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实验6-1:浏览器用户画像分析-大屏静态布局制作实验报告

1.实验背景

本次实验依托预处理完成的浏览器用户画像统计数据集user_profile_stats，基于助睿数智Uniplore平台及助睿Max可视化工具，完成浏览器用户画像分析数据大屏的静态布局搭建工作。实验立足大数据可视化与用户画像分析核心业务场景，兼顾实操能力培养与业务思维塑造，具体实验目的如下：

知识认知层面：掌握数据大屏的整体设计逻辑与信息层级架构，理解用户画像可视化的业务叙事逻辑，明确用户地域、人口属性、消费特征等多维度数据的可视化呈现价值，建立“数据可视化服务业务决策”的核心思维。

技能实操层面：熟练掌握助睿Max低代码可视化平台的基础操作，包括各类图表组件、指标卡、筛选器、背景素材的添加与样式配置，精通平台图层管理功能，掌握多模块大屏布局的排版、对齐、样式优化技巧，具备独立搭建企业级数据大屏静态页面的能力。

应用能力层面：精准掌握地图、饼图、柱状图、轮播列表、数字翻牌器等主流可视化组件的适用场景，能够根据用户画像不同维度数据的特征，合理匹配最优图表类型，解决不同结构数据的可视化呈现问题。

业务思维层面：跳出单纯的工具操作，从数据产品和业务运营视角，理解用户画像大屏的应用价值，学会通过可视化布局设计，清晰传递用户规模、地域分布、人群特征等核心信息，为市场推广、产品优化、商业化运营等业务决策提供可视化支撑。

根据用户画像分析需求，合理设计大屏的信息结构与叙事逻辑

理解不同图表类型在用户画像分析中的适用场景与分析价值

将数据结果转化为可直观理解、可支撑决策的用户洞察

站在“数据产品”角度，思考大屏如何向不同受众传递价值

2 实验环境

实验平台：助睿在线实验平台 https://lab.guilian.cn/

本次实验使用助睿数智（Uniplore）作为一站式数据科学平台。该平台覆盖从数据接入、ETL处理、机器学习建模到可视化展示的全链路零代码功能，适用于数据分析教学与企业数据加工场景。

助睿数智官网为 https://www.uniplore.com//

可视化工具：助睿Max（数据大屏）

助睿Max 是低代码数据可视化平台，支持拖拽搭建、多种图表组件、地图可视化、交互筛选、低代码开发等能力，适用于业务监控、用户洞察、营销战报等场景。

助睿Max核心优势：

组件丰富：覆盖所有常见图表和交互控件，满足企业级可视化需求

图层管理：支持图层堆叠、锁定、隐藏、排序，复杂布局轻松实现

低代码操作：拖拽式搭建 + 蓝图编辑器，无需复杂编程即可完成大屏布局与数据交互配置

工业级数据处理能力：支持海量数据实时接入与渲染，千万级数据点秒级响应，满足企业级生产环境要求

支持数字孪生：支持3D场景、GIS地图、实时物联数据接入，可快速构建数字孪生可视化系统

3 实验数据

本实验使用上一阶段加工完成的 user_profile_stats 表，该表按浏览器维度，统计了用户在各人口属性上的分布，包括：

基本信息：性别、年龄、学历、职业、收入

地域信息：居住地类型（城市/城郊/乡村）、省份

维度：按浏览器名称分组，支持整体分析与分浏览器对比

4 整体分析框架

4.1 业务问题

在开始搭建大屏之前，先明确：这张大屏要帮助谁、看懂什么？

用户画像大屏的核心价值不是“罗列统计数字”，而是回答“谁在用我们的产品”，并将抽象的人口属性转化为可行动的人群认知。

4.2 大屏设计方案

助睿Max支持以上所有图表类型，且每个图表组件都有丰富的样式自定义选项（颜色、标签、图例、提示框、动画等），满足企业级UI要求。

最终整理用户画像大屏的具体方案如下：

4.3 参考图

4.4 项目整体说明

本次大屏项目包含“市场分析”和“用户画像”两个大屏，通过顶部导航按钮切换。市场分析大屏已在上一个实验中完成，本次实验只制作用户画像大屏。因此，在开始布局前，需要先将上一个实验已制作的市场分析图表全部隐藏，避免与当前用户画像内容重叠干扰。

