Viz on 2025 ：Tableau Public 优秀业务分析可视化赏析

时光荏苒，2025 年即将落幕，回顾这一年，Tableau 社区又贡献了无数精彩的数据可视化。

值此辞旧迎新之际，我们延续往年传统，从 Tableau Public 中精选了年度业务分析佳作，涵盖销售、运营、人力、财务等多个领域。

新年将至，愿这份榜单为你带来灵感，用数据讲好未来的每一个业务故事！

1. Call Center Dashboard | Design by Iaroslava Mizai

呼叫中心是企业与客户沟通的一线窗口，服务质量直接影响客户满意度与留存率。

如下图所示，这款呼叫中心看板采用深色主题 + 多页导航设计，将客服运营数据拆解为三个层次递进的视图：

点击跳转 Public 地址

👉 渠道对比视图（Channel Effectiveness）：将电话、聊天机器人、邮件、网页四大渠道并排呈现，每个卡片涵盖来电量、区域分布、来电原因、满意度评分、客户情绪及 SLA 达标情况，方便管理者横向对比各渠道服务表现。

👉 总览视图（Overview）：聚合展示核心 KPI，通过柱状图追踪每日来电趋势、棒棒糖图对比各呼叫中心表现、六边形地图展示地理分布，适合日常运营监控与异常发现。

👉 明细视图（Details）：下钻到单条工单，用颜色标识客户情绪、条形编码通话时长，便于客服主管快速定位需跟进的问题工单。

这三层视图从宏观到微观，覆盖了"看趋势、比渠道、追个案"的完整分析链路。值得一提的是，作品的灵感不仅来源于 Tableau 社区，也体现了社区项目 #RWFD（Real World Fake Data）推动 Tableau 实战技能提升的价值。

2. Global CO2 Dashboard | Design by Harim Jung

这是本次榜单中收藏量最高的作品，也是 Tableau + AI 结合的前沿探索。

利用 Tableau Agent ，Harim 构建了这款全球碳排放分析仪表盘，并受邀登上 Tableau Conference 2025 主题演讲舞台分享创作历程。

点击跳转 Public 地址

👉 左侧的累积碳排放时钟是最抢眼的设计——用同心圆环将人均排放份额、国家排放份额、年度排放量三个维度叠加呈现，既像时钟刻度又像树木年轮，隐喻碳排放的历史累积效应。

👉 右侧则用 KPI 卡片 + 迷你柱状图追踪全球占比、人均排放、GDP 碳强度等核心指标，并支持选择国家与年份进行对比分析。

👉 下方的气泡散点图以人均排放为横轴、GDP 碳强度为纵轴，气泡大小代表排放总量，一眼识别高排放国家的发展模式差异。能源结构拆解则展示石油、煤炭、天然气的排放贡献占比。

在 ESG（环境、社会、治理）议题日益重要的今天，这款作品展示了 Tableau 在可持续发展数据分析领域的应用潜力，也预示着 AI 辅助数据可视化的未来方向。

3. E-Commerce Admin Dashboard | Design by Omokehinde Ayodeji

电商运营需要同时关注流量、转化、履约等多个环节。这个电商后台管理看板以清新的白绿配色打造了一套完整的电商后台管理系统。

其中，左侧导航栏将功能模块化拆分为四个视图：

点击跳转 Public 地址

👉 总览视图（Overview）：呈现利润、订单数、客户数、客单价、销货成本等核心 KPI，并通过折线图追踪利润趋势、热力矩阵展示各配送方式与订单状态的交叉分布、条形图对比各州利润贡献，底部还列出最新交易明细供快速核查。

👉 产品列表视图（Product List）：以表格形式展示 SKU 详情，亮点是加入了环保属性字段——材质、生态认证、包装类型（可降解/可堆肥/可回收），用彩色标签直观区分，契合当下可持续电商的趋势。

👉 客户视图（Customers）：支持按新客、常客、VIP 分层筛选，点击客户姓名即可展开个人档案卡片，涵盖人口统计信息、收入区间、偏好沟通渠道及订单状态分布，下方折线图追踪该客户的历史购买趋势，红色标注高风险客户以便重点关注。

👉 文档视图（Documentation）：内嵌了看板使用说明，解释各模块的阅读方式与交互技巧，降低新用户上手门槛。

无论是分析客户行为特征、监控订单波动，还是优化配送策略，Tableau 都能将分散的电商数据整合为可执行的业务洞察。这份作品浏览量超过 5 万次，足见电商分析场景的普遍需求。

