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Web端設計語言庫——數據可視化

藍藍設計的小編

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一、可視化原則
數據可視化是把相對復雜、抽象的數據通過可視化手段,表達數據內在的信息和規律,促進數據信息的傳播和應用。
Dreawer Design 團隊總結了以下四個可視化原則,供設計者參考及使用:
1. 準確
數據圖表需精準、如實地反應數據信息的變化特征。
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2. 清晰
讓設計服務于數據內容,給用戶以最為清晰、明確、迅捷的數據展示。用戶看到可視化圖表時,應能在 5 秒內了解到它的用途,而不是花幾分鐘都不能理解各個數據的含義。
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3. 簡單
可視化結果應該是一看就懂,不需要思考和過度理解,因而選定圖表時要理性,避免為了視覺上的效果而選擇一些對用戶不太友好的圖形。
下面為圖標類型與認知成本對比:
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4. 美觀
優秀的數據可視化界面,會有一套非常嚴謹一致的版面。這里的一致性需要考慮到布局、結構和內容。
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二、圖表解構
1. 構成元素
我們從標題、坐標軸、圖例、標簽、提示信息、數據圖形這 6 個大類,對數據圖表進行進一步元素拆解及闡述。設計過程中,需遵循可視化原則來精簡數據圖表,讓用戶快速獲取圖表中的關鍵信息,完成任務。
 
圖表構成 6 大類,元素細分:
1. 標題:圖表標題;
2. 坐標軸:X/Y軸線、刻度線、網格線、X/Y軸標題、X/Y軸標簽;
3. 標簽:數據點、引導線、(文本)數據值;
4. 提示信息;
5. 圖例;
6. 數據圖形:線、矩形、扇形、環形等。
下面為數據圖表的基本構成元素示例(為了便于觀察,某些字母做了大寫處理):
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除了以上的常規元素,還有常用于餅圖、環形圖中的“引導線”:
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2. 標題
標題是概括圖表主題的說明文字,一個明確、精簡的標題可以迅速讓讀者理解圖表要表達的內容。
2.1 位置
一般位于數據圖表卡片的左上方。
2.2 使用建議
標題需言簡意賅、符合圖表主題;盡量控制在 20 個字以內,標題寬度盡量不要超過卡片寬度。
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2.3超長處理
當標題超過長出卡片寬度時,省略標題中間的文字,保住首尾,如“我是...標題”。
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3. 坐標軸
3.1 坐標系
坐標軸包含在坐標系的概念里,因此,我們需要先了解坐標系。坐標系是能夠使每個數組在維度空間內找到映射關系的定位系統,更偏向數學/物理概念。
 
數據可視化中,最常用的二維坐標系有兩種:
笛卡爾坐標系:即直角坐標系,是由相互垂直的兩條軸線構成。常用于柱狀圖、條形圖、折線圖、面積圖等。
極坐標系:由極點、極軸組成,坐標系內任何一個點都可以用極徑 r 和夾角 θ(逆時針為正)表示。常用于餅圖、圓環圖、雷達圖等。
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補充說明:
1. 坐標軸由定義域軸(X 軸)和值域軸(Y 軸)組成。條形圖中,定義域軸為 Y 軸,值域軸為 X 軸。
2. X軸為水平方向的橫軸,Y 軸為垂直方向的豎軸。以下主要針對笛卡爾坐標系的坐標軸構成進行分析:
3.2 坐標軸
定義:坐標軸指二維空間中統計圖表中的軸,是坐標系的構成部分,它用來定義坐標系中數據在方向和值之間的映射關系。
構成元素細分:X/Y 軸線、刻度線、網格線、X/Y 軸標題、X/Y 軸標簽。
3.3 軸類型
根據對應變量是連續數據還是離散數據,可以把坐標軸分為:分類軸、時間軸、連續軸三大類。
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3.4 X/Y 軸線
顏色層級:X/Y軸線要比網格線層級高、顏色深,這樣能讓圖表有主次區分。
使用建議:有網格線時,柱狀圖/折線圖會隱藏 Y 軸線,條形圖則是隱藏 X 軸線,以達到信息降噪、突出重點的目的。
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3.5 刻度線
軸刻度線是軸線上的小線段, 用于指示數值標簽在坐標軸上的具體位置。軸刻度線有 3 種放置方式:置內、置中(即交叉方式)、置外。
位置建議:刻度線置中/置內時,可能會和網格線、數據圖形重疊,所以建議將刻度線置于數值坐標軸外側,以呈現最佳顯示效果。
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顯示建議:
折線圖:刻度線、X/Y 軸標簽、數據點需要保持在同一垂直線上;
柱狀圖/條形圖:由于單個柱子有很強的對應關系,此時可以隱藏刻度線;
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3.6 網格線
定義:網格線是用來輔助圖表優化映射關系的,我們需要弱化網格線的視覺效果,來增加數據的可閱讀性。
作用:1. 延伸數值刻度至可視化對象中,以便觀察數據值的大小;2. 增加可視化對象之間的對比觀察度。
使用建議 1 :使用網格線時,需遵從主次原則,以軸線為主、網格線為輔;樣式上可采用實線或虛線;避免顏色過重、使用純黑/純白色。
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使用建議 2 :網格線一般跟隨值域軸的位置單向顯示,柱狀圖、折線圖等采用水平網格,條形圖采用垂直網格。
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3.7 X/Y 軸標題
軸標題主要用于說明坐標軸數據組的含義,也可理解為“軸單位”。當可視化圖表標題、圖例、軸標簽等已能充分表達數據含義時,可隱藏軸標題。
這樣處理體現了奧卡姆剃刀定律:如無必要,勿增實體。
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3.8 X/Y 軸標簽
軸標簽是對當前某一組數據的內容標注,用于提高數據的可讀性。
以下從 X 軸標簽、Y軸標簽兩方面進行分析:
a.  X 軸標簽
X 軸標簽的設計重點在顯示規則上。卡片寬度過窄、標簽過多、名稱過長時,X 軸標簽便會出現顯示問題(如標簽重疊等)。
為了解決顯示問題,我們從連續/時間軸標簽(數值類)、分類軸標簽(文本類)兩方面進行分析:
 
