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数据分析,10大数据可视化设计细节处理!

现如今,数据可视化界面的设计需求很常见。人们希望通过一个数据可视化界面来展示所有的信息、趋势和风险,并实时更新,助力与分析预测。将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为设计行业的流行趋势。无论是哪种职业和应用场景,数据可视化都有个共同的目的,那就是明确、有效、快速的传递信息。数据可视化能够加深人们对于数据的理解和记忆,这也就需要我们重视数据可视化设计中的细节处理。那么我们如何做好数据格式化的工作呢?接下来就在本文为大家介绍一下数据可视化的技巧知识。

一个优秀的数据可视化界面都是由清晰、有意义、一致性、高效这四个要素组成的,想要做到这几个要素就需要你在设计界面的时候做到以下几点内容原则。

1、主次分明

一个非常常见的错误就是设计师没有对信息区分层级,所有的内容看起来都一样重要。可以通过指标的大小和位置来区分数据的层次结构,让用户清楚什么是最重要的。其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。一般把有关联的指标让其相邻或靠近,把图表类型相近的指标放一起,这样能减少观者认知上的负担并提高信息传递的效率。

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2、简单易懂

数据可视化的真正目的是用一种更方便理解,更简单的形式来传达复杂信息。设计的信息过多,就会适得其反。一定要知道,人类对于多个事物的记性很差。不要对用户期望过高,不要让用户对太多数据应接不暇,最多用5-7个组件来创建页面。否则,用户很难专注获取清晰的信息概览。

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3、易读字体

标准字体是可视化界面中的最佳字体,除非有特别的理由,一般不要用其他字体。使用标准字体,因为它们更容易阅读和扫描。避免使用难识别性的字体,虽然这一类字体可能看起来不错,但因为它很难阅读识别,用户在认知识别的时候需要时间来消化它,这样会对用户造成困扰。

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4、一致性

命名规范、日期格式和数值划分要统一清晰,数据可视化界面主要为了快速获得信息,所以每个细节都很重要。当所有卡片结构统一时,用户就更容易使用界面,轻松找到想要的内容,使用一致性布局设计的数据可视化界面看起来更好。为了使界面更容易阅读,可以在信息组之间使用类似的可视化效果。

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5、临近原则

在界面中把相近的信息放在一起可以帮助用户快速理解。把相关的信息放的更近一些,不要将相关信息分散在界面上,可以对相关内容进行可视化分组。

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6、扩大留白

留白是为了让界面有呼吸感,它使得用户在使用你的界面时能够有出喘息的空间。用户可能并不了解什么是留白,但是设计师需要特别注意。当用户查看需要的信息时,界面中的留白能够吸引用户的目光,提升用户体验;留白过少会使界面变得混乱,就会造成这个界面的易读性就很差,因此界面的留白和其他排版元素一样重要。

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7、视觉对齐

可视化组件元素需要在视觉上对齐,并保持视觉平衡。将可视化组件元素在视觉上进行对齐,可以将界面组织的更好,尝试将组件元素进行网格布局设计,不对齐的界面会给用户带来糟糕的体验。

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8、颜色搭配

使用有效的配色方案来吸引用户的注意力,帮助他们轻松地浏览信息。仔细选择颜色,目标是使内容易于阅读。使用大对比度来显示背景上的视觉元素,色彩明度与饱和度差异显著、对比鲜明,尽量避免使用邻近色配色。深色暗色背景可减少拼缝带来的不适感,由于背景面积大,使用暗色背景还能够减少屏幕色差对整体表现的影响;同时暗色背景更能聚焦视觉,也方便突出内容,做出一些流光、粒子等酷炫的效果。对于渐变的颜色使用上我们要谨慎,因为大屏普遍色域有偏差,显示偏色,因而使用渐变色需要根据大屏反馈确定是否调整,纯色最佳。

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9、数字排版

添加的数字越多,大脑处理的时间就越长,显示精度超过要求的数字使它们难以阅读和理解。必要时使用整数,因为长数字会使用户混淆省去不必要的信息,让用户能够容易地比较简单的差异细节。

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10、正确的展示数据

数据展示是一项复杂的设计,尤其在数据可视化展示多种类型数据时,不管是静态还是实时变化的信息,都具有很强的挑战性。如果选错了图表类型,或者直接默认为通用的数据可视化模版,可能会使用户感到困惑或误读数据。

在使用条形图、柱形图和折线图这类最常用的图表示,应该注意:第一,时间维度应始终用X轴展示,时间从左向右展示;第二,当使用水平或垂直条形图时,尝试按最大值比例设计条形而不是随意设计;第三,使用折线图时,不要显示超过5个值;使用条形图时,不要显示超过7个值。

在数据可视化方面,饼图和环形图不容易使用,单这类图表最常用到,同时也最容易被误用。因为饼图和环形图的组件太多,相似值很多,所以阅读体验很差。人们在浏览饼图和环形图的角度和区域时,并不能轻易看出差值,所以能不使用就不使用。

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作者: 时间:2020-04-13 阅读:204 分享到: