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表的多维世界设计篇

什么是多维表？

提到表，大家可能会想到常规的表格，或是电子表格，而今天要分享的是多维表。如果用数字立方体来形容一个指标，那么一个指标可以从多个不同的切面进行观察。

如果从单一的年龄的角度，这样的表叫一维表，如果从年龄和城市两个角度看，则是二维表，因此两个以上维度交叉得到的，即是目前商业 BI 分析领域中使用频率最高的图表之一「多维交叉表格」，它们提供了两个或多个变量之间的相互关系的基本画面，可以帮助用户发现大数据之间的相互作用，进行业务的交叉探索分析。

为什么用多维表？

相对于可爱又直观的柱饼图，我们为什么仍要使用数据密集的多维表？

需要注意的是柱饼图往往只刻画一个现象讲述一个观点，而表给予用户多个维度的视角，可以看到更多的现象，而在蚂蚁内部数据产品中，即使有多样的柱饼图，但表的使用仍旧过半。

而使用表的他们，是一群有分析诉求，进行海量数据分析场景中使用，比如高管、分析师、技术、运营等，在我们刻板印象中，会认为高管看的都是这么酷炫的大屏，但高管需要关注的指标远不止有一个。

日常看数场景中，高管往往需要监控多个指标进展，于是有了看趋势的多维表；分析师通过维表对比分析每个指标不同业务的贡献度；技术同学通过多维表监控产品性能；运营通过多维表交叉分析用户找到增长机会点。

多维表如何设计？

除了横纵两根分割线，再加上网格以区隔内容，表的多维世界里还有什么？设计还需要做什么？

基于前面提到的不同场景，我们抽象提炼出几大类看数目的，而不同看数场景的表都有通用的看数范式，以「行为」视角，围绕用户场景和行为从「数据查阅 > 数据分析 > 策略建议」构成表的设计体系。

其中数据分析是表分析场景中的核心能力，下面会通过一个故事重点分享表的几种常用分析能力。

在此之前，我需要一份数据，出于安全考虑，内部数据不可用，我尝试冲浪搜寻，但发现无趣还要购买，我寻思数据在哪里呢？

「每个个体，每天的所见所闻，都在无形中生产着这个世界的数据」

因此数据就在身边，因此下面我会用《我，及我家人们的一天》来分享大表哥(格)的故事。

🤔「大家每天都在做什么呢？」

每天，因此在角头放置时间维度，列头放置一天的时刻；行头放置我个人的基本信息，数据单元格中显示我一天每个时刻在做的事情，于是就构成了最简单的多维表格。

再把我家人的数据填入，em…我家族热闹到可以组成一个数据集。

这样一个数据表格，如果我想直观高效的知道大家的时间都去哪了呢？🤔

🤷‍️「时间，都去哪了呢？」

如果使用颜色中「不同色相」标记「不同事情」

那么这样一份密集难以阅读的表就可以变成一份多彩的可视化表～

通过颜色我们可以直观发现，大家的一天，大部分时间都是在睡觉和工作。

再看我爸，一天除了吃饭是亮点不是在睡觉就是工作，生活非常单一。

当我们全家人都在夜间深睡时，除了还在跑酷的猫还有我姐在异常活跃，因为她还在国外。由于疫情，我们只能网络来往，再不回来都要成网友了。

「网友，我们什么时候可以视频通个话？」

通过强调色，高亮突出我和我姐的数据行，我想只要我们都不在睡觉和工作，就可以视频见面了

「只要不在睡觉或工作，我们就可以见面了」

但是却诧异的发现，我们竟然没有交集，没有机会进行视频通话，一天都在错过。

而上面我们用到的能力就是「字段标记」，通过色彩、形状等不同的映射通道对数据字段进行可视化标记的手法。除了色彩，形状还可以是尺寸、纹理、动效、甚至是复合通道。

映射结果如下：

我们继续回到故事中来，

「谁睡得最多？」

面对这么个表格，你可能会需要横纵遍历一遍数据，心里开始默数起一个圈，两个圈，三个…

为了帮助用户完成这个运算，我们可以在表格末列增加合计列。这样就可以快速的发现

「我的猫睡得最多，还不用工作！」

我也希望自己是一只猫。（这里突然有声猫叫）它有意见了！

上面用的就是「统计方式」，根据不同看数目的提供相应的统计值，帮助用户减少心算负担，提高分析效率。

而刚刚用的就是合计统计，如果看对比可以是差值、平均值等，看排名，常用 top3 等等。

「谁的生活最多姿多彩？」

同样用强调色，会发现我妹的一天颜色最多，她的生活最精彩，全家人好像只有她会花点时间看书。

如果想知道在看什么书，我们可以增加交互组件，就会看到更多的信息，90 后的妹妹在上午 9 点，看一本《亲爱的数据》，这本书我也看过，非常有人味的数据绘本，强烈推荐～

以上讲的就是「信息组件」聚焦目标数据时的信息补充说明，减少不必要的操作跳转。

根据交互三要素对象、交互、反馈，可拆解出信息组件作用在不同对象位置和数据类型，借助不同的交互操作，呈现不同的信息反馈。

交互三要素叉乘后的结果：

继续回到故事中，如果想知道妹妹还看过什么书，就如上面提到的组件，Click 数据点呼出下钻入口，点击进行下钻探查操作，看到更丰富的数据可视化书籍，感兴趣可访问 书籍地址 获取～

上面提到的分析能力即是「下钻分析」，聚焦目标数据的不同细分维度，获取更详细的数据内容。

「最后总结一下」

表格设计前一个静态且密集的数据集合，到设计后的可视化交互分析表。

其中设计做了什么？围绕用户目的，梳理分析链路，设计对应的分析能力，最终得到现在的设计呈现。

「最后，表还能怎么玩？」

如果用不同颜色的笔触映射丰富的生活，用普通圆点映射大多数时候的睡觉和工作

跳出横纵的表框架，那么多维表也能是可以是一副赋有艺术气息的生活画卷。

那，你的一天又是怎样的一副画呢？🤔

以上表的整个设计体系涉及到的表使用场景和大部分组件，AntV S2 多维表都已实现开源，点击访问官网体验，尽管开箱享用～

原文：https://www.yuque.com/seeconf/2022/mophev