编辑导语:数据在我们的生活中无处不在。当面对大量的数据时，应该如何操作才能让我们更方便的获取信息？在这篇文章中，作者详细解答了为什么金融产品需要数据可视化，以及如何可视化数据，推荐想学习金融产品数据可视化的群体阅读。

“数据，在渗透到每一个行业和业务功能领域的今天，已经成为一个重要的生产要素。人们对海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产力增长和消费者剩余的到来。”

——美国芝加哥大学布斯商学院教授詹姆斯·麦肯锡

每年年底，各金融产品都会针对用户推出年度账单产品，记录、分析、总结用户一年的金融数据。

记得最早一款理财产品推出年账单的时候，朋友圈里会有很多好友，促成了一波裂变式的传播。仅仅是这样一个简单的数据可视化产品思路，就为产品提供了数万亿的流量，节省了上亿的广告和营销费用。

数据可视化给产品带来的价值是直观的，容易量化的。

数据在我们的日常生活中无处不在。数据真实行为的数字记录和呈现，我们一直在生产有形或无形的数据。比如我们每天拿起手机打开一个应用，数据就产生了。这些数据以各种形式呈现给我们，包括我们看到的文字，听到的声音，看到的图片和视频。

现在每天面对大量的数据，很多人会感到“窒息”。人们希望快速去除数据中的噪声，得到自己需要的信息，从而节省精力和时间。

曾经说过的一句话让我印象深刻，“一图胜千言。”，意思是“一图抵千言”。同样，当我们看很多用文字描述的复杂数据信息时，如果把数据信息可视化，体验效果会直观很多。

为什么金融产品需要数据可视化？最直白的答案可以总结为两点:

从客户端来看，比如用户在手机银行转账或者购买理财时，用户的操作信息会形成一条条数据。如果用户查看交易记录，它会是这样的:

如果你是一个用户，当你看到自己的交易记录就像在看一个日常账户一样，你是否觉得很难找到自己想要的信息？

但如果能直观的呈现用户每天、每周、每月或每年的消费记录，哪怕是像下图这样简单的数据饼状图，用户也能直观的知道自己的钱用在了哪里。图形化的呈现后，用户会心中有数，付费占了很大比重，这也可以帮助培养用户的理财习惯。

对于服务器端，可以通过可视化的数据找到客户不感兴趣的点，从而在数据中发现商机，增加交易量，获得更多利润。

再次，以用户交易记录为例，通过发现用户付费占比较大，可以进一步探究用户付费的目的。通过数据可视化，我们可以直观的发现，用户消费在餐饮中占比很大，所以银行在做相关营销活动时，可以有针对性的向用户发放更多餐饮相关的优惠券，进一步增强用户粘性。

当然，如果你觉得用户手机充值比例比较低，也可以发放充值券，进一步促进用户消费。最后，我们可以将数据和营销目标采用的营销策略可视化。

如果通过:

利润=收入-支出

支出=正常产品支出+风险支出

一次，某购物平台在做营销活动时，通过数据可视化发现异常交易数据，发现产品活动存在巨大bug，并立即修复，减少了意外风险带来的损失。

金融行为数据最终是要用数字来体现的。对于用户而言，使用手机银行或其他金融产品，除了满足其日常功能需求外，用户还希望金融产品能够为其提供金融管家的服务。

这就要求金融产品能够为用户提供有价值的数据。目前各种金融产品百花齐放，竞争日趋激烈。哪个产品能更好的吸引和留住客户，产生持续流量，哪个产品就能在这片红海中脱颖而出。

金融产品数据可视化的初衷其实就是从客户需求出发，想客户所想，不仅可以解决用户的“痛点”，更重要的是实现用户的“酷点”。

1.表达清楚明白

金融产品数据可视化的根本目标是传递精准信息，无论是C端提升客户体验，还是服务器端挖掘数据价值。所以可视化视图一定要表达清楚明确，不能误导或误解用户。

例如，我们希望呈现用户的年度支出项目，并将用户的年度支出数据可视化。

如果用户的年度账单有以下交易数据:

如果产品经理打算用气泡图来显示数据，它将显示给用户，如下例所示:

如果你是用户，看到每年的费用你是不是也很迷茫？你能理解气泡图中你想要表达的信息吗？

从产品经理的角度来说，产品经理给用户提供年度账单支出，其实是想表达哪个月哪些项目支出多了或者少了，觉得柱状图很普通，想通过泡泡图增加一些新鲜感。

产品经理追求新鲜感没有错，但是我们所有人的前提都是从客户的需求出发。表达清晰是数据可视化最基本的要求。

可视化图表一般分为标题、X轴、Y轴、比例尺、图例和数据呈现。这些基本元素的使用可以让图表更加清晰直观。按照这个思路，我们对上面的例子进行优化，如下图所示:

这样是否让数据视图相对更清晰？至少可以直观的看到灰色的圆圈，从图例中明显看出餐饮费用比较高。

2.减少噪音和消除冗余

我们将数据可视化的初衷是通过简单的逻辑和可视化的体验，让用户快速抓住重点。所以我们在构建可视化图表的时候，首先要明确我们要向用户传达什么样的信息。

现实中，我们希望图表大而全，似乎要把所有的信息都呈现在一个图表中给用户，这就导致图表中有很多杂音，给用户一种啰嗦的感觉，让用户看到图表后无所适从。

比如下面这个例子，在实际工作中，我们需要向管理层汇报相关的绩效数据。有时候，为了简单起见，我们总是希望将大量信息整合到同一个数据图表中。

如果你是领导，你能读懂图中的信息吗？

显然，理财销售数据的数据量和银行网点的数据量是有很大差别的。两个数据的纵轴都不能反映任何相关问题，反而会给领导带来困惑。

这需要进一步的降噪和冗余。在这个数据图中，如果你只是想给领导看XX个金融销售数据在每个月的表现，你只需要把金融销售表现表现出来，银行网点的点数就可以作为噪音去掉。优化后的图表如下图所示。

这是非常直观的向领导传达哪个月XX财务管理业绩比较好。如果有其他金融产品数据，可以添加到图表中进行对比。因此，降低噪声和消除冗余的关键是丢弃不同类或不相关的数据信息，而集中于相似的数据。

3.简单但不简单

简约的核心思想是在有限的图表元素中，通过恰当的布局展现图表之美，在不添加元素的情况下，简单直观地向用户传达信息。

我们以用户每年的消费数据为例。产品经理要建立一个产品数据图表，目的是向用户展示今年各种消费项目的支出情况。以下数据视图是为用户构建的。

总的来说，好像没什么问题，看用户一年四季在餐饮上的花费最多，看起来也很直观。但是这张图表似乎缺少了什么。如何在不添加图表元素的情况下，给用户更好的产品数据视图体验？

然后我们需要重新排列图表元素。让我们试试排序的结果。

我们发现，在没有在原始数据图表中添加任何新元素的情况下，仅通过排序和颜色的改变，就提高了数据可视化的用户体验。

除了条形图，折线图也是产品经理在实际工作中的一些产品场景中使用的。在一个图表中呈现多个折线图时，如果数据密集，会给用户一种“意大利面条”的感觉。所以，在这种情况下，视图简化也是需要的。由于篇幅有限，这里就不讨论了。

当你遇到这种“意大利面”式的图表时，可以按照本文的思路，在实战中练手，优化。

4.注重细节，巧妙批注

老子的《道德经》提到“天下难事，必易其事，天下大事，必慎其事”。要打造优秀的产品，产品经理不仅要有“远大志向”的眼光，还要有“驾驭细节”的耐心。

所谓细节决定成败。我们在对产品的数据进行可视化时，需要通过恰当的标注向用户传达准确的信息，从而带来极致的产品体验。

以用户的年度支出条形图为例。优化后的排序数据视图虽然在一定程度上提升了用户体验，但仍有优化的空间空，就是通过标注进一步向用户传达更多的信息。

只需要增加一个用户全年所有项目的平均费用，用户就可以清楚地看到自己的哪项支出超过了平均水平，从而在新的一年里更好地开源节流，进行理财规划。

比如我们向领导汇报手机银行APP全年的活跃用户数据，简单给出一个活跃用户的折线图，无法传达关键信息。如下图所示，我们发现从8月份开始，用户的活跃度突然上升。如果没有评论，领导肯定会问为什么突然增加了。

如果主动补充一些评论，就有明显的分割线了。显然，手机银行APP的活跃用户数在上升是因为发布了新版APP，可以进行进一步的信息挖掘。

作为产品经理，我们要知道，数据可视化不是看起来很高大上，做表面工作，更重要的是通过对数据的提炼和整理，向用户传递价值信息。一切为了客户着想，一切从需求出发，这是金融产品数据可视化的初心。

当管理人员可视化金融产品数据时，我们通常遵循GLAD原则。

g代表“好的数据和洞察”，就是把好的数据和好的洞察结合起来，构建一个数据视图，也就是产品的数据感。

l代表“少噪音”，即降噪。产品经理应该通过简单的数据视图设计向用户快速传达关键信息。

a代表“准确表达”，意思是产品经理呈现给用户的图表信息要准确、直观，不能误导用户。金融产品更是如此，一个小数点位置的变化可能带来不同的效果。

d代表“鲜明的标记”，产品经理需要把控细节，让数据视图成为画龙点睛、锦上添花的东西。除了日常对方法论的掌握，还需要更多的经验。

除了GLAD原理，产品经理还需要掌握很多基础知识，才能将金融产品数据可视化。这篇文章只是抛砖引玉。

金融产品数据的可视化方式有很多种，散点图、热图、折线图、柱状图、条形图、饼状图、面积图、雷达图、瀑布图、气泡图、漏斗图，其中常用的有十几种。

如何通过这些图表建立满足客户需求的数据视图，需要产品经理掌握基础知识，掌握业务，不断学习。

这也是优秀产品经理稀缺的原因，因为他们需要掌握多学科、多领域的知识，对产品经理的综合素质要求很高。即使是金融产品数据可视化这个维度，也需要产品经理的深厚积累。

稀缺资源往往很贵，金融产品数据可视化，适用场景，创新产品很多，产品经理还是有很大发展空。抓住机遇，多思考，发现数据之美。

#专栏作家#

王嘉良，微信微信官方账号:贾加原创，人人都是产品经理专栏作家。中国计算机联合会(CCF)会员，专注于分享互联网产品、金融产品、人工智能产品的设计理念。

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