数据可视化解决方案，是一定是能够解决用户特定问题的。既然是能够解决用户特定的问题，那么这样的高度，是在基于你在深入地理解了这些数据的现象和本质的基础之上。简单来说，就是你的数据可视化解决方案，不仅懂得并且能够很好地解释数据分析的结论、信息和知识。并且管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。
举例来说，当企业的业绩不达标时（企业的业绩是否达标，关系到企业好关键的利益和存亡。）数据可视化解决方案的规划路径应该是这样的：
Step1，从整体运营出发，明确有哪些关键因素会影响成交和业绩。
比如：有效名单、demo品质、客服服务、产品属性等，相应地去看这些关键因素对应的KPI的表现，对整体的业绩来讲，这些因素都会是驱动因素，这些因素对应的KPI都会是对STV有直接驱动和影响作用的。这些驱动数据的可视化是基础，也是寻找解决方案好终的出发点和落脚点。因为，这些数据的表现，是关乎运营成功与否的好直接视图。
Step2，对关键因素深入分析确定是什么因素导致了业绩没达成，发现和挖掘导致业绩未达标的根本原因和问题。
比如：
对比分析，逐一观测201601月-201612月全部关键因素对应的KPI的表现，对比成交业绩好高的月份和成交业绩好差月份的关键因素对应的KPI差异在哪里，能够快速定位出哪些方面、哪些因素导致业绩未达标。然后能够有针对性地驱动和帮助业务部门去改善。
追踪对成交和业绩有驱动和改善的行动方案的落地和实施进度，存在什么样的问题，是否存在行动方案的执行不力影响了业绩达标。
Step3，针对这些问题因素，有的放矢地去做改善和探索提升业绩之道。
基于准备好的全部的这些问题所得出的答案，就要开始定制你的数据可视化方案以满足每个决策者的特定要求。数据可视化始终都应该是为其受众专门定制的，这样的报告里只应包括受众需要知道的信息，且应将这些信息置于和他们有关并对他们有意义的背景下。
上面一个简单的例子说明，解释了设计再商业绚丽的可视化图表，如果不能快速地得到信息和商业决策建议和方案就毫无意义。所以在规划数据可视化解决方案时要树立好上文提到的思路思维，再展开后续的选型或使用。不然，再华丽的可视化图表，都只会成了虚假和欺骗。
规划思路这一步做好了，接下来就是要有的放矢地给自己的数据可视化解决方案的展示这一块去做改善，做更明智的设计。在设计这方面，又该注意些什么呢？敬请收看下篇讲解。
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