4. Logistics Dashboard | Design by Jennifer Eneh

物流是电商和制造业的生命线，配送时效、成本控制、异常处理都需要数据驱动的精细化管理。如下图所示，这个物流运营主题的 Viz 采用深色主题，围绕"枢纽-司机-车辆"三大运营要素构建数据故事。

点击跳转 Public 地址

👉 顶部 KPI 卡片追踪订单总量、准时交付率、客户满意度（CSAT）、平均配送时长四项核心指标，进度条用红绿双色直观标识是否达标，环比变化一目了然。

👉 下方三个模块分别聚焦运营资源：

• 枢纽（Hubs） 对比各配送中心的订单处理量与产能上限，并按绩效排名；

• 司机（Drivers） 用散点图呈现工龄与评分的关系，条形图列出延误率最高的司机以便针对性改进；

• 车辆（Vehicles） 用环形图区分在用与维护中的车辆数量，并按车型统计配送订单量。

通过将物流运营的"人、车、场"数据整合于一屏，并支持按月份筛选，此仪表板有助于物流团队快速定位瓶颈环节、优化资源调度。

此外，Tableau 的实时数据连接能力使得物流看板可以与 WMS、TMS 等系统打通，实现运营数据的动态刷新。

5. Flight Status Analysis | Design by Luke Donovan

航空业对数据实时性要求极高，航班延误、取消等状态变化直接影响运营调度与旅客体验。通过采用三栏并列布局，这个分析看板将航班状态拆解为准点（On Track）、延误（Delayed）、取消（Cancelled）三大类，用青、橙、紫三色形成直观的视觉对照。

点击跳转 Public 地址

此外，通过综合运用柱状图、热力图等多种图表，从时间、航线、状态等维度分析航班趋势。其中，热力图特别适合识别航班延误的高峰时段与高发航线，帮助运营团队提前预警、合理调配资源。

而作为作者的个人热情项目，这款作品展示了 Tableau 在交通运输领域的分析潜力。

6. Lending KPIs Dashboard | Design by Marius Nikiforovas

金融信贷业务需要精细化管理从申请到放款的全流程。为此，通过聚焦抵押贷款产品，Marius 使用甘特图清晰对比出各产品线的申请量、审批量、完成量等关键指标与目标值的差距：

横向按业务阶段（完成放款、已签约申请、咨询量、撤回/拒绝）展开

纵向按产品线（Buy-To-Let 投资房贷、Bridging 过桥贷款）分层

点击跳转 Public 地址

具体来看，每个卡片采用红蓝撞色区分正负表现：

• 顶部展示实际值与目标值对比，子弹图直观呈现达标进度；

• 下方三组指标分别追踪目标完成率、同比变化、环比变化，配合柱状图+圆点标记展示月度趋势，红点高亮未达标月份。

• 顶部筛选器支持切换月份与指标类型（金额/数量），还可一键导出底层数据。

值得一提的是，甘特图是 KPI 监控的经典选择，能在极小空间内同时展示实际值、目标值和绩效区间，非常适合高管级别的业务汇报场景。

7. Stock Performance | Design by Seun Adeyemo

金融投资领域对数据可视化的要求兼具专业性与时效性。而这款股票表现分析看板以独特的视觉风格呈现市场数据，为投资分析提供了新的展示思路。

点击跳转 Public 地址

👉 左侧绩效面板（Performance） 展示投资组合总市值、涨幅与盈亏，下方折线图追踪持仓净值走势，支持 14 天至最长周期的多时间维度切换；底部汇总平均持仓、均价、股数、毛利与净利等核心指标，并用评分徽章直观标识整体表现强弱。

👉 右侧持仓分布图（Average Allocation）是一大亮点。通过树状图（Treemap）按市值大小排列各持仓标的，每个方块标注公司名称与金额，Netflix、Meta、Microsoft 等科技股的仓位权重一目了然。下方矩阵表则对比新旧持仓的价格变化与配置调整影响，帮助投资者复盘调仓决策。

无论是个人投资者复盘持仓表现，还是金融机构制作研报图表，Tableau 灵活的可视化能力都能满足多样化的呈现需求。

8. Operational Efficiency | Design by Seun Adeyemo

运营效率是企业降本增效的核心议题。而这 Viz 中，最大的亮点莫过于六边形散点图（Hexabin Chart），能在有限空间内直观呈现多维度运营指标的分布与密度。

相比传统散点图，六边形显然更适合处理大规模数据点，避免视觉拥挤的同时保留数据分布特征。此外，作者特别强调这套图表设计可适配任意数据集，对于想要提升运营看板视觉表现力的读者来说，是一个值得研究的数据分析方案。

点击跳转 Public 地址

9. AXZ Oil and Gas Analytics | Design by Gospel Chinedu Nwachukwu

能源行业对安全生产和员工技能要求极高，培训管理是人力资源工作的重中之重。

这款看板聚焦油气行业的员工绩效与培训数据，左侧导航栏支持按钻井平台（Rig Location）筛选不同作业区域的数据。

👉 三张核心卡片分别追踪单位小时产出（UPH）、单位成本（CPU）、单位产量（UPI） 三项关键绩效指标。

👉 每张卡片顶部展示实际值与目标值对比及达标偏差，下方则用散点图 + 趋势线呈现培训投入与该指标的周度相关性（相关系数直观标注在仪表盘中），有助于管理者判断培训是否真正转化为生产效率提升。

这种"培训-绩效"关联分析的设计思路非常值得借鉴：培训不是目的，产出才是结果。

点击跳转 Public 地址

10. SuperMart Sales Overview | Design by Idris Akilapa

快消零售行业数据量大、SKU 多、变化快，需要灵活的分析工具来支撑日常运营。

如下图所示，这款超市销售看板提供了销售全景视图，从整体业绩到品类细分，帮助门店管理者快速掌握经营状况。

点击跳转 Public 地址

👉 顶部导航栏模拟真实零售系统的界面风格，支持按国家、性别、品类、子品类多维筛选。

👉 上半部分面积图追踪全时段销售趋势，支持 6 个月至全部周期的快速切换；右侧 KPI 卡片纵向排列销售额、销量、订单数、客户数四项核心指标，点击即可联动筛选下方视图；环形图按产品线（Road、Touring、Mountain 等）拆解销售构成，各品类占比一目了然。

👉 下半部分的客户档案卡片（Customers Profile）是亮点所在。通过按消费金额排名展示 Top 客户，每张卡片涵盖客户 ID、生日、性别、婚姻状态、所在国、累计消费、订单数、首末次购买日期等完整画像，支持翻页浏览上万名客户。

这种"宏观指标 + 微观客户"的组合设计，让管理者既能看全局趋势，也能下钻到单客洞察，满足不同层级的分析需求。

11. Superstore Metric Analysis | Design by Adrian Zinovei

这个 Viz 出自 Adrian Zinovei（Tableau Visionary 远见者）之手。在 Datafam 社区中，Adrian 以设计企业级仪表盘而闻名，作品往往兼具美观与实用。

如图所示，他基于经典的 Tableau Superstore 数据集，深入拆解了销售额、利润、品类等核心零售指标。

点击跳转 Public 地址

👉 左侧堆叠柱状图（Monthly Shipment） 按配送等级拆解月度销售构成，直观呈现各物流方式的业务占比；

👉 下方柱状图（Monthly Orders） 追踪订单量月度走势，选中月份高亮显示便于定位峰值；

👉 右侧采用卡片布局：平均折扣率、订单总数两个 KPI 卡片用深色底突出关键数字；管理者头像墙展示团队同比增长；配送方式条形图对比各等级的发货量分布；底部填充地图（Sales by States） 用深浅双色区分各州销售是否高于平均水平，一眼识别优势与待提升区域。

对于零售行业的分析师来说，这款看板展示了如何将海量交易数据提炼为可执行的业务洞察，是学习零售分析方法论的优质素材。

12. Software Retail Analytics | Design by Daren Dale Aldea

软件产品的销售模式与传统零售有所不同，往往涉及许可证、订阅、续费等多种收入形态。

所以，在这个软件零售分析看板中，作者将左侧导航的分析页面拆解为四个维度，适合 SaaS 公司、软件分销商等行业参考：

点击跳转 Public 地址

👉 业绩总览（Performance Overview）：展示净收入、销量、新客数、交易数四项核心 KPI，面积图追踪收入趋势并叠加同比对比；右侧条形图按渠道（Website、Direct Sales、Reseller、Partner、Marketplace）拆解收入贡献与同比变化，气泡地图则呈现各国市场表现。

👉 客户洞察（Customer Insights）：聚焦用户分层——按忠诚客、新客、复购客分类追踪月度活跃趋势，环形图展示流失率与客户构成；年龄分布柱状图、客户分群条形图（Consumer、SOHO、SMB、Enterprise）帮助识别核心客群；底部按渠道对比退款率，气泡地图展示客户地理分布。

👉 产品洞察（Product Insights）：将 SKU 按生命周期分为成长期、衰退期、成熟期、平稳期四类，用环形图直观呈现占比；右侧列出退款原因分布与忠诚客户最爱产品，下方按渠道对比销量并排名 Top 品类与 Top 营收产品。

