缺失，无法逐层分析定位问题原因
- 数据信息化能力弱，仅做数据描述，结论性内容不足
看业务指导性
报表产品的最初级功能是提供数据下载工具，在页面上点击下载按钮。业务人员再利用excel分析，这个时候就是一个纯取数工具。数据报表产品可以发挥高效价值，则需要对业务有更强的指导性，从最低级的数据呈现，到直达观点，提供决策建议。这时就要具备关于业务运营健康度好坏的明确的评价体系。例如，订单数同比下降30%，是好还是坏呢？常见问题：
- 仅作数据展示，缺少业务好坏评价，难以看出问题
- 缺少行动改善建议，无法直达改善动作
- 缺少移动化场景支撑，难以满足随时随地监控分析需求
看使用成本
数据报表产品的初衷是为了数据民主，人人都可数据分析，那么产品的交互流程、操作路径是否对没有太多专业的业务人员足够的友好？可以从交互流程、图表易读性等角度评价。
- 页面功能或交互操作过于复杂，一线人员使用门槛高
- 过度使用复杂图表，追求可视化效果，增加使用成本
- 数据含义不清，缺少快捷引导，解释、理解成本高
看用户体验
用户体验是数据产品的最低层次要求，有数据数据准优先级最高。而且，对于UI美观度、配色是否和谐，每个人的审美不同，所以，这类问题可以作为非重点关注，仅对一些明显的不符合设计原则的问题提出建议即可。
- 页面布局随意，内容呈现缺少优先级依据
- 图表使用不准确，未能准确表达数据信息
- 缺少不同角色权限管控，无关指标干扰多，且数据泄露风险大
以前，当有人问我某个报表产品做的好不好时，更多的是不成体系发散的提出一些建议，而把这些整理形成一个方法论之后，就更加的清晰。而且方法论之所以叫方法论，就是这个方法给一个新人去用，他也可以快速的套用。