助睿Max的图层管理功能：在大屏编辑界面右侧“图层”面板中，可以查看所有组件的堆叠顺序，支持拖拽调整图层上下关系、锁定组件防止误操作、隐藏组件临时不显示。本次实验中，我们可以将市场分析大屏的组件所在的“市场分析”组整体复制、隐藏，复制的组重命名为“用户画像”，用户画像大屏的组件正常显示。这样两个大屏可以共存于同一个大屏文件中，通过图层可见性切换，便于统一管理。两个大屏的点击切换交互将在后续实验中专门讲解，本次暂不涉及。

5 各模块设计思路与步骤

5.1 用户省份分布（中国地图）

设计思路：

分析省份分布，是为了识别区域市场的“热点”与“空白”：

哪些省份用户最多？

这些省份是否连片（如沿海高活跃带）？

哪些省份是“灯下黑”？

这些信息直接指导区域运营资源的投放优先级，以及本地化推广的策略选择。同时，省份分布也是向投资人展示市场覆盖范围的直观方式。

布局位置：

在大屏布局中，我们把省份分布地图放在最醒目的主视觉位置（通常是大屏的中上部或右侧核心区）。因为地图的空间表现力最强，能够一眼传递“用户从哪来”的直观印象，适合作为大屏的视觉焦点。

图表选择理由：

省份分布必须用地图组件来展示。 地理空间数据的核心信息是“邻近关系”和“空间聚集模式”——柱状图可以告诉你广东用户最多，但它回答不了“华东地区整体表现如何”这类问题。地图保留了省份之间的实际位置关系，观众可以一眼发现热点区域和空白区域。所以地图在这个场景下是不可替代的。

助睿Max地图能力：

助睿Max的“基础平面地图”组件支持多种子图层：区域热力层（按省份颜色深浅）、散点层（城市级别标记）、飞线层（展示流向关系）、迁徙层（动态流动效果）。本实验使用区域热力层即可满足需求，也可以根据实际数据复杂度叠加多个图层，实现更丰富的地理洞察。对于需要数字孪生的场景，助睿Max还支持三维地图、倾斜摄影模型、实时物联数据叠加，可直接构建智慧城市、工业仿真等数字孪生应用。

二、实验步骤

实验步骤：

（1）根据参考图布局，添加“基础平面地图”组件，设置好大小、位置后，添加“区域热力层”子组件

（2）点击“区域热力层”进入子组件配置页面，可根据自身需求配置颜色渐变、边界线宽、高亮样式等属性。助睿Max的地图组件支持自定义地图样式（如深色模式、清新模式），可匹配大屏整体风格。

5.2 核心指标

设计思路：

分析用户画像，需要一个快速获取整体印象的概览区。 在大屏布局中，核心指标卡通常放置在地图的上方、下方或左侧，与地图形成“数据总览+空间分布”的呼应关系。决策者关心四个问题：

用户规模有多大？

用户偏年轻还是成熟？

用户的教育水平如何？

有没有消费潜力？

因此，我们在主视觉区域设计了4个核心指标：

业务问题

对应指标

用户规模有多大？

用户总数

用户偏年轻还是成熟？

平均年龄

用户的教育水平如何？

本科及以上用户占比

有没有消费潜力？

中高收入用户（月收入≥5k）占比

这4个指标覆盖了用户的“规模、年龄、教育、收入”四个层面，足以快速勾勒出用户群的基本轮廓。

图表选择理由：

核心指标通常用指标卡（数字翻牌器）来呈现。 指标卡的优势是：数字大而醒目，标题简洁，没有任何冗余的图表元素，观众的目光会直接落在数值上。这就是我们选择指标卡的原因——在信息层级中，最重要的数字必须最先被看到。