👉 销售与定价（Sales and Pricing）：深入分析收入结构——按订阅计划（年付、月付、一次性）拆解收入占比，追踪折扣依赖度与客户终身价值（LTV）；散点图对比各国各币种的平均售价，柱状图与气泡地图展示各渠道、各国的收入贡献与同比增长。

13. Human Resources Dashboard | Design by Serena Purslow

人力资源管理正在从经验驱动走向数据驱动。这款 HR 看板提供了员工流失率、在职人数、任期分布等关键指标的战略视图，帮助 HR 团队识别人才流失风险、优化招聘与留任策略：

点击跳转 Public 地址

👉 HR 总览（HR Overview）

• 顶部展示总人数、留存率、离职率三项核心 KPI 及同比变化，迷你折线图追踪招聘与离职的周度趋势；

• 中部柱状图展示员工构成（总数、在职、新入职、离职）的分布；

• 右侧环形图对比总部与远程员工占比，气泡地图呈现各州人员分布。

• 下半部分按人口统计维度拆解——性别、年龄段、种族的条形图一字排开，右侧按部门与职位排名人数分布，支持切换显示人数或平均任期。

👉 员工明细（Employee Detail）

• 下钻到个人级别，表格列出每位员工的姓名、人口统计标签（种族、性别、年龄）、职位、部门、工作地点、在职状态、入离职日期及任期年限，支持按任期排序与多维筛选。

• 彩色标签直观区分员工背景，条形长度编码任期，便于 HR 快速识别资深员工或高流失风险岗位。

值得一提的是，这份作品基于社区项目 #RWFD 提供的数据构建，数据结构贴近真实业务场景，是 HR 分析入门的优质学习素材。

14. KPI Widgets | Design by Tobiloba Babajide

众所周知，KPI 卡片是业务看板的"门面担当"，设计得好能让数据一目了然，设计不当则会让看板显得业余。

因此对于分析师来说，这个 Viz 集汇集了多种 KPI 卡片样式，涵盖数值展示、趋势迷你图、同比环比变化等常见需求，是一份实用的"抄作业"资源。

如下图所示，Tobiloba 在看板中提供了 6 种图表样式切换（Style 1-6），左侧卡片展示仅当年数据的图表（如垂直柱状图），右侧展示当年与上年对比的图表（如并列柱状图），每种样式从棒棒糖图、面积图到折线图各有特色。

此外，顶部筛选器支持切换日期维度、年份、指标类型、高亮月份及配色模式（高亮最高/最低值），底部汇总当年销售额、上年销售额及差异值，尤其适合展示月度指标追踪。

点击跳转 Public 地址

如果你正在纠结如何呈现 KPI，那么可以直接参考甚至复用这些设计，快速提升自己业务看板的专业度。

15. Something That Sounds Human | Design by Vlad Horbachenko

在技术类可视化中，如何让枯燥的数据"讲故事"是一项挑战。所以，在这份数据叙事作品中，Vlad 选择了以信息图表的形式，来深度探讨“人工智能正如何改变内容创作”这一话题。

• 首先，从 Claude 用户行为切入——近 81% 的提示词与内容生成相关；

• 然后，延伸至 ChatGPT 与写作——每周处理超 180 亿条消息，写作是最常见的工作场景；

• 再到 AI 文本 vs 人类写作的拐点——2024 年 11 月 AI 生成文章数量首次超越人类；

• 接着覆盖 Adobe Firefly（累计生成超 290 亿张图片）、Midjourney（Discord 社区从 60 万增长至 2100 万用户）、AI 视频生成市场规模与影视行业态度；

• 最后落脚于 Vibe Coding（近半数开发者每天使用 AI 辅助编程）。

点击跳转 Public 地址

总的来看，整个 Viz 融合了文字叙述、数据图表、时间线、堆叠柱状图、面积图等多种可视化形式，阅读体验如同一篇深度特稿。在数据应用方面，Vlad 也展示了 Tableau 不仅能做严肃的业务分析，也能承载富有艺术感的数据叙事，为数据可视化的边界带来更多想象空间。

探索更多精彩可视化

看完本期精彩作品解读，是否感到意犹未尽？赶快通过下方链接，登录 Tableau Public 网站探索 Viz，在新的一年里，向全球用户学习，掌握更多可视化制作和故事讲述技巧吧~

点击跳转 Tableau Public 2025 创意可视化地址

版权声明：本文中所列的数据可视化作品图片均来源于 Tableau Public ，版权归原作者所有！

其他图片说明：正文中所引用的其他图片均来源于网络。