  •  
    連續/時間軸標簽
顯示規則:建議等分抽樣顯示、旋轉;不尾部省略。
建議等分抽樣:連續/時間軸,通常由一組等差數列組成,具有規律性,缺失的數據用戶會在腦海中自動補全。所以建議用等分抽樣來避免標簽的重疊問題。
注意:等分抽樣盡量保留首尾數據標簽;隨機抽樣沒有規律,會影響用戶的判斷及辨認,不建議采取隨機抽樣顯示。
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連續/時間軸標簽是由“關鍵數值”組成的標注點,一般都明確精簡,尾部省略會影響用戶對關鍵數值的辨認。
為了保證標簽的辨識度,我們可以將標簽旋轉 45°、 90° 。極端情況下(圖表寬度極窄),可以同時進行旋轉+抽樣。
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  •  
    分類軸標簽
顯示規則:建議旋轉顯示;不建議抽樣顯示。
分類軸由幾個離散數據標簽組成,標簽之間獨立存在,無緊密邏輯關系,用戶無法自動補全缺失信息。因此,不能采取抽樣顯示,應盡量展示全部標簽的全部文本。
若標簽橫向展示空間不夠(文字重疊),我們可以將標簽旋轉 45°、 90° 來達到預期顯示效果。若通過旋轉無法滿足需求,可使用條形圖,將分類軸放在Y軸。
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旋轉方向說明:通常情況下,用戶的閱讀視線為從左至右、從上到下。因此,標簽順時針旋轉 45° 更符合用戶的瀏覽習慣。
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b. Y 軸標簽
Y 軸標簽的設計重點在標簽數量、取值范圍和數據格式上。標簽顯示區域一般根據最長標簽寬度進行自適應縮放。
  •  
    軸標簽的數量
使用建議:根據米勒定律(7±2 法則),Y 軸標簽數量應控制在 5-9 個的范圍內;Web頁面中,Y 軸常用標簽數為:6 或 7(含標簽0)。
軸標簽的數量越多,橫向網格線就會越多。過多的軸標簽及網格線會造成元素冗余,違背了清晰、準確的可視化原則,也不利于圖表信息的表達及閱讀。
對齊方式:右對齊
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  •  
    軸標簽的取值范圍
基準線: Y 軸標簽取值應從 0 基線開始,以反映數據的真實性。如果展示被截斷的 Y 軸數據,會導致用戶做出錯誤的判斷。
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  •  
    軸標簽的數據格式
使用建議 1: 標簽保留的小數位數保持統一。
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4. 數據標簽
數據標簽是對數據點對應數值的標注,用于直接觀察每個數據點的具體數值。
若圖表主要是用來看趨勢變化、占比大小等,則不需要顯示數據標簽。若想精確了解每組數據的具體數值,則可以顯示數據標簽。
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4.1 位置
數據標簽位于數據點的上方。
4.2 顯示規則
在不同類型的圖表中,數據標簽的顯示規則不同。我們可以根據數據圖形、數據值的特性,選擇合適的顯示方式,提高圖表的準確性。
a. 柱狀圖
  •  
    基礎柱狀圖
    :數據標簽可顯示在數據圖形內部、外部。
數據標簽在圖形內部的顯示規則:正常情況下,橫向顯示;數據標簽超長時,旋轉 90°;圖形高度 < 數據標簽高度時,不顯示數據標簽。
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  •  
    分組柱狀圖
    :數據標簽可顯示在數據圖形內部、外部。顯示在內部的數據標簽顯示寬度不夠時,解決方案同上。
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  •  
    堆疊柱狀圖
    :數據標簽顯示在數據圖形內部。
數據標簽在圖形內部的顯示規則:正常情況下,橫向顯示;數據標簽超長時,旋轉 90°;圖形高度 < 數據標簽高度時,不顯示數據標簽。
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b. 條形圖
數據標簽在圖形內部的顯示規則:正常情況下,橫向顯示;圖形寬度 < 數據標簽高度時,不顯示數據標簽;條形圖高度需 >= 數據標簽高度。
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基礎、分組條形圖的數據標簽也可以顯示在圖形外部:
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c. 折線圖
數據標簽顯示在數據點的上方。
圖表寬度過窄,數據點多且密時,相鄰的數據標簽會出現重疊的問題。此時,我們會采用抽樣的方式顯示數據標簽。鼠標懸停數據點,顯示隱藏的數據標簽。
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d. 餅圖、環形圖
數據標簽顯示在圖形內部、外部均可。
由于扇形有角度,且形狀相對不規則,對數據標簽的文本長度包容度較低,環形更是如此。所以,當扇/環形分割過多、面積較小時,建議將數據標簽顯示在圖形外部。
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當然,我們也可以內外部結合使用:
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e. 數據標簽顏色
數據標簽顯示在圖形內部時,圖形為背景,數據標簽為前景。此時,數據圖形作為背景色,會影響到數據標簽的顯色度及易讀性。
為了確保良好的可讀性,我們通過對圖形顏色 HS 值的判斷,來決定文字的顏色。這樣對比度就在可控范圍內,不會出現可讀性低的問題。
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作者:布魯星人
鏈接:https://www.zcool.com.cn/article/ZMTYzNzI0NA==.html
來源:站酷
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。

