针对一个完整的数据可视化项目我们应该按照什么逻辑去拆分任务、分步建设呢？

数据可视化的主流实现方式主要以「定制的图表设计、开发」、「BI报表工具」、「低代码可视化搭建工具」3种为主，以效率及效果的投入产出比来评判的话，低代码可视化搭建平台已经成为数据可视化项目的主要方式。

在参考市面上各类数字孪生可视化经验分享内容之后，我发现目前多家做数字孪生、数据可视化的公司已经形成一套成熟的可视化项目方法论了，借此机会总结分享一下～

数据可视化项目的建设主要分为以下五个步骤：

第一步：数据探查&指标整理

在建设数据可视化项目之前，首要是探查数据并提炼关键指标，一般是建立在对应业务的指标体系基础上，围绕数据可视化的主题，罗列出核心指标展示。

常用方法是通过场景化进行指标体系的构建，自上而下业务驱动指标体系建设，所以要在特定场景下做好指标体系建设，需要先选好指标，常用方法是指标分级方法。

主要是根据对应可视化项目的业务流程、目标、受众进行自上而下的指标分级，对指标进行层层剖析，主要分为一类、二类、三类。

且需在此环节明确好取数维度、取数来源（由于该几项都需准备时间，可提前张罗与下面几个设计步骤并行，节提升整体项目效率）。

• 责任人：数据分析师、产品/项目经理

• 产出物：指标清单

第二步：主题故事线策划

指标整理完成即可进入到主题故事线策划环节，可简单理解为互联网产品交互设计的过程，根据搜集到的指标，通过草稿、界面化的方式回答：

该可视化场景，是什么场景下？给什么人？解决什么问题？

以上三个问题，一般需要重点做到如下几点，帮助分析和理清思路：

l 拆分维度——将需求拆分到最小维度

l 确定优先——选择最佳数据来说明观点。

l 合并维度——对维度元素进行归类，化繁为简。

l 最佳表现——确定用哪种表现形式来体现数据。

• 责任人：需求分析师、产品经理

• 产出物：交互原型图

第三步：可视化效果设计

以上两个步骤已将大部分指标分析、场景梳理工作都做敲定，该环节即通过数据组件来表达可视化大屏观看者传达的信息，主要是细节和感受的设计，可简单理解为互联网UI设计环节。

优先需要确定视觉风格，可参考如下：

l 紧张：通过数据的实时，组件动效的变化。

l 科技：采用新颖的图表，新颖的动效。

l 丰富：形成层数据丰富，丰富层次感，图表类型多，强烈的空间感。

进而，对每个数据的呈现组件的选择，知道每个数据代表什么，用什么可视化组件展现最好，例如，地图、TOP10、饼图、列表、数字，趋势等图表。但如果在所有的屏上都只放这些元素，展现上会缺乏很多心意，业务差别性也不好体现。所以需要对每个需求再剖析和进一步个性化。

• 责任人：可视化分析师、模型师（按需）

• 产出物：可视化设计稿

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第五步：数据接入与发布

效果搭建完成后，针对需要接入动态数据的可视化组件，逐一进行数据接入，通过常见数据库或者API等返回数据结果过后，针对组件所需将相应字段进行映射即完成整个的项目配置流程，最后将项目发布成可以访问的URL即可。