如何用一手数据可视化获老板的青睐，抓住数据可视化关键点

进行工程建设，根据层级、表现基本概念、模块的并不相同将该公司消费来进行拆细分一个个小的系统性任务，并捉到其里面该公司的基准、附加，来进行归类基准，便利后续取数以及实际系统性。

该公司消费 - 拥护可数据集商业智能BI科研人员系统性SDK

在确定消费的过程里面，数据集系统性师并不需要注目该公司和数据集的完全一致关系，按照该公司基准、附加确定数据集仓库里面数据集否齐全，如果缺少部分数据集某种程度来进行调研或通过填报、补录则有数据集，之后还要对数据集密度来进行指标，确定消费里面的数据集都存在之后，再来进行下一步的数据集科研人员录制。

2、打算数据集

数据集系统性师在来进行数据集科研人员以前，某种程度提以前打算好任务所需的数据集，动手好系统性以前的打算指导，避免浮现回头系统性回头寻觅数据集的情形。在打算数据集的阶段，数据集系统性师要为首技术职员，将后续数据集科研人员并不需要的基准、附加、维度等数据集从数据集仓库里面调取出来，为数据集科研人员系统性动手好打算。

数据集科研人员 - 拥护可数据集商业智能BI科研人员系统性SDK

在打算数据集的时候，数据集系统性师还要对该公司数据集再一次确定，并通过和队内该公司职员对话协作，确定数据集和该公司基准间彼此套入，完成后再思考数据集间的区别，将关键数据集来进行编订并加以标注。

3、选择图像

在数据集科研人员的过程里面，图像的选择直接关系到科研人员的展现效果以及科研人员系统性的准确性，一个合适的图像并不需要把数据集间的保持联系生成为直觉的电子邮件，相反错误的图像可能会将消费结果简而言之错误的方向。

科研人员图像 - 拥护可数据集商业智能BI科研人员系统性SDK

数据集系统性师必须认识到所有主流的图像类型，发觉每个图像适合动手哪些系统性，并不需要再现哪种类型的电子邮件，举个例子，折线图、柱形图等并不需要轻易的再现想像的近期，但如果你把某段时间卖出数量变化趋势展现在饼图上，那这个图像就无法任何意味了。

4、主页的新设计

打算指导完成后，数据集系统性师就可以正式开始录制科研人员表格。主页的新设计并不抉择数据集系统性师对厚度的敏感程度，并不需要在一个主页上再现尽可能多的电子邮件量，同时不显得臃肿，并不需要明晰地领会电子邮件。如果数据集系统性师的数据集科研人员反倒，就很容易在这个阶段浮现关键问题，所以数据集系统性师某种程度具备充沛的数据集科研人员科学方式论，才能新设计好的主页的新设计模式，如果之以前无法过多认识到，那某种程度选择科研人员COM，假定会浮现错误。

5、数据集科研人员

（1）卖出情形系统性

将数据集细分并不相同表现基本概念，在一个主页上展现区别数据集，以该里面心地图为一个该里面心数据集，次要电子邮件高度集中在四面。

数据集科研人员 – 拥护可数据集商业智能BI科研人员系统性SDK

（2）管理机构客舱

对主页来进行上下分层新设计，一个该里面心数据集和次要数据集泾渭分明，并通过加大加粗新设计，凸显中小企业关键基准。

数据集科研人员 – 拥护可数据集商业智能BI科研人员系统性SDK

（3）卖出职员绩效系统性

将主页细分三层，再现大量该公司数据集电子邮件，将一个该里面心数据集以客舱的基本概念顶层先为再现，直觉有效。

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