做数据可视化图表前要做好哪些准备,复杂吗?

本文作者从实际工作出发,结合案例分享了大屏可视化设计过程中的一些问题以及设计思路,供大家一起参考与学习。

  1. 可视化大屏设计前的准备
  2. 具体可视化设计思路实操
一、什么是数据可视化大屏?

每年的双十一,天猫都会在剁手狂欢节中直播战绩。除了可怕的数字之外,不知道大家有没有留意到这些同样可怕的数据可视化大屏;

所谓大屏,顾名思义就是一个很大的屏 !!!

可视化应用非常广如ToC、ToB、ToG等都会存在。一般应用在交易大厅,展览中心,管控中心,老板办公室等等场景,把一些关键数据集中展示在一块巨大的LED屏幕上,其实就是巨大化的Dashboard,是当今数一数二的装逼方式。

数据可视化的本质是视觉对话,数据可视化将数据分析技术与图形技术结合,清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。

  1. 确认需求:确认展示的主题,具体展示的内容,各部分内容数据用到的图表类型。
  2. 使用场景:确认大屏的使用场景,设计尺寸与大屏的拼接方式(拼接屏像素超大可等比例缩放)
  3. 开发实现:具体设计要根据项目确定实现的工具,现在应用比较多的:web、u3d、ue4等 不同工具实现出来的效果也是大有不同,根据项目实际需求以及开发成本,这块设计前需要跟开发充分沟通。
  4. 设计素材:设计整体的背景图、包括布局、配色等,以及大屏中用到的小图标元素

大屏制作一般只需四步:

  1. 整体:设置背景色、插入背景图、页面设置等。
  2. 部分:主标题、各图形标题、动态KPI指标、图表制作等。
  3. 细节:对标题、图表细节的调整。
  4. 动态:添加动态效果,提升大屏展示效果。

(以上只是写的一个大概的思路,具体操作流程肯定是根据实际情况做调整,要复杂的多,最重要的是多沟通、多思考)

三、设计思路案例实操 1. 需求分析

分辨率,在世界地图上显示一个黑客组织攻击多个目标,页面要显示黑客组织的信息和被攻击目标的信息

  • 名称;摩诃草 位置:巴基斯坦 活跃度:80
  • 攻击目标:韩国 中国 朝鲜 德国(展示信息仅作为参考,可以自由发挥)
  • 风格要求:科技感 FUI

拿到需求,确定好展示场景、设计尺寸以及跟开发沟通好实现方法,大致的设计思路就有了,直接开撸。

个人习惯,根据需求以及数据大概整理一个布局,可以在纸上大概画一下,然后在软件里具体细化布局。

根据梳理的需求:就是要在世界地图上展示黑客攻击各个国家的形态的大屏,要求很宽泛,可自我发挥的空间挺大。

直接附上最终效果图。这里布局上考虑到地图上有许多浮层的情况,把数据整体放左侧和地图下方进行展示,避免图表的面积过大,喧宾夺主,影响整体地图的视觉效果

根据需求定义几个设计关键词,方便自己找参考直接打开花瓣站酷一阵搜(在这里个人推荐去Pinterest、behance里面有很多炫酷的fui效果可以参考)。

风格上,地图参考了下图的展示形式,采用多层叠加阴影加描边的形式使地图整体有立体感、厚重感,不会显得那么单薄。

图片来自网络,如侵权删

相比较网页版设计展示,大屏更倾向于选用深色调背景,不仅为了让视觉更好聚焦,而且长时间观看之后眼睛也不会出现视觉刺痛感。内容部分采用亮色系,保证内容与背景有一定的对比关系,便于业务信息传达。同时背景深色系内容亮色系远距离观看也会比较直观清晰

字体上采用浏览器默认微软雅黑,数字采用特殊字体DS-Digital

图表是表达数据的常用方式,因为图表可以描述了不同的数据种类,同时让数据之间可以比较。主要就是要考虑最终用户,图表结果应该是一看就懂,不需要思考和过度理解,因而选定图表时要理性,避免为了视觉上的效果而选择一些对用户不太友好的图形及元素。

常用的图表有以下几大类别:

  1. 一个或者多个类别不同时间的的对比比较。典型的图表有折线图、条形图、堆叠条形图、蜡烛图、区域图、时间线等。
  2. 不同类别数据的对比典型的图表有柱状图、分组条形图、气泡图、平行坐标图、多折线图、子弹图等。
  3. 排名 主要展示项目数据的一个排名情况。典型的图表有有序条形图、有序柱状图、平行坐标图等。
  4. 不同数据对于整体的占比情况典型的图表有堆叠条形图、饼状图、环形图、堆叠区域图、树形图、玫瑰图等。

以上是一些比较常见的一些分类当然还有许多不常用的图表没做统计区分,比如散点图、气泡图、热力图、网络图等等这里就不一一列举了(推荐大家可以看下网上的开源组件库Echarts、Antv等等)。

图片来自网络,如侵权删

这里推荐一快速生成图表的ps插件——ps拉框助手如图所示,该插件整合了折线图、柱状图、横向柱状图、饼图、雷达图、地图(该功能太赞了)还有系统UI等等。非常方便,用选区工具拉取选区框点击参数一键生成。

实操下如何快速一键生成地图的效果,省去了做可视化来回地图的烦恼,下面开始实操:

新建画布,打开拉框助手选中地图如图:

选中之后会有好多参数标签写的很清楚,第一块是区块、边线宽度颜色和文字的颜色可以在这里设置,第二块内容就是地图这里插件里有全国各个省市的还有全球和美国的地图 基本够用了,根据需求大家可以自定义选择,选择完成之后点击去下载对应数据,会弹出网页出来一个新的页面,如下图:

这里是我选择一个全国的地图,大家可以根据截图上红框内的说明进行操作,非常简单。往下滑,直接点击复制json数据到剪切板。点击后网页会有一个复制成功的提示,证明你已经复制成功了,接下来我们就回到ps里面去粘贴就好了。

粘贴到这里,这里切记不要粘贴多次会很卡导致数据错误,插件里也有提示。粘贴完之后,记得用选区工具画一个选区之后再点击自动绘制如图:

点击自动绘制之后,可能会等待一会,插件需要花时间去运算生成地图,等待一会之后就到了见证奇迹的时刻,如图:

一份中国地图就生成啦,就问你它香不香,而且生成的文件都是分层的矢量形状层,可以继续编辑。是不是功能非常强大,其他模块的功能就不一一展示了,插件官方生怕童鞋们不会用,在插件的最后一个模块贴心的准备了学习手册,点击可以查看相关的视频教程,非常的详细,感兴趣的童鞋可以去试试哦。

1)设计前:一定要对用户需求有着充分分析和理解,然后要知道大屏的展示场景及设计分辨率,大屏的拼接方法都要有一定的了解,最后是跟开发沟通下实现的工具与方法。

2)设计中:构思布局,可以在纸上简单画一下。根据需求定义设计关键词进行设计的提炼与分析,方便自己找参考。颜色上背景深色为主,为了更好的聚焦,数据可以采用亮色,有一定的对比关系,便于业务信息传达。字体上可以采用系统默认字体数字采用特殊字体包的形式(这块根据实际需求,切记不要照搬)。图表分析好数据,选择恰当的展示形式,同时保证视觉上的统一(分清页面的主次关系,图表的展示切莫设计过度,容易造成抢主体)

3)设计后:再次校验信息层级、文字大小、图表等各层级间的对比关系是否传达准确,与技术同步沟通下技术的实现性。最后开发完成后,要拿演示demo去现场测试,看下整体展示效果,测试输出是否有问题,有无拉伸问题,拼接缝与内容有无穿插,及时与开发进行页面的校验工作,最终才算是设计完成。

作者:小六;公众号:小六可视化设计

本文由 @小六 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

"数据可视化"可以帮助用户理解数据,一直是热门方向。

图表是"数据可视化"的常用手段,其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。

用户非常熟悉这些图表,但如果被问道,它们的特点是什么,最适用怎样的场合(数据集)?恐怕答得上来的人就不多了。

本文是电子书第一章的笔记,总结了六种基本图表的特点和适用场合,非常好地回答了上面的问题。

进入正题之前,先纠正一种误解。

有人觉得,基本图表太简单、太原始,不高端,不大气,因此追求更复杂的图表。但是,越简单的图表,越容易理解,而快速易懂地理解数据,不正是"数据可视化"的最重要目的和最高追求吗?

所以,请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们,所以只要是适用的场合,就应该考虑优先使用。

柱状图是最常见的图表,也最容易解读。

它的适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据,"年份"和"销售额"就是它的两个维度,但只需要比较"销售额"这一个维度。

柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感,辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

通常来说,柱状图的X轴是时间维,用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况,建议用颜色区分每根柱子,改变用户对时间趋势的关注。

上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数,X轴代表不同球队,Y轴代表赢球数。

折线图适合二维的大数据集,尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

它还适合多个二维数据集的比较。

上图是两个二维数据集(大气中二氧化碳浓度,地表平均气温)的折线图。

饼图是一种应该避免使用的图表,因为肉眼对面积大小不敏感。

上图中,左侧饼图的五个色块的面积排序,不容易看出来。换成柱状图,就容易多了。

一般情况下,总是应该用柱状图替代饼图。但是有一个例外,就是反映某个部分占整体的比重,比如贫穷人口占总人口的百分比。

散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。

上图是各国的医疗支出与预期寿命,三个维度分别为国家、医疗支出、预期寿命,只有后两个维度需要比较。

为了识别第三维,可以为每个点加上文字标示,或者不同颜色。

气泡图是散点图的一种变体,通过每个点的面积大小,反映第三维。

上图是卡特里娜飓风的路径,三个维度分别为经度、纬度、强度。点的面积越大,就代表强度越大。因为用户不善于判断面积大小,所以气泡图只适用不要求精确辨识第三维的场合。

如果为气泡加上不同颜色(或文字标签),气泡图就可用来表达四维数据。比如下图就是通过颜色,表示每个点的风力等级。

雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序(国籍就不可以排序)。但是,它有一个局限,就是数据点最多6个,否则无法辨别,因此适用场合有限。

下面是迈阿密热火队首发的五名篮球选手的数据。除了姓名,每个数据点有五个维度,分别是得分、篮板、助攻、抢断、封盖。

画成雷达图,就是下面这样。

面积越大的数据点,就表示越重要。很显然,勒布朗·詹姆斯(红色区域)是热火队最重要的选手。

需要注意的时候,用户不熟悉雷达图,解读有困难。使用时尽量加上说明,减轻解读负担。

只适用反映部分与整体的关系
其中只有两维能精确辨识

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