DataHero - Cover

收集資料、匯出、整理再上傳?相信大家日常都會用到很多不同來源的資料,但在視覺化這些資料之前,難免要費一番功夫把資料搞定。DataHero 是個線上的圖表工具,他與其它類似工具不同的地方在於他提供我們快速銜接各種網路服務的功能,例如 Google Analytics / Drive 、 Github 、 Dropbox 、 MailChimp 等等的服務。

使用一般圖表工具的時候,資料的內容是由使用者定義決定的,圖表工具並不會對資料預設任何立場。但事實上,我們的資料往往來自固定的地方,用途也大多相似,比方說公司近半年的營收狀況或粉絲專頁的觸及分析。這些情況下,為什麼程式不能自動截取資料?為什麼程式不能字動挑選最適合的圖表型態?

從這個角度出發,DataHero 對於資料的觀點有別於其他的圖表工具,他將電子商務常用的工具整理出來,利用這些工具提供的 API 介面,讓我們可以直接透過自動 API 串接取得各種服務的資料,並在各服務之間彙整數據:

DataHero - Data source

舉例來說,一間主營電子商務的公司可能透過 Github 管理源碼、透過 GA 監視網站流量、透過 MailChimp 發送電子報、透過 Survey Monkey 做市場調查… 這些服務都可以透過 DataHero 將資料匯入後呈現出來。你可以參考這個網頁看看 DataHero 可以連接哪些網路服務。

此外,在資料匯入以後,他會建議適當的圖表型態,當我們需要快速畫出資料時只需要選擇他的建議類型,相當方便:

Data Hero Chart Suggestion

DataHero 有實作的圖表類型包括長條圖、圓餅圖、線圖、面積線條圖、散佈圖,也各有包含堆積版與 3D 版本。下圖是我利用 raw.infographics.tw 的源碼庫統計資料 ( http://github.com/infographicstw/raw/ ) 快速繪製出來的 commit 數逐月統計:

DataHero Chart Example, Github

infographicstw/raw commits visualization by DataHero

 

這裡則是匯入某個網站的 Google Analytics 的資料的編輯畫面:

DataHero Editor

在編輯器左方,下面深藍色框框裡即你所有的資料維度;當你將資料拖到右方圖表上時,資料與圖表便會連結,出現在左上方的灰底框框中。此例可以看到我們已經連結了兩項資料,分別是  Session ( 當做長條的高度 ) 以及 Date ( 做為 X 軸,以週分組 ) 。不同的資料連結圖表會有不同的效果,比方說同時連結 Total Event 與 Session 時,會看到每一週出現兩個 Bar 分別對應這兩個數值,而再連結 Browser 時,則會將 Total Event 與 Session 中的 Browser 比例用堆積長條圖的方式繪出:

DataHero - chart from GA

從這張圖可以看出,這個網站的流量從前一年的 11 月開始上升,到隔年三月已經是 10 來倍了,其中又以 Chrome 使用者為大宗。在此例中可注意到我們沒辦法區分哪一條 Bar 是 Session 或 Total Event ,這點可利用滑鼠觸發的 Tooltip 來確認。

DataHero 拖拉資料來做圖表連結的概念跟 Raw 有點像,不過 Raw 是自己決定對應,而 DataHero 似乎有個規則自動的幫你決定;事實上從整個網站裡,無論是第一次使用的 Tutorial 影片,匯入資料時的教學短片,使用介面時的逐步導引,我們都可以感覺到一個產品設計的理念 – 要讓東西變得越簡單越好:

DataHeroL: use guide in product

DataHero 產品中的說明與提示的範例

 

結語

參考 DataHero 的收費標準,付費功能大多集中在團隊相關的功能,再從產品的設計理念來看,可以想像 DataHero 的受眾應該是新創企業的產品分析師、行銷經理或最佳化工程師等等的角色,其中有些人需要整合的資料視覺化但對視覺化又不是很拿手,於是 DataHero 剛好就可以滿足他們的需求。

雖然這不是專為視覺化愛好者製作的工具,我們仍然可以利用這個工具繪製自己上傳的資料,讓我們從這個角度來分析 DataHero 的優缺點:

  • 優點
    • 多元的資料來源方便直接利用
    • 使用便利,不太需要思考就可以做出圖表
    • 美觀的圖表
    • 顏色以色盤的方式預先提供,省去自己配色的麻煩
  • 缺點
    • 視覺化方式較為侷限,客製化空間不大
    • 圖表分享必須登入閱讀,很不方便
    • 資料上傳後就無法修改

他還有許多有趣的功能,比方說跨服務間的資料整合,不過這些功能比較偏向商業上使用,我們就介紹到這邊為止囉。

 


Written by infographics.tw

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