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智慧工業數字孿生可視化平臺解決方案

藍藍設計的小編

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作者:阿蘭是Alan
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如何設計可視化大屏背景

藍藍設計的小編

設計可視化大屏背景是一項綜合性任務,需要兼顧主題契合度、視覺舒適度、尺寸觀看距離、動態效果運用以及品牌融合等多方面因素。只有精心雕琢每一個細節,才能打造出既美觀大方又功能卓越的可視化大屏背景,為數據可視化的完美呈現鋪就堅實道路,讓觀眾沉浸于一場無與倫比的視覺盛宴之中。希望這篇分享能助力您在可視化大屏背景設計的征程上邁出自信的步伐。

可視化大屏設計配色指南

藍藍設計的小編

可視化大屏設計的配色絕非隨意為之,它需要綜合考量色彩的基本屬性、搭配原則、表意功能、應用場景以及品牌因素等多方面。通過精心調配色彩,我們能夠打造出視覺效果出眾、信息傳達精準、氛圍營造恰當的可視化大屏,讓數據真正 “活” 起來,為用戶帶來卓越的視覺盛宴與高效的信息獲取體驗。希望這份指南能為您在可視化大屏設計的道路上點亮一盞明燈。

圖標設計能力怎么提升?

藍藍設計的小編

原創能力的提升,就是創建一個場景給自己出題再反復驗證自己的過程。而訓練和真實項目不同的是,真實項目往往操心的事情太多,時間還少,會造成很多思想上的負擔,所以兩者都有提升但類型不同。
只有認識到圖標的重要性,并有自我驅動力去制定訓練的計劃,才能真正提升這部分能力。而它的附帶價值遠遠不止畫好圖標……

一招搞定數據可視化設計的核心工具!

藍藍設計的小編

數據圖表是一種非常重要的可視化工具,它能夠幫助用戶更直觀地理解和分析數據。借助于圖形化的手段,清晰、快捷有效的傳達與溝通信息。從用戶的角度,數據可視化可以讓用戶快速抓住要點信息,讓關鍵的數據點從人類的眼睛快速通往心靈深處。
 
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PART 1 ——————
數據圖表的概述
數據圖表是將復雜的數據集轉換為圖形或圖像的過程,旨在通過視覺化的方式簡化信息的理解和分析。它不僅是一種技術手段,更是一種溝通工具,能夠幫助人們更有效地解釋數據、發現模式、做出決策并傳達見解。
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
「核心價值」
·  簡化復雜信息:數據圖表通過圖形化的手段簡化了大量數字或文本信息,使讀者能夠迅速抓住關鍵點。
·  促進理解與學習:利用人類大腦對圖形和色彩的敏感性,數據圖表加速了信息處理過程,支持教育和培訓。
·  輔助決策制定:數據圖表為管理層或其他決策者提供了有價值的商業智能,支持快速決策。
·  提升溝通效果:促進了跨部門協作和公眾傳播的效果。
 
