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「数据可视化」数据可视化怎样将数据信息体现出来
2020915|文章来源:-

「数据可视化」数据可视化怎样将数据信息体现出来,好的数据可视化设计方案一定集最易读、突显数据价值、便于剖析、美观大方为一体的,最后让数据信息越来越更为简易,便捷沟通交流,相反,不但让数据信息越来越更繁杂,并且还会继续产生不正确诱发。因而,怎么让数据统计分析越来越轻轻松松、顺畅而且最易读,进而提升客户的工作效能,减少客户的工作中压力,则变成室内设计师的关键义务。数据图表由什么原素组成?

「数据可视化」数据可视化怎样将数据信息体现出来
「数据可视化」数据可视化怎样将数据信息体现出来,一张规范款式的数据图表大部分是由标识的几类元素组成,此外,也有一些独特的数据图表(如:三d类,由电视背景墙、侧边墙、基座等数据图表原素),针对数据图表自身在这里就没有冗述,设计方案工作人员都是有基本知识,文中将试着从图表设计主观因素的视角和大伙儿一起讨论怎样更强的开展图表设计,进而达到设计方案总体目标。
图表设计
1.确立数据信息指标值
最先,大家得先搞搞清楚这种数据信息是怎么来的、干什么的,假如连这一都不清楚便会难以进行接下去的探讨或设计方案。数据信息是搞好图表设计的前提条件,不容置疑,一连串的数据针对室内设计师而言是枯燥乏味的,多亏早期的数据采集工作中现有人搞好,可是做为室内设计师必须规定她们给到你的是尽量精确的数据信息,不然,会造成接下去的工作中功亏一篑。因而,当基本触碰数据信息时最好是可以处理以下几个方面:
了解数据信息及指标值
分析数据
提炼出重要信息内容
确立数据信息关联及主题风格
如下图,这一份表格较为非常容易了解,基本剖析能够看得出它是一份不一样知名品牌的手机上每日在全国各地的销售量状况,进一步剖析还能够看得出销售量越高,退换货量越低,营业收入便会越高,举报越少,点评也会就越好,从而得到,省、销售量、退换货量、营业收入便是重要指标值,自然,前边这种信息内容是大家根据报表自身的数据信息剖析获得的,可是,大家并不了解客户关心得是什么数据信息指标值,有可能关心的是不一样省的营业收入情况,也是有可能是退换货状况,也有能够能是不一样品牌手机的销售量比照,因此 ,必须进到下一步-为了谁设计方案,客户要想哪些信息内容。
不一样手机品牌全国各地销售量状况
2.为了谁设计方案,客户要想哪些信息内容
必须确立的是,同一组数据信息在不一样客户眼里所见到的信息内容是不一样的,由于,人物角色、职位的不一样就导致了她们所关心的关键、观点不一样,不一样人所发觉的信息内容、得到的结果也是不一样的,因此 ,在图表设计时应对不一样的使用人所注重的信息内容及交互技术全是不一样的。关键影响因素:
客户人群到底是谁?有什么特点
从数据信息中必须提炼出的信息
根据数据图表要想处理什么问题
关心的关键
然后上边的事例所显示,表达形式尽管全是地形图,可是注重的关键信息内容和展现逻辑性都不一样,即一个注重的是某一知名品牌的手机上在全国各地不一样省的销售量情况,另一个注重的是不一样手机品牌在全国各地不一样省的销售量比照。

3.确立设计方案目地与使用价值
事实上,图表设计跟一个设计产品的构思是类似的,界定设计方案总体目标这一全过程非常容易被室内设计师忽视,设计方案总体目标并不是一成不变的,但并不代表着一开始就沒有,早期缺乏对设计方案总体目标的界定会造成室内设计师通常说不清为何这样设计方案,那麼,接下去的设计方案工作中如同个无头苍蝇一样乱窜,沒有方位感。有的情况下,方案设计被打倒,推本溯源通常是因为对源思索不确立造成的,设计方案总体目标必须大伙儿相互界定并达成一致的方位,不然,方位不对,勤奋徒劳。
界定设计方案总体目标的全过程必须立在客户的视角和数据信息的视角开展综合分析进而开展搭建,一方面必须考虑到客户怎样更简易的剖析、了解数据信息进而提升管理决策高效率;一方面必须考虑到数据信息自身怎样更为精确、一目了然的传递给客户。

