今年五一全家去汕頭度假，這是我們自從去年10月喜提新能源車後第一次自駕這麼遠。
美麗的南澳大喬
由於純電動汽車和傳統油車天然的補能差異以及基礎設施的鋪設程度不同，導致車主需要對電動車續航里程、補能站點以及行徑線路做出精準規劃。
所以出遊全程我都做了記錄，分享給大家。
由於頭條發不了二維碼，元資料參考下方的資料明細表。我在路上只做了簡單的記錄，結合行車記錄、充電記錄，做了這個表格。
之後的所有資料分析都基於上述原始表格。
建議透過電腦PC端開啟點選文末原文連結進入資料視覺化分析結果，顯示效果更佳。如下圖所示。
PC頁面的資料視覺化報告截圖
資料視覺化報告分為幾大塊：
①關鍵指標區；
②圖表分析區；
③資料明細表。
我們逐一來做講解。
關鍵指標
關鍵指標的特點是直觀、簡單粗暴。
我列舉了12個關鍵指標，分別是行駛里程、補能次數、補能耗時、單次續航、充電時表顯剩餘里程（開到電量還剩多少去充電）、充電樁平均等待時長、平均駕駛時速、平均充電時速、平均充電功率、高速公路行駛表顯里程準確率、每公里平均能耗、每公里平均耗費（按1。5元/度計價）。
12個關鍵指標從12個不同維度給這次自駕行程進行了客觀總結，非常硬核。
更有趣的是，你可以點選圖表分析區的任意一個維度，比如【去程】、【回程】或者某一段高速，關鍵指標會隨時聯動，更新為該維度項下的資料分析。
點選【去程】後顯示所有去程的資料，即剔除了回程記錄。
同理可得，點選【回程】後顯示所有回程的資料，即剔除了去程記錄。
點選【橫店—雲和】高速路段後，僅顯示該路段的資料指標。
以上操作，無論是一線操作工、中層經理還是高階管理層，都可以輕鬆上手，無需學習。並且，在開放許可權的情況下，每個有許可權檢視報表的崗位人員看到的資料是一模一樣的。
圖表分析
圖表分析是資料分析報表篇幅最大的區域。也是不同公司、不同業務、不同部門差異最大的區域。
圖表分析相比關鍵指標不再是單一維度冷冰冰的數字，而是把多種資料元素組合到一起，透過各種對比，外加一定的排序，從資料上找出問題所在。
表顯跑電與實際里程對比
比如，我想知道電動車顯示的剩餘里程是否準確，可否信賴它作為補能線路規劃的依據？我們就可以把跑電的資料（上次充滿電錶顯剩餘里程-這次充電時表顯剩餘里程）與實際公里數（這次充電時行駛總里程-上次充電時行駛總里程）進行對比。
透過上圖可以看到，綠色顯示的差額（即表顯虛跑里程數）除了【南澳—汕頭】島內路線（即城市市區行駛）差異較大外，其餘高速路況下差異在90~110%之間浮動，印證了關鍵指標裡“高速公路行駛表顯里程準確率”95%的結果。
因此，透過資料分析可以得出結論，在高速路況行駛車輛表顯剩餘里程可以信賴。
充電等待時長與充電樁個數對比
我們再舉一個例子。
在高速上趕路，最不希望被無關緊要的因素耽擱時間。諸如路面突發意外，以及由於充電樁數量有限而充電速度不夠快導致的排隊充電現象。
上圖就是充電等待時長（充電開始時間-“熄火”駐車時間）與站點充電樁總數量以及當時可用充電樁數量的對比圖。我們看到“嵊州服務區國網”、“雲和服務區國網”等待時間超過10分鐘，而這兩個充電站的充電樁總數只有4個，並且全部正在充電。
透過綠色線條（充電樁個數）與藍色柱狀（等待分鐘數）對比，我們發現充電樁數量越多，等待時間越短。目前服務區國家電網普遍只部署了4個充電樁，這大大增加了充電排隊時間。
因此我們可以得出結論：做補能路線規劃時，應儘量選擇充電樁數量多（6個以上）的站點以減少無謂的排隊時間。
透過點選圖表右上角的排序按鈕，可以改變預設的排序設定。
按“能耗”指標進行排序
按“時速”指標進行排序
透過切換排序指標，使得使用者可以站在另一個角度看待業務的變化趨勢，綜合更多因素做出合理的判斷。
這一切，都不需要使用者有任何專業的資料分析背景，無需學習，拿來就用。
同樣，圖表分析區域的各個圖表也支援動態關聯，點選任何資料，其他指標聯動更新。這裡不再演示。感興趣的朋友可以點選文末原文連結，自己動手感受一下資料的魅力。
資料明細表
本次報告的資料明細表位於所有圖表的最後
在實務中，如果有多個數據源，可以把不同資料明細表穿插在圖表分析區域內，靠近與這個資料明細表有關的圖表下方。這樣，當你點選了圖表分析的指標，下方資料明細表就會自動顯示與之關聯的資料記錄。
以上便是利用手邊的資料進行視覺化分析的案例講解。這種新的工作與管理方法，你學會了嗎？
關於資料分析的TIPS：
原始資料往往散落在不同部門和渠道，需要進行清理和對接才能加以利用。
資料一旦整合在一起，相互形成關聯，它就比分散在各處且單一維度的資料來源本身更有分析價值。
在資料分析的過程中，會出現需要補充輔助資訊的現象，這說明資料分析的顆粒度開始下沉。如果能有效補充這些輔助參考資訊，就能揭開常人無法察覺的規律或現象，甚至顛覆你對業務的理解。
透過有效的數字化工具，可以把過去的經驗沉澱下來，哪怕崗位變動，新接手的工作人員也可以輕鬆上手，並且在前任的基礎上進一步工作。
資料量越多呈現的分析結果越客觀。