「核心要素」
·  數據:來源可以是數據庫、API或文件,類型包括定量和定性數據。
·  圖表類型:根據數據特性和分析目的選擇最恰當的圖表類型。
·  設計原則:確保圖表清晰易讀、準確無誤、風格一致且具備視覺吸引力。
 
「核心目標」
·  簡化復雜信息:使大量數字或文本信息變得直觀易懂。
·  促進理解與學習:加速信息處理過程,支持教育和培訓。
·  輔助決策制定:提供有價值的商業智能,支持快速決策。
·  提升溝通效果:增強跨部門協作和公眾傳播的效果。
·  探索數據關系:發現隱藏模式,驗證假設。
·  監測與跟蹤進展:實時監控關鍵指標,規劃項目管理。
 
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PART 2
——————
應用標準指南
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
設計有效的數據圖表不僅需要選擇合適的圖表類型,還需要遵循一系列設計要點以確保圖表既美觀又實用。以下是應用數據圖表時需要注意的標準指南:
 
1. 明確目標與受眾
·  理解需求:明確你希望通過圖表傳達的信息是什么。
·  考慮受眾:了解你的目標受眾是誰,他們的知識水平和興趣點在哪里。
2. 簡潔性與清晰度
·  去除冗余:避免不必要的裝飾元素,保持圖表簡單明了。
·  突出重點:通過顏色、字體大小等方式強調最重要的信息。
·  易于解讀:確保圖表中的每個元素都有其明確的意義,并且容易被理解。
3. 數據準確性
·  精確無誤:保證所使用的數據是最新且經過驗證的。
·  透明度:注明數據來源,增加可信度;如果適用,提供數據獲取方法或計算公式。
4. 合理使用顏色
·  色彩心理學:根據情感聯想選用顏色,例如綠色通常關聯增長,紅色常用來警示。
·  對比度:使用足夠的顏色對比來區分不同的數據系列或類別,同時考慮到色盲用戶的需要。
·  一致性:在多個圖表中保持顏色方案的一致性,以便于比較。
5. 標簽與注釋
·  完整標簽:為所有軸、圖例和其他重要元素添加清晰的標簽。
·  必要注釋:對于特別重要的數據點或異常情況進行說明,幫助用戶更好地理解圖表內容。
6. 圖表標題與描述
·  簡潔標題:用簡短而準確的語言概括圖表的主要信息。
·  輔助文本:如有必要,可以添加副標題或簡短描述來補充背景信息或解釋圖表含義。
7. 交互性(如適用)
·  工具提示:當用戶將鼠標懸停在某個數據點上時,顯示詳細信息。
·  動態更新:對于實時數據,設計允許自動刷新的圖表。
·  篩選與排序:提供選項讓用戶根據自己的興趣過濾或重新排列數據。
8. 響應式設計
·  適應多平臺:確保圖表能夠在不同設備(桌面電腦、平板電腦、智能手機)上良好顯示。
·  可縮放:允許用戶放大特定區域或滾動查看超出初始視圖的數據。
9. 避免誤導性表示
·  比例尺的選擇:合理設置Y軸起始值和增量,避免夸大或縮小差異。
·  避免三維效果:除非絕對必要,否則不要使用三維效果,因為它們可能會扭曲感知比例。
10. 故事講述
·  邏輯連貫:構建一個從開始到結束逐步理解數據背后意義的故事線。
·  引導視線:通過布局和視覺層次引導觀眾關注最重要或最有趣的部分。
11. 測試與反饋
·  用戶測試:邀請真實用戶測試圖表,收集反饋以改進設計。
·  持續優化:基于用戶反饋和技術進步不斷調整和完善圖表設計。
 
遵循上述標準可以幫助創建出既美觀又功能強大的數據圖表,從而更有效地支持決策過程并促進信息交流。
 
??
PART 3
——————
圖表構成元素
想準確的將圖表與所要表現的數據進行對應,需要了解圖表本身所包含的基本元素。
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
在這些元素中正常情況下一定在圖表中的有:標題、時間范圍、圖形主體,經常出現的有:坐標系、圖例、提示信息,有時候會有的有:切換選項和值域。
 
