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从产品设计角度来看,数据产品统计指标的时间维度包括:单个指标的数据时间范围、指标展示的时间粒度,以及时间查看的支持。 笔者在过去2年多时间,一直负责公司数据产品的搭建,踩了些坑,加深了对数据产品的理解,对数据产品设计和数据分析有太多话要说,今天就先分享关于“统计指标的时间维度”设计的一些想法。 一、时间维度是什么?产品发展到一定阶段,用户和业务规模逐渐起量,简单的Excel记录或SQL导出不再能满足需求,比如:查看实时数据需求、快速获取数据包含信息的可视化需求、深度了解数据含义的挖掘需求、向上汇报或对外宣传需求等,数据产品就应运而生。 统计指标是数据产品的核心元素,各个指标的相互配合,合理组织方可构成数据产品,发挥数据的精髓。而对单个指标而言,时间和空间维度是必备的基础属性,在解释指标含义和充分发挥指标作用上扮演着重要角色。 说回来,时间维度指的,其实就是统计指标数据源对应的时间范围,用于说明统计分析的是什么时间内的数据。从产品设计角度来看,概念会有所延伸,包括单个指标的数据时间范围、指标展示的时间粒度、时间查看的支持。 二、时间范围 1. 实时 时间按照长短可分为时间点和时间段,实时即是时间点,要求精确到分甚至是秒的实时更新,展示在某一个瞬间的数据情况,计算量也是最大,对计算速度、用户体验有较大考验。 典型的应用是数据时刻有着较大变化,需要密切关注动态以调整对策的场景,比如:承载电商活动期间的交易金额、订单量等运营核心指标的数据大屏。自定义所需查看的起始时间范围,系统自动按照规则判断时间坐标展示单位,比如:小于7天,按“日”显示,大于7天但小于30天,按周显示等类似逻辑。 所谓一千个人就有一千个哈姆雷特,在产品需求上,一千个人就有一万种需求。但是,往往用户提的需求不一定合理,即使合理,我们也不一定要按照对方的要求去设计。 从统计指标的时间维度出发,需求同样多样,但不可能一次性设计所有功能,将产品做得复杂难用。我们要做的是,回归需求本身,探讨需求背后隐藏的真谛,到底对方想要的是什么,如何同时满足其他人在时间查看上的需求。 通常,为便于用户从数据中快速获取所需信息,我们提供以下几种建议的设计方案: 1. 固定统计时间由系统决定,固定无法更改。 优点:不需要任何操作,就可以只查看某一时间点或时间段数据信息,聚焦于数据本身。 缺点:无法自由切换查看,不能更进一步查看详情和做更多的数据分析,不支持随意操作的设计让用户有一定失控的焦虑。应用:如上文所提数据大屏,需重点强调所统计的固定时间范围信息。 2. 自定义可随意切换,包括历史时间和将来时间。 优点:把选择权交给用户,可最大自由地决定自己查看的时间范围,最灵活,最大程度地满足各种筛选需求。 缺点:系统没有给予选择辅助,用户操作多,需频繁计算,计算量大,数据量大时,加载可能会比较慢,影响用户体验。应用:如上文所提自定义时间。 3. 预设时间根据数据使用场景,选择多个常用数据时间点或时间段,由系统预设好,用户直接使用。 优点:便捷切换常用时间,快速查看对应时间的数据情况。 缺点:只支持常用时间,其他使用低频的长尾需求没有考虑在内。应用: 将预设时间和自定义时间结合运用,提供常用时间选择的同时,通过自定义时间满足长尾需求 优点:最有效的设计方式,既高效又灵活。 缺点:自定义时,计算量大。应用:
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