助睿Max翻牌器能力：

助睿Max的“数字翻牌器”组件支持动态数值变化动画、千分位分隔符、小数位数控制、前后缀自定义（如“万人”、“%”、“¥”），以及背景、边框、字体阴影等样式，使核心指标更加突出。同时，其工业级数据处理能力确保了即使底层数据达到千万级，翻牌器的数值更新依然流畅无延迟。

实验步骤：

（1）根据参考图，添加4个“数字翻牌器”纵向排列，设置标题和数值样式

1. 每个“数字翻牌器”的标题，使用“单张图片”组件设置背景，背景图链接：https://gzu-edu-quality-max-studio.oss-cn-chengdu.aliyuncs.com/practice/browser-analysis/mbg.png

5.3 用户数TOP5省份排行榜

设计思路：

地图虽然展示了全国分布，但观众很难精确读出每个省份的具体数值。排行榜以列表形式直接给出用户数最高的几个省份及其数值，与地图形成互补：

地图看趋势和空间关系，排行榜看具体排名和数值。

帮助运营团队快速定位核心区域，优先在这些省份加大投放或开展线下活动。

观察TOP省份排名变化，识别新兴增长区域。

图表选择理由：

排行榜通常用表格或横向条形图来展示。表格的优点是信息密度高、精确，适合展示排名、省份名称、用户数三列信息，这里，我们采用表格形式，简洁明了。

助睿Max表格组件：

助睿Max提供了多种列表组件：轮播列表、折叠指标表格、键值表格、进度条表格。其中轮播列表支持各行各列的样式和内容的自定义配置，支持列表内容的超链接配置，同时支持图片格式的列表内容，能够使用轮播动画的方式，将数据信息以列表的形式清晰地展示在可视化应用上。本实验选择轮播列表，既美观又节省空间。

实验步骤：

（1）根据参考图，添加“单张图片”组件，作为排行榜区域背景，背景图链接：https://gzu-edu-quality-max-studio.oss-cn-chengdu.aliyuncs.com/enrollment-data/top-list-bg.png

（2）添加“通用标题”组件，调整好样式

（3）添加“轮播列表”组件，调整好样式（行高、列宽、字体、交替行背景色等）

5.4 性别分布

设计思路：

了解浏览器用户的性别构成，是认识用户画像的第一步。不同性别的用户在使用浏览器的内容和偏好上存在显著差异——男性用户通常对科技、财经、体育等内容关注度更高，而女性用户则更偏娱乐、育儿、时尚等。这种内容偏好差异直接影响广告投放策略和信息流推荐逻辑。

基于上述信息，我们着重分析本浏览器用户的性别分布：

男女比例如何？ 当前用户群是男性居多、女性居多，还是接近均衡？

内容推荐依据：根据性别比例，可以推测用户可能更偏好哪些内容，指导运营团队调整推荐策略。

异常监控：观察性别比例是否出现异常波动（如某月从7:3突变为5:5），这可能是市场或产品策略变化的信号。

图表选择理由：

性别分布用饼图来展示，因为性别只有两三个类别（男、女、未知）。饼图的扇形角度能被大脑瞬间识别为比例关系——看到半圆就知道50%，看到三分之一就知道33%，这种直觉反应是柱状图做不到的。所以我们用饼图，让观众不需要阅读数值就能感知男女比例。

助睿Max饼图家族：

助睿Max支持多种饼图：基础款饼图、基础饼图、标注对比图、目标占比图、多维度饼图、指标占比图、指标对比饼图、单值百分比饼图、轮播饼图。这里只有男、女、未知三个类别，使用基础饼图即可。同时，饼图支持内圈半径、外圈半径、标签位置、引导线等精细调节。

实验步骤：

（1）使用“单张图片”组件设置区域背景，并设置好标题

（2）添加“基础饼图”组件，调整大小和位置

5.5 年龄段分布

设计思路：

浏览器用户的年龄结构，是洞察用户需求的切入点。通过分析不同年龄段的占比，我们可以推断出不同年龄段的用户对浏览器的核心诉求和消费潜力。

基于上述信息，我们着重分析本浏览器用户的年龄结构：

哪个年龄段最多？ 主力用户是学生群体（<18岁），还是青年职场人群（18-35岁），或是年龄更大的用户？

功能设计决策：如果用户偏年轻，可以加强个性化、社交分享功能；如果用户偏成熟，则需要强调稳定性、安全性和办公协同能力。

风险预警：如果用户年龄结构持续老化，意味着产品对新用户的吸引力可能正在下降，需要警惕品牌老化风险。

图表选择理由：

年龄分布用柱状图来呈现，因为年龄是多个有序区间（如<18、18-25、26-35、>35），柱状图能直观展示分布形态（哪段最高？趋势是上升还是下降？）。饼图处理4个以上类别时会变得难以比较，而柱状图完全没有这个问题。

助睿Max柱状图家族：

助睿Max支持多种柱状图：基础柱图、弧形柱图、水平基础柱图、水平胶囊柱图、垂直胶囊柱图、垂直基本柱图（堆叠柱状图）。这里使用基础柱图即可。

实验步骤：

（1）使用“单张图片”组件设置区域背景，并设置好标题

（2）助睿Max 支持多种柱状图：基础柱图、弧形柱图、水平基础柱图、水平胶囊柱图、垂直胶囊柱图、垂直基本柱图（堆叠柱状图），这里我们使用基础柱图：

5.6 学历分布

设计思路：

浏览器用户的学历分布可以帮助我们从侧面了解用户群体的“特征画像”。不同教育背景的用户，在获取信息的习惯、对专业内容的接受度以及对新功能的探索意愿上可能存在差异。

基于上述信息，我们着重分析浏览器用户的学历结构：

高学历用户占比如何？ 产品是否吸引了更多拥有高等教育背景的用户？

产品复杂度设计：如果高学历（本科及以上）用户占比较高，说明用户群体对新功能、专业工具的接受度更高，产品可以考虑增加高级自定义设置或开发者工具。

图表选择理由：

学历分布用条形图（横向柱状图）来展示，因为学历类别名称通常较长（如“初中及以下”“高中/中专”“大专”“本科”“硕士及以上”），条形图让类别名称自然左对齐，阅读流畅度明显更好。

助睿Max条形图：

这里使用水平基础柱图，它是横向条形图，尤其适合类别名称较长的场景。

实验步骤：

（1）使用“单张图片”组件设置区域背景，并设置好标题

（2）这里我们使用助睿Max 的水平基础柱图：

5.7 职业分布

设计思路：

了解浏览器用户的职业分布，可以帮助我们理解用户的“生活背景”，从而推断其典型的使用场景：

判断用户群体：他们可能是学生、IT从业者、企业白领，还是自由职业者？

场景化功能设计：学生用户多，可推出学习辅助功能；职场人士多，工作日活跃度高，可强化密码管理、云同步等办公属性功能。

挖掘增长机会：如果某一职业群体占比较低，也许是未来定向推广或功能拓展的机会点。

图表选择理由：

职业分布用柱状图来展示。职业类别名称一般不长（如“学生”“IT从业者”“白领”等），柱状图可以清晰地进行横向对比。

实验步骤：

（1）使用“单张图片”组件设置区域背景，并设置好标题

（2）这里我们使用助睿Max的基础柱图：

5.8 收入分布

设计思路：

浏览器用户的收入数据直接服务于商业化策略。用户的收入水平是衡量其付费能力与消费意愿的核心指标之一，直接关系到产品商业化的天花板。

挖掘高潜用户：分析收入分布，可以帮助找到更具价值的用户群体。

指导变现策略：如果10k以上用户占比较高，可以考虑订阅制、云服务会员等高端增值服务。反之，如果用户收入集中在中等水平，则免费增值模式（如去广告付费）可能更合适。

图表选择理由：

收入分布用柱状图来展示。收入分段是有序变量（如<3k、3-5k、5-10k、>10k），柱状图能直观展示用户收入水平的集中趋势。

同时，在这个柱状图中展示绝对用户数，与顶部指标卡中的“中高收入用户占比”形成互补：占比给结构结论，绝对值给执行规模。

实验步骤：

（1）使用“单张图片”组件设置区域背景，并设置好标题

（2）这里我们使用助睿Max 的水平基础柱图：

5.9 居住地类型分布

设计思路：

用户居住地类型（城市/城郊/乡村）反映了用户所处环境的数字化程度和消费习惯差异。城市用户通常网络基础设施更好、线上消费更活跃；城郊和乡村用户可能对某些本地化服务或轻量级应用有独特需求。了解这一分布有助于制定差异化的市场策略和产品功能适配。