· 標題
(Title)
簡明扼要地說明圖表的內容和目的。
標題應位于圖表上方居中位置,使用清晰易讀的字體和大小。
 
· 坐標系(Coordinate System)
定義圖表的X軸和Y軸,以及數據點的位置。
坐標軸應清晰地標記,包括刻度線和刻度值。確保刻度間隔合適,易于閱讀。
 
· 時間范圍(Time Range)
告知用戶圖表數據覆蓋的時間段。
如果圖表顯示的是時間序列數據,時間范圍可以放在標題下方或者圖表底部的X軸標簽旁邊。
 
· 圖形主體(Graph Body)
定義圖表的X軸和Y軸,以及數據點的位置。
坐標軸應清晰地標記,包括刻度線和刻度值。確保刻度間隔合適,易于閱讀。
 
· 圖例(Legend)
解釋圖表中不同顏色或圖案代表的數據系列。
圖例應放置在圖表的邊角位置,不妨礙圖表的主體內容。圖例中的顏色或圖案應與圖表中的一致。
 
· 提示信息(Tooltip)
允許用戶選擇不同的數據系列或時間范圍。
切換選項可以是按鈕或下拉菜單的形式。應放置在圖表的一側或頂部,不影響圖表主體的可視性。
 
· 切換選項(Toggle Options)
允許用戶選擇不同的數據系列或時間范圍。
切換選項可以是按鈕或下拉菜單的形式。應放置在圖表的一側或頂部,不影響圖表主體的可視性。
 
· 值域(Value Range)
允許用戶調整坐標軸的范圍,以聚焦于特定的數據區間。
值域調整通常出現在坐標軸附近的小控件中,例如滑塊或輸入框。
 
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PART 4
——————
常見的數據圖表類型
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
在C端(消費者端)應用中,數據圖表是一種非常重要的可視化工具,它能夠幫助用戶更直觀地理解和分析數據。
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
 
??
PART 5
——————
選擇合適圖表的關鍵因素
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
挑選最佳圖表類型是一個綜合考量數據集特點、應用場景需求以及目標受眾理解能力的過程,是確保數據有效傳達的關鍵。以下是選擇圖表類型時應考慮的幾個重要要點:
 
1. 數據性質
·  定量 vs 定性:確定你的數據是數值型(如銷售額、溫度)還是分類型(如性別、地區)。數值型數據通常適合柱狀圖、折線圖等;分類型數據可能更適合餅圖或條形圖。
·  時間序列 vs 非時間序列:如果數據隨時間變化,如股票價格或天氣預報,則折線圖和面積圖可能是最佳選擇。如果是靜態數據,如人口統計信息,則可以考慮柱狀圖或餅圖。
 
2. 比較需求
·  類別對比:如果你需要比較不同類別的數量或比例,柱狀圖、條形圖和餅圖是很好的選擇。
·  趨勢分析:對于展示隨時間或其他連續變量的變化趨勢,折線圖和面積圖更為合適。
·  相關性探索:當你要研究兩個變量之間的關系時,散點圖可以幫助你發現潛在的相關性或模式。
 
3. 數據量與復雜度
·  少量數據:對于簡單且數據點較少的情況,餅圖、條形圖等可以直接清晰地傳達信息。
·  大量數據:面對大量數據或高維數據集時,熱力圖、氣泡圖、樹狀圖等能夠更有效地處理復雜信息,并幫助識別模式。
 
4. 用戶目標與受眾理解能力
·  決策支持:如果目的是輔助快速決策,那么應該選擇易于解讀、直觀明了的圖表類型,如子彈圖、漏斗圖等。
·  教育或解釋:針對教育目的或需要詳細解釋的數據,可以選擇更具互動性的圖表,如帶有工具提示或動態更新功能的圖表。
 
5. 圖表的功能性
·  強調差異:如果你想突出顯示異常值或顯著差異,可以選擇箱線圖、瀑布圖等。
·  構成分析:為了展示各部分占整體的比例關系,餅圖和堆疊柱狀圖非常有用。
·  分布展示:直方圖和密度圖能很好地展示數據的分布情況,包括集中趨勢和離散程度。
 
6. 可視化效果與美觀性
·  視覺吸引力:某些圖表不僅傳遞信息,還能增強視覺美感,如玫瑰圖、雷達圖等,適用于報告封面或演示文稿中。
·  空間效率:在有限的空間內傳達更多信息,子彈圖、儀表盤等緊湊設計的圖表是不錯的選擇。
 
7. 行業慣例與標準
·  領域特定:不同的行業可能有其偏好使用的圖表類型,例如金融領域常用蠟燭圖,地理信息系統常用地圖可視化。
·  遵循規范:遵守所在領域的圖形表示規范,確保圖表的專業性和可接受性。
 
通過綜合考慮上述要點,你可以為特定的數據集和應用場景挑選出最合適的圖表類型,從而最大化數據的價值并促進有效的溝通。選擇圖表時,務必結合實際需求和用戶背景,確保最終呈現的信息既準確又易于理解。
 
