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2020-12-31 09:57:38 阅读（166）
Shneiderman教授将Universityofmaryland的数据分析过程总结为三个步骤：Overview，Zoom＆Filter，Detail-on-demand。大致可以简化为：全面观察、深入过滤、及时获取详细数据。这三步可以说是不可或缺的。不仅是数据分析的主要过程，也是数据分析软件必须提供的功能。让我们简要看看每一步的工作和所需的工具支持。对数据的全面观察是每个数据分析的起点。除非你有一个明确的分析重点，否则一个全面的数据呈现界面可以让你快速判断你是需要进一步分析还是进一步分析的方向。但是很多BI软件往往忽略了这一点。在设计分析界面时，如果我们要求用户做很多工作来看到一个全面的情况，用户将失去快速掌握整体情况的机会。比如下面的Dashboard。通过对该界面的初步分析，我们知道数据是基于区域的（Location）分为不同的视图。如果用户需要找到感兴趣的区域，他需要点击一个区域。这不仅迫使用户进行不必要的操作，而且完全打断了用户的想法。如果用户需要比较不同的区域，他们可能会在点击几个区域后忘记最初的情况。当然，提供全局展示不仅仅是一个概念可以解决的问题。如果我们想在一个界面中集成大量的数据，我们需要相应的软件支持，而无需任何切换。例如子弹图、Sparkline等工具。这里就不详细描述了。一旦用户找到了自己感兴趣的方面，第二步就需要缩小范围，进一步分析相关数据。从实现的角度来看，这里有两种可能。首先，如果可能的话，用户可以直接在整个界面上做一些放大和过滤工作。但由于空间的限制，一个全球界面往往比较拥挤，很难包含一些详细的分析功能。在这种情况下，我们可以提供快速切换功能，让用户保持当前的环境（Context）在这种情况下，快速切换新界面。在这一步中，用户需要从不同角度、不同层次的强大功能来显示和操作数据。这些操作主要包括数据过滤、图表切换、数字比较和再计算。数据过滤的目的是灵活缩小数据的范围。我们可以根据不同的数据类型选择合适的工具，如可选列表、可拉动滚动条等。图表本身作为数据的重要显示渠道，也应提供大量的数据过滤和操作功能。例如，用户应能够快速转换数据显示形式，进行不同的排序、计算和比较。用户可以以最简单的形式与数据交互，通过一些预先设计的界面。或者让用户通过一个完全开放的界面随意定义图表的显示。以下是StyleScope的终端用户界面。及时获取详细数据分析的目的是找到有用的信息，并采取相应的措施。而最终的决定，往往还需要落实到具体的事件中。因此，从综合数据分析到低层细节数据是至关重要的一步。这个问题看似简单，但却是很多分析软件的软肋。最传统的分析方案，OLAP，提前计算汇总数据以达到更高的速度。但直接的后果是，汇总数据与详细数据之间的关系往往会消失。虽然新的OLAP系统通常提供解决方案，但结果往往不是最优化。另一个需要解决的问题是用户如何选择所需的详细数据。一种常用的方法是直接在图表上选择数据点，然后直接链接到详细的数据。
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