4.整体规划方案设计,挑选适合的图表类型
工作中,一些同学们在设计方案数据图表时把很多的時间用在找寻数据图表素材图片上,殊不知这类全是表面层找寻解决方案事实上舍本逐末了,难以解决实质难题。大数据可视化设计方案并不是单纯性的数据图表款式设计方案,尽管掌握数据图表也很重要,可是,只是将数据信息变为好看的图表仅仅方式的更改罢了,还不够的。
当早期大家早已清晰了客户要干什么,拥有确立的设计方案总体目标,那麼,挑选数据图表的全过程便是挥洒自如的事。在挑选图表类型以前,自身内心早已非常清楚了数据图表大约的实际效果(如:展现不一样时间范围的数据信息-用折线统计图适合;展现不一样市场份额占比-用饼状图适合;某一环节的数据信息出現頻率-用散点图适合),实际的数据图表挑选大伙儿能够参照AndrewAbela梳理的图表类型挑选手册图例,有兴趣爱好的同学们能够科学研究一下。
梳理的图表类型挑选手册
普遍的图表类型大部分下列六种包含了绝大多数的应用情景:
趋势图用于体现時间趋势分析
柱形图用于体现归类新项目中间的较为,还可以用于体现時间发展趋势
条形图用于体现新项目中间的较为
饼状图用于体现组成,即一部分占整体的占比
散点图用于体现关联性或遍布关联
地形图用于体现地区中间的归类较为
5.优化感受
前边大家讨论了许多图表设计早期的事,接下去谈一谈必须留意的几个方面关键点,DanSaffer说过“最好是的商品一般会搞好俩件事儿:作用和关键点。作用可以吸引住客户关心这一商品,而关键点则可以让关心的客户留下”。终究关键点设计方案造就非凡商品嘛~
X纵坐标
充分考虑不一样显示屏或电脑浏览器的兼容难题,当X纵坐标标识文本显示信息过度拥堵时可将文本打斜置放,既保证了数据信息的一切正常阅读文章都不危害数据图表美观大方。

当X纵坐标标识为持续的年代时,不必墨守陈规的写出“2015、2016…”,可以用缩写的式“2015、16、17…”,看上去会简易、清楚许多。

Y纵坐标
如图所示下面的图1-8-1,当Y纵坐标的数据较长的时候会出現上下室内空间过度紧凑型的状况,这时候,假如单位转换是10的倍数(如1s=100ms),能够考虑到界定单位转换标准,即:
case1:当時间≥100ms时,记时企业用s表明,数据信息精准到小数位后俩位
case2:当時间<100ms时,记时企业用ms表明,数据信息精准到个位数

要是没有单位转换所显示,企业是“次”或“个”,这时候能够考虑到用十位数计算,即:
case1:当数据≤4十位数时,用精准数字表示
case2:当数据>5位数时,用K为企业开展简称表明,精准到个位数
case3:当数据>八位数时,用M为企业开展简称表明,精准到个位数
case4:当数据>11十位数时,用M为企业开展简称表明,精准到个位数
case5:当数据>14十位数时,用科学计数法表明,精准到小数位后3位

数据分布标准
要是没有制订确立的数据信息显示信息标准,便会出現下图2-1-1的展现状况(后端开发传哪些数据信息,前端开发就展示什么数据信息),造成数据图表展现实际效果和易读性都很差,假如要处理这个问题就必须界定标准。

这儿数据信息的展现和時间相关,因此 ,大家必须考虑到的是某一时间范围内展现多少个点才算是适合的,而显示信息一个点由多久的数据信息汇聚(点汇聚区段多少钱),实际以下图2-1-2

标准界定清晰后,后台管理在与前端互动的情况下便会依照之上标准开展,最后完成实际效果以下图2-1-3

遵照设计原理
「数据可视化」数据可视化怎样将数据信息体现出来,数据图表的设计方案使用价值取决于精确、高效率、简易的传递数据信息内容,最好是可以让阅读者一目了然,即便没法做到一目了然也应当具有自身表述的工作能力。因此 ,就规定在设计方案时应当提高和突显数据信息原素,降低和减弱非数据信息原素,实际应当留意下列标准:
1.删掉
除非是独特情景的考虑到,应尽量的删掉和数据信息非有关的原素:
背景颜色
颜色渐变
边框线
三d实际效果
黑影实际效果(假如具体步骤必须注重的以外,如:电脑鼠标Hover查询实际信息内容)
2.减弱
即便必须保存非数据信息原素,还要减弱或掩藏他们,尽可能应用浅色
纵坐标
网格图等分线
报表线
3.机构
把有关的数据信息原素开展有效的机构归类,不必寄希望于把全部的

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