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PART 6
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使用場景
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
「健康類應用」
健康類App通過使用多樣化的數據圖表,不僅讓用戶對自己的健康狀況有了更直觀的理解,同時也激勵用戶采取積極的生活方式改變,從而改善健康狀況。
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
——圖表運用特點——
1. 清晰易讀
·  直觀布局:圖表的顏色和布局讓用戶能夠迅速獲取關鍵信息,如每日步數、卡路里消耗等。
·  視覺層次分明:使用不同的顏色、字體大小和對比度來區分關鍵信息和次要信息,最重要的數據一目了然。
·  一致性:整個應用程序中圖表風格的一致性,包括顏色編碼、圖標和布局,以增強用戶對不同頁面間數據的理解。
 
2. 互動性
·  深度探索:用戶通過點擊、滑動或其他交互操作深入查看更詳細的數據,如具體日期的鍛煉記錄或飲食攝入情況。
·  多維度篩選:靈活的篩選選項,讓用戶可以根據時間范圍(日、周、月)、運動類型等進行篩選,滿足個性化的查詢需求。
·  導出功能:為用戶提供將圖表導出為圖片或CSV格式的功能,便于打印或分享給教練或朋友。
 
3. 個性化
·  用戶定制:根據用戶的個人健康目標或偏好調整圖表內容,例如突出顯示關鍵指標的變化趨勢或特定訓練方案的效果。
·  目標跟蹤:類似于健康管理目標設定,允許用戶設定并跟蹤自己的健身目標,如減重、增肌等。
·  建議與反饋:集成系統推薦的圖表視圖或設置,方便用戶快速評估進展,并為用戶提供有針對性的反饋和建議。
 
4. 實時更新
·  即時反饋:圖表能夠迅速反映最新的健身數據,如實時監測的心率或運動進度,這對于及時調整訓練計劃尤為重要。
·  同步與整合:與其他健身設備或平臺無縫對接,自動同步來自各種來源的數據,如智能手環、跑步機等,確保數據的完整性和準確性。
·  通知與提醒:當某些關鍵指標達到預設目標或需要特別關注時,及時向用戶發送通知或提醒,鼓勵持續參與。
 
5. 教育與支持
·  學習資源:提供額外的學習資源鏈接或內置教程,幫助用戶更好地理解他們的健身數據和圖表背后的意義。
·  社區交流:創建一個安全的社區平臺,讓用戶之間可以交流經驗和支持,增加互動性和動力。
 
綜上所述,健身類APP圖表運用的設計特點不僅強調了清晰易讀、互動性強、個性化定制和實時更新,還特別注重用戶體驗和社區互動。這些特性共同作用,可以幫助用戶更有效地管理和理解健身數據,從而促進更好的健康管理和運動效果。
 
「醫療輔助應用」
醫療輔助應用的數據圖表設計特點可以從健身類APP的設計特點中汲取靈感,但同時也需要考慮到醫療行業的特殊需求和嚴格標準。
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
——圖表運用特點——
1. 清晰易讀
·  專業術語解釋:確保圖表本身清晰易讀的同時,提供必要的術語解釋或簡短說明,幫助非專業人士理解復雜的醫學概念。
·  視覺層次分明:使用不同的顏色、字體大小和對比度來區分關鍵信息和次要信息,確保最重要的數據一目了然。
·  一致性:保持整個應用程序中圖表風格的一致性,包括顏色編碼、圖標和布局,以增強用戶對不同頁面間數據的理解。
 
2. 互動性
·  深度探索:用戶通過點擊、滑動或其他交互操作深入查看更詳細的數據,如具體日期的測量結果或特定治療階段的效果。
·  多維度篩選:靈活的篩選選項,讓用戶可以根據時間范圍(日、周、月)、病患群體、疾病類型等進行篩選,滿足個性化的查詢需求。
·  導出功能:為用戶提供將圖表導出為PDF、CSV等格式的功能,便于打印或分享給其他醫療專業人員。
 
3. 個性化
·  患者定制:根據患者的健康狀況、治療計劃或個人偏好調整圖表內容,例如突出顯示關鍵指標的變化趨勢或特定治療方案的效果。
·  醫生建議:集成醫生推薦的圖表視圖或設置,方便醫生快速評估病情進展,并為患者提供有針對性的反饋。
·  健康目標跟蹤:類似于健身APP中的目標設定,允許患者設定并跟蹤自己的康復或健康管理目標,如血壓控制、體重管理等。
 
