data-dashboard-design

仪表板设计

框架

IRON LAW: One Dashboard, One Audience, One Purpose

A dashboard that tries to serve the CEO, the marketing team, AND the
engineers will serve none of them well. Each audience has different
questions, different metrics, and different time horizons.

CEO: "Are we growing?" → North Star + revenue + key trends
Marketing: "Which campaigns work?" → CAC, ROAS, conversion by channel
Engineering: "Is the system healthy?" → Latency, error rate, uptime

KPI 层级（金字塔结构）

          [North Star Metric]
         /                    \
    [L1: 3-5 Business KPIs]
       /         |         \
  [L2: Driving Metrics per KPI]
     /     |     |     |     \
[L3: Diagnostic / Operational Metrics]

• 北极星指标：最能体现价值交付的一个指标（DAU、MRR、GMV）
• L1：推动北极星指标的业务 KPI（留存、获客、变现）
• L2：团队可采取行动的驱动指标（转化率、ARPU、流失率）
• L3：用于排查问题的诊断指标（页面加载时间、错误率、漏斗步骤转化率）

图表类型选择

问题	图表	原因
趋势如何？	折线图	展示随时间的变化
各类别如何比较？	条形图（类别较多时使用横向条形图）	便于比较
构成如何？	堆叠条形图或饼图（谨慎使用，少于 5 个扇区）	展示整体的各个组成部分
分布如何？	直方图或箱线图	展示分布范围和异常值
变量之间有什么关系？	散点图	展示相关性
地理分布如何？	地图／分级统计地图	展示空间分布模式
单一数值是多少？	指标卡／大数字	一目了然地展示状态
与目标相比如何？	仪表图或子弹图	跟踪进度

设计原则

1. 5 秒原则：仪表板的主要信息应能在 5 秒内看明白
2. 首屏展示：无需滚动即可看到最重要的指标
3. 统一时间范围：默认情况下，同一仪表板上的所有图表应使用相同的时间段
4. 让颜色发挥作用：使用颜色传达含义（红色 = 差，绿色 = 好），而非装饰
5. 提供比较背景：每个数值都需要背景信息——与上一时期、目标或基准比较
6. 渐进式呈现：顶部展示摘要 → 点击／下钻查看详情

仪表板层级

层级	受众	刷新频率	内容
高管	C 级高管、董事会	每周／每月	5-8 个 KPI、趋势、警报
运营	团队负责人	每日	10-15 个指标，可按团队／产品筛选
诊断	分析师、工程师	实时至每小时	20 个以上指标、下钻、原始数据访问

工具比较

工具	最适合	成本	学习曲线
Tableau	复杂分析、大型数据集	$$$	中高
Power BI	Microsoft 生态系统、企业场景	$$	中
Looker	以 SQL 为核心的团队、数据建模	$$$	高
Metabase	快速设置、开源、自助服务	免费/$	低
Google Sheets/Data Studio	简单、协作、免费	免费	低
Grafana	基础设施／实时监控	免费/$	中

输出格式

# Dashboard Specification: {Name}

## Purpose & Audience
- Audience: {who}
- Key question: {what they need to answer}
- Refresh: {real-time / daily / weekly}

## KPI Hierarchy
- North Star: {metric}
- L1 KPIs: {3-5 metrics}
- L2 Driving Metrics: {per L1}

## Layout
| Position | Component | Chart Type | Metric |
|----------|-----------|-----------|--------|
| Top-left | {scorecard} | Big number | {North Star} |
| Top-right | {trend} | Line chart | {key KPI over time} |
| Mid-left | {comparison} | Bar chart | {breakdown by segment} |
| ... | ... | ... | ... |

## Filters
- Date range, product, segment, region

## Alerts
| Metric | Threshold | Alert To |
|--------|-----------|---------|
| {metric} | {value} | {team/person} |

注意事项

• 仪表板 ≠ 报告：报告通过叙述说明发生了什么。仪表板监控正在发生的事情（实时状态）。不要设计成需要阅读的仪表板。
• 饼图几乎总是不合适：人们不擅长比较角度。类别超过 3 个时，用条形图展示构成。饼图仅适用于扇区数量为 2-3 个且大小差异明显的情况。
• 指标太多 = 没有指标：如果所有内容都被突出显示，就等于没有重点。高管仪表板应限制在 5-8 个指标。需要更多指标时 → 使用筛选器或下钻。
• 虚荣指标容易混入：用户总数、页面浏览量和下载量看起来令人印象深刻，但很少能推动行动。仪表板上的每个指标都应回答：“如果这个数字发生变化，我们会采取什么不同的行动？”
• ETL 可靠性：仪表板的质量取决于其数据管道。如果数据过时、不完整或错误，仪表板就会成为负担。应醒目显示“上次更新时间”。

参考资料

• 仪表板线框模板见 references/dashboard-templates.md
• 基于 SQL 的指标定义见 references/metric-definitions.md