中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

數(shù)據(jù)可視化能夠直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，直擊用戶的關注點，吸引其注意力，其重要性不言而喻。

數(shù)據(jù)可視化是傳達信息的最好的方法之一，它可以直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，快速吸引用戶的注意力。但是如果設計師對圖表設計的理解有偏差，在界面呈現(xiàn)上可能會對用戶產(chǎn)生錯誤的引導，因此筆者結合自己的工作經(jīng)驗對圖表設計進行總結，希望每位設計師都能成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)搬運工。

下面我將從功能、交互和UI深挖圖表設計的各個知識點，敲黑板劃重點咯～

前言

1.概念

圖表泛指在屏幕中顯示的，可直觀展示統(tǒng)計信息屬性（時間性、數(shù)量性等），對知識挖掘和信息直觀生動感受起關鍵作用的圖形結構，是一種很好的將對象屬性數(shù)據(jù)直觀、形象地“可視化”的手段。

如果說表格可以承載數(shù)據(jù)的全面性，那么圖表可以完美展現(xiàn)數(shù)據(jù)的特點和變化，它對數(shù)據(jù)的解讀能力是表格無法做到的。

2.使用場景

• 比較數(shù)據(jù)差異情況?；诜诸惖臄?shù)據(jù)，可以通過比較數(shù)據(jù)來了解不同分類的差異，比如柱狀圖。基于流程的數(shù)據(jù)，可以通過比較數(shù)據(jù)了解數(shù)據(jù)的變化趨勢，比如折線圖。
• 分析數(shù)據(jù)關聯(lián)情況。展現(xiàn)數(shù)據(jù)間相互關系和數(shù)據(jù)的流向。比如桑葚圖。
• 查看數(shù)據(jù)分布情況。對于錯綜復雜的變量之間關系，可以通過圖表來找出規(guī)律。比如利用氣泡圖進行回歸分析。
• 了解數(shù)據(jù)構成情況。發(fā)現(xiàn)各變量的占比情況，比如餅圖。

3.原則

輕量。眾所周知表格是可以承載數(shù)據(jù)的全面性，但將相同的數(shù)據(jù)用可視化展示時，設計師總想將所有的信息堆砌在圖表上，顯得圖表非常笨重，因此增加了用戶的思考時間。在此建議明確你圖表類型的特點，將主要信息呈現(xiàn)在圖表上或者分層展示圖表，比如數(shù)據(jù)鉆取功能。

直觀。設計師應該將數(shù)據(jù)信息清晰而直觀地表達出來，使用戶一眼就能洞察事實，更快地發(fā)掘商業(yè)價值并作出決策。

美感。缺乏美感的數(shù)據(jù)可視化僅僅是數(shù)據(jù)展示。美感包括兩個部分，第一個部分是整體協(xié)調美，比如對圖表中的各個元素（標題、網(wǎng)格、坐標軸、縮略軸、圖例、提示信息、預警線和輔助線等）進行合理的排版和使用協(xié)調的配色。第二部分是局部細節(jié)美，比如設計師根據(jù)流行趨勢給圖表加上漸變色。

功能

我將用一種最復雜的圖表類型-雙軸圖當作示范。

1.標題。包括左對齊、居中對齊和右對齊。在選擇某種對齊方式前，請兼顧圖例的擺放位置。

2.柵格。包含點狀、線狀和斑馬線。

1. 根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇橫縱向輔助線，橫向引導線增強水平方向的導視?？v向引導線增強垂直方向的導視。
2. 線狀建議用虛線，因為不是用戶確定指向值。

3.坐標軸。坐標軸包括X坐標軸、Y坐標軸和次坐標軸。

• X軸刻度方向的改變，如果維度過多，則橫向刻度的展示范圍有限。在沒有縮略軸的情況下，需要適當改變刻度的角度(0~90度為宜)節(jié)省空間，但是要遵從人的閱讀習慣是從左到右的規(guī)則。
• Y軸初始值定為0，如果不是，則無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)的全面性。如果數(shù)據(jù)的波動比較小有意義的（例如，在股票市場數(shù)據(jù)中），你可以截斷刻度以顯示這些差異。
• Y軸刻度值盡量轉化為千位分隔符，如K，M，B。
• Y軸最大值取值要恰當，保證圖表占據(jù)2/3以上。

4.縮略軸。包括滑面和滑柱。

• 拖動滑柱滑動，增加或較少滑面，從而改變查看密度。
• 拖動滑面滑動，保持滑面長度，進行前后移動。不改變查看密度，只改變查看范圍。

5.圖例。離散型數(shù)據(jù)包括橫向排列和縱向排列，連續(xù)型數(shù)據(jù)包括連續(xù)圖例。

• 所有圖表類型的排列方式要統(tǒng)一，所以要考慮整體的圖表空間是適合橫向排列，還是縱向排列。
• 所有形式總長度超過內容區(qū)換行或換列。
• 雙軸圖包含了2種圖表類型，不同類型的圖例樣式要有所區(qū)分。
• 連續(xù)型數(shù)據(jù)通過漸變色來展示數(shù)據(jù)大小的變化。

6.提示信息。包括查看單個數(shù)據(jù)點和多個數(shù)據(jù)點。

• 單變量的浮層提示內容為相同維度下選擇的變量。多變量的浮層提示內容為相同維度下所有的變量。
• 提示內容遵從表單規(guī)范，按照冒號對齊。
• 拓展：直聯(lián)表的圖例是展示所有變量，但是交叉表不是，是“變量+列維度”的排列組合。