4. 實時更新
·  即時反饋:圖表能夠迅速反映最新的健康數據,如實時監測的生命體征或實驗室檢測結果,這對于緊急情況下的決策尤為重要。
·  同步與整合:與其他醫療設備或系統無縫對接,自動同步來自各種來源的數據,如可穿戴設備、醫院信息系統等,確保數據的完整性和準確性。
·  通知與預警:當某些關鍵指標超出正常范圍時,及時向患者和相關醫護人員發送通知或警告,以便采取必要的干預措施。
 
5. 隱私與安全
·  數據加密:所有傳輸和存儲的數據都應經過嚴格的加密處理,確保患者信息的安全。
·  訪問權限控制:實施細粒度的權限管理,確保只有授權人員可以查看敏感數據。
·  合規性:遵守相關的法律法規和行業標準,如HIPAA(美國健康保險流通與責任法案)或其他國家/地區的療數據保護法規。
 
6. 教育與支持
·  學習資源:提供額外的學習資源鏈接或內置教程,幫助用戶更好地理解他們的健康數據和圖表背后的意義。
·  社區交流:創建一個安全的社區平臺,讓患者之間或患者與醫生之間可以交流經驗和支持。
 
綜上所述,醫療輔助Web應用的數據圖表不僅要具備清晰易讀、互動性強、個性化定制和實時更新的特點,還需要特別關注隱私保護和安全性,以及提供足夠的教育和支持資源。這些特性共同作用,可以幫助醫療專業人員和患者更有效地管理和理解健康數據,從而促進更好的醫療服務和健康管理。
 
「金融類應用」
金融類應用的數據圖表設計需要特別關注清晰性、互動性、個性化和實時更新,同時還要考慮到金融行業的特殊需求如安全性、合規性和專業性。
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
——圖表運用特點——
1. 清晰易讀
·  直觀布局:圖表的顏色和布局讓用戶能夠迅速獲取關鍵信息,如股票價格走勢、投資組合表現等。
·  視覺層次分明:不同的顏色、字體大小和對比度來區分關鍵信息和次要信息,確保最重要的數據一目了然。
·  一致性:整個應用程序中圖表風格的一致性,包括顏色編碼、圖標和布局,以增強用戶對不同頁面間數據的理解。
·  術語解釋:提供必要的術語解釋或簡短說明,幫助非專業人士理解復雜的金融概念。
 
2. 互動性
· 深度探索:用戶通過點擊、滑動或其他交互操作深入查看更詳細的數據,如具體日期的交易記錄或市場波動情況。
·  多維度篩選:靈活的篩選選項,讓用戶可以根據時間范圍(日、周、月、年)、資產類型(股票、債券、基金等)進行篩選,滿足個性化的查詢需求。
·  導出功能:為用戶提供將圖表導出為圖片、PDF或CSV格式的功能,便于打印或分享給財務顧問或同事。
·  情景模擬:提供情景分析工具,用戶可以調整變量(如利率、通脹率)來預測不同市場條件下的投資表現。
 
3. 個性化
·  用戶定制:根據用戶的個人投資目標或偏好調整圖表內容,例如突出顯示關鍵指標的變化趨勢或特定投資策略的效果。
·  風險偏好匹配:基于用戶的風向承受能力,推薦適合的投資組合配置,并展示相應的風險與回報圖表。
·  建議與反饋:集成系統推薦的圖表視圖或設置,方便用戶快速評估投資進展,并為用戶提供有針對性的投資建議和反饋。
 
4. 實時更新
· 即時反饋:確保圖表能夠迅速反映最新的金融市場數據,如實時股價、匯率變動等,這對于及時調整投資策略尤為重要。
·  同步與整合:與其他金融平臺或服務無縫對接,自動同步來自各種來源的數據,如銀行賬戶、證券賬戶等,確保數據的完整性和準確性。
·  通知與提醒:當某些關鍵指標達到預設閾值或需要特別關注時,及時向用戶發送通知或提醒,幫助用戶抓住投資機會或規避風險。
 
5. 安全與合規
·  數據加密:所有傳輸和存儲的數據都應經過嚴格的加密處理,確保用戶隱私和資金安全。
·  訪問權限控制:實施細粒度的權限管理,確保只有授權人員可以查看敏感數據。
·  合規性:遵守相關的法律法規和行業標準,如GDPR(歐盟通用數據保護條例)、SOX(薩班斯-奧克斯利法案)等,確保數據處理符合法律要求。
 
6. 教育與支持
·  學習資源:提供額外的學習資源鏈接或內置教程,幫助用戶更好地理解他們的金融數據和圖表背后的意義。
·  社區交流:創建一個專業的社區平臺,讓用戶之間或用戶與金融專家之間可以交流經驗和支持。
·  客戶支持:提供在線客服或熱線電話,確保用戶在遇到問題時能夠得到及時的幫助。
 