图表选择理由：

居住地类型只有三个类别，适合用饼图展示结构占比

助睿Max特色饼图：

为了使大屏可视化效果更丰富，这里使用助睿Max的轮播饼图组件。轮播饼图可以在饼图基础上增加轮播动画，依次高亮每个扇区并显示详细数值，在有限空间内增强了信息传达的动态效果。

实验步骤：

（1）使用“单张图片”组件设置区域背景，并设置好标题

（2）为了使大屏可视化效果更丰富，这里我们使用助睿Max 的轮播饼图：

5.10 筛选器

设计思路：

用户画像分析大屏的核心价值之一，是支持按不同浏览器进行对比分析。通过筛选器，用户可以：

查看全部浏览器用户的整体画像（默认视图），了解产品大盘用户特征；

选择单个浏览器（如 Chrome、IE、360 等），聚焦该浏览器用户的画像，回答“使用 Chrome 的用户与其他用户有什么不同？”；

选择多个浏览器进行对比，直观比较不同浏览器用户的年龄、职业、地域等分布差异，为产品定位和竞争策略提供数据依据。

图表选择理由：

筛选器应满足多选、可清空、支持全选/默认全选的交互需求，同时要贴合大屏整体风格。助睿Max的下拉多选组件是最常用的筛选器类型：占用空间小、选项清晰、支持搜索，适合浏览器数量不多（6个）但需要灵活选择的场景。另外也可以使用选项卡组件，但下拉框更节省空间，适合放在大屏顶部或侧边栏。

助睿Max筛选器组件：

助睿Max 提供了下拉框、下拉多选、单选框、时间选择器、选项卡等多种交互组件，均支持自定义选项、默认值、样式（边框、背景、字体颜色等），并可与多个图表联动，实现筛选后所有图表数据自动刷新。本实验使用下拉多选组件，默认选中“全部浏览器”。

实验步骤：

（1）在大屏顶部右侧合适位置，添加“下拉选择”组件（位于“交互”组件分类中），重命名为“浏览器筛选”，调整组件位置和大小

（2）在组件右侧属性面板中，调整样式如下：

三、实验结果

6 预览与总结

最后，点击“保存”并“预览”，检查整体布局是否协调、组件是否对齐、颜色是否一致。助睿Max支持一键全屏预览：

至此，浏览器用户画像分析大屏的静态布局已全部完成。本实验充分利用了助睿Max的丰富组件、图层堆叠管理、丰富的样式配置、以及地图、翻牌器、轮播饼图等特色组件，实现了专业级的数据大屏设计。下一实验我们将进入蓝图编辑器，为这些静态组件绑定真实数据，让大屏“活”起来。

附录：图片链接

素材

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时长指标

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用户指标

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排行榜背景

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指标标题背景

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四、问题与解决

无

五、实验总结

收获

通过本次实验，我掌握了根据用户画像分析需求设计大屏信息结构与叙事逻辑的方法，理解了饼图、柱状图、地图、指标卡等不同图表在占比对比、空间分布等场景下的适用原则，并学会了使用助睿Max进行组件添加、图层管理、样式配置及筛选器设计等静态布局搭建技能。

对平台的整体评价

助睿Max作为一款低代码数据可视化平台，具有组件丰富、操作便捷、地图能力强大等优势，其图层管理功能便于复杂布局的维护，工业级的数据处理能力也能满足企业生产环境要求，整体上非常适合数据分析教学与企业大屏开发场景。