7.預警線。數(shù)據(jù)超過閾值就會報警，幫助用戶監(jiān)控數(shù)據(jù)。

預警線建議用實線，并用警示的顏色引起用戶的注意，最好用郵件或短信通知用戶。

8.輔助線。用戶設置某值作為數(shù)據(jù)參考進行比較，比如設置平均分為參考數(shù)值。

輔助線建議用虛線，僅起參考作用。

交互

1.加載方式。加載動畫建議使用和圖表相關的樣式。

2.排除異常值。允許用戶剔除高度異常點，因為異常值會影響用戶對整個圖表的分析。

3.數(shù)據(jù)鉆取。單擊某個數(shù)據(jù)可以看到該數(shù)據(jù)的詳細信息，變換分析的粒度。

4.適配

• 增減留白。圖表大小固定不變，只是增減留白空間。
• 等比縮放。圖表的長寬都以相同比例縮放。

UI

1.顏色

（1）顏色主題

深色背景。適合較少信息內容。

• 優(yōu)點：可以通過布局建立良好的視覺層次，深層次地反映內容，而且視覺吸引力強，給人以高端的視覺感受。
• 缺點：可讀性低。頁面太過聚焦所以對留白的平衡要求較高。

淺色背景。適合較多信息內容。

• 優(yōu)點：可讀性高，增加了頁面空間。
• 缺點：內容不聚焦，信息過少則頁面顯得太空。

（2）配色方案。首先要確保顏色數(shù)量足夠滿足數(shù)據(jù)系列在圖表中的展示。

1. 使用成熟的色板，比如Flat UI Colors和Material Design Colors。
2. 使用流行的元素，比如漸變色。
3. 使用情緒板，情緒板是一種借助于圖像，啟發(fā)和探索用戶的體驗，然后再作用于視覺設計的研究方法。 可以調查并形成具有指導意義的“風格感受”和“設計元素”。

（3）顏色生成規(guī)則。一個變量統(tǒng)一用一種顏色，再按配色方案依次出每個變量的顏色。 使得同一圖表的色彩搭配和諧且具有美感。

（4）視覺缺陷。世界上有一部分人群有視覺缺陷，他們無法通過顏色來得到來精準地區(qū)分圖表的維度和變量。作為設計師不能忽略這部分較為龐大的特殊群體。

設計師常用的PS和AI提供了模擬紅色盲和綠色盲的校樣設置，選擇“視圖—校樣設置—紅色盲型/綠色盲型”。

想要從根本上解決這個問題，推薦一篇騰訊設計師的文章信息圖形中的顏色探討—面向色盲人士友好的設計解決方案。

2.布局

視覺層級要符合邏輯層級，利用信息深度引導用戶閱讀。每個元素要保持一致，保證布局的整體協(xié)調。

3.插畫

符合主題和整體基調，簡單易懂，數(shù)據(jù)可視化具有一定的認知門檻，有時候需要插畫來提高用戶的理解力。

4.留白

信息過多容易造成視覺壓力，合理的留白可以增強用戶對信息的吸收能力。

5.字體

避免有個性的襯線字體，字體要保證清晰可見。字體大小適中，太小影響閱讀，太大容易占用圖表控件。普通字體大概12px，標題用14px。

工具

1.使用大廠開放的圖表庫

圖表庫的圖表類型豐富且統(tǒng)一，而且大大節(jié)省了開發(fā)時間，比如百度的Echart和阿里的G2。

2.在專業(yè)數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站獲取靈感

筆者剛開始學習數(shù)據(jù)可視化就是拿著數(shù)據(jù)表格不停地在競品上摸索，作為一名用戶去感受這些圖表的交互體驗。這里推薦一份數(shù)據(jù)可視化網(wǎng)站名單。

總結

1.先懂數(shù)據(jù)，再談可視化

為此我們要了解圖表類型的適用場景和局限，可以看33種經(jīng)典圖表類型總結，輕松玩轉數(shù)據(jù)可視化。了解這些可以幫助大家通過UI設計更好地展現(xiàn)圖表的特點。比如展示各地區(qū)的人口密度，可以用柱狀圖來展示，但是我們發(fā)現(xiàn)用地圖會更加接近用戶的期望。

2.為了數(shù)據(jù)，過度可視化

很多時候設計師在圖表上很難展現(xiàn)自己的設計功力，從而會給圖表增加過多的視覺效果，比如3D效果。

3.真實數(shù)據(jù)，友好可視化

數(shù)據(jù)產(chǎn)品不要試圖去掩蓋問題，而要反映真實數(shù)據(jù)，暴露問題，并且和用戶一同解決。比如對數(shù)據(jù)閾值進行監(jiān)測，預警線就是很友好的可視化方式。

參考資料

1.http://www.199it.com/wp-content/uploads/2014/06/Data_Visualization_101_How_to_Design_Charts_and_Graphs.pdf

2.http://www.aharts.cn/ucd/199509.html

3.https://antv.alipay.com/vis/doc/design/principle/color.html

4.http://www.aharts.cn/ucd/653066.html

5.http://www.jianshu.com/p/2f34821b0e9d

（注：本文示例圖表圖片來自于BDP，我不是托~）

作者：安琪Angela，公眾號：idatadesign?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)行業(yè)UX&PM，參與過數(shù)據(jù)中心，商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析平臺等產(chǎn)品設計。關注大數(shù)據(jù)、人工智能和互聯(lián)網(wǎng)金融。歡迎大家一起交流~

本文由 @安琪Angela 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉載。