綜上所述,金融類應用的數據圖表設計不僅要具備清晰易讀、互動性強、個性化定制和實時更新的特點,還需要特別關注安全性和合規性,以及提供足夠的教育和支持資源。這些特性共同作用,可以幫助用戶更有效地管理和理解金融數據,從而做出更加明智的投資決策。
 
「信息記錄類應用」
另一類比較常用圖表的 App 是信息記錄類 App,這些 App 通常會統計用戶主動輸入信息的頻次或頻率,依此生成一段時間周期內的統計圖表。
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具
 
 
——圖表運用特點——
1. 清晰易讀
·  直觀布局:圖表的顏色和布局讓用戶能夠迅速獲取關鍵信息,如每日情緒波動、月度費用支出等。
·  視覺層次分明:不同的顏色、字體大小和對比度來區分關鍵信息和次要信息,確保最重要的數據一目了然。
·  一致性:保持整個應用程序中圖表風格的一致性,包括顏色編碼、圖標和布局,以增強用戶對不同頁面間數據的理解。
·  術語解釋:對于不太常見的記錄類別或指標,提供必要的解釋或簡短說明,幫助用戶理解圖表內容。
 
2. 互動性
·  深度探索:允許用戶通過點擊、滑動或其他交互操作深入查看更詳細的數據,如具體日期的記錄詳情或特定事件的影響。
·  多維度篩選:提供靈活的篩選選項,讓用戶可以根據時間范圍(日、周、月、年)、記錄類型(如費用分類、情緒標簽)進行篩選,滿足個性化的查詢需求。
·  導出功能:為用戶提供將圖表導出為圖片、PDF或CSV格式的功能,便于打印或分享給朋友或顧問。
·  情景模擬:在適用的情況下,提供情景分析工具,用戶可以調整變量(如預算分配)來預測不同情況下的結果。
 
3. 個性化
·  用戶定制:用戶的個人目標或偏好調整圖表內容,例如突出顯示關鍵指標的變化趨勢或特定習慣養成的效果。
·  目標跟蹤:類似于健身APP中的目標設定,允許用戶設定并跟蹤自己的記錄目標,如每月節省金額、每周閱讀書籍數量等。
·  建議與反饋:集成系統推薦的圖表視圖或設置,方便用戶快速評估進展,并為用戶提供有針對性的反饋和建議。
 
4. 實時更新
·  即時反饋:圖表能夠迅速反映最新的記錄數據,如實時更新的情緒評分或新添加的費用條目,這對于及時調整計劃尤為重要。
·  同步與整合:與其他相關平臺或服務無縫對接,自動同步來自各種來源的數據,如銀行賬戶、健康監測設備等,確保數據的完整性和準確性。
·  通知與提醒:當某些關鍵指標達到預設閾值或需要特別關注時,及時向用戶發送通知或提醒,幫助用戶保持記錄習慣或抓住改進機會。
 
5. 隱私與安全
·  數據加密:所有傳輸和存儲的數據都應經過嚴格的加密處理,確保用戶的個人信息和敏感數據的安全。
·  訪問權限控制:實施細粒度的權限管理,確保只有授權人員可以查看敏感數據。
·  合規性:遵守相關的法律法規和行業標準,如GDPR(歐盟通用數據保護條例),確保數據處理符合法律要求。
 
6. 教育與支持
· 學習資源:提供額外的學習資源鏈接或內置教程,幫助用戶更好地理解他們的記錄數據和圖表背后的意義。
·  社區交流:創建一個安全的社區平臺,讓用戶之間可以交流經驗和支持,增加互動性和動力。
·  客戶支持:提供在線客服或熱線電話,確保用戶在遇到問題時能夠得到及時的幫助。
 
7. 歷史回顧與趨勢分析
·  長期趨勢:提供長周期的趨勢分析圖表,幫助用戶回顧過去一段時間內的變化和發展,如年度費用總結、多年情緒變化等。
·  模式識別:通過可視化手段幫助用戶發現隱藏的模式或規律,如消費習慣、情緒波動周期等。
·  里程碑標記:在圖表中標記重要的里程碑或轉折點,如重大事件發生的時間、重要決策做出的時刻等,增強回憶和反思的價值。
 
綜上所述,信息記錄類應用的數據圖表設計不僅要具備清晰易讀、互動性強、個性化定制和實時更新的特點,還需要特別關注隱私與安全性,以及提供足夠的教育和支持資源。這些特性共同作用,可以幫助用戶更有效地管理和理解記錄的信息,從而促進更好的自我管理和行為改變。
 
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PART 7
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結語
數據圖表:多領域信息可視化的核心工具


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作者:MingoL
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