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如何搭建醒目的数据可视化系统
来源：大数据可视化系统 发布时间：2019/10/28 10:24:27
如何搭建数据可视化系统，用丰富的设计语言清晰表达复杂和庞大数据，并形成鲜明的设计风格？我们把数据可视化的元素进行拆分并建立相应的规范体系。
图表设计
a.明确目标
明确数据可视化的目标，通过数据可视化我们要解决什么样的问题，需要探索什么内容或陈述什么事实。
b.选择图形
围绕目标找到能提供信息的指标或者数据，选择合适的图形去展示需要可视化的数据。
分辨哪些是有价值的值得关注的维度，选择数据展示的视角。基本图表一般有哪些可用维度呢？
基本图表维度
对照以上图形维度，制作可视化图形。
d.突出关键信息
根据可视化展示目标，将重要信息添加辅助线或更改颜色等手段，进行信息的凸显，将用户的注意力引向关键信息，帮助用户理解数据意义。
CPU监控
CPU使用率监控案例，可视化的目标就是检测CPU的使用情况，特别是异常使用情况。所以图中将100％高临界线使用特殊的颜色和线形标识出来，异常的使用段用颜色帮助用户识别。
2. 图表排布
在可视化展示中，往往有多组数据进行展示。通过信息的构图来突出点，在主信息图和次信息图之间的排布和大小比例上进行调整，明确信息层级及信息流向，使用户获取重要信息的同时达到视觉平衡。以扶贫展示项目为例，以地图的方式展示出扶贫的概况信息，两边排布扶贫的具体内容信息，在构图和上突出主次。并在主要信息的背景上做动画处理，进一步加强信息层级及视觉流向的引导。
3. 动效设计
目前越来越多的可视化展示的数据都是实时的，所以动效在可视化项目中的应用越来越广泛，动效设计肩负着承载更多信息和丰富画面效果的重要作用。
配色方案
由于图表的特殊性，数据可视化的配色方案和配色要求具有独特性。配色方案要充分考虑到特殊人群对数据图的可读性。丰富的色系，至少6种才可满足图表应用的各种场景。同时配色需要有可辨识性，色彩选择需要有跨度。
图表色定义
在图表的颜色运用上，色彩是直接的信息表达的方式，往往比图形和文字更加直观的传递信息，不同颜色的的组合也能体现数据的逻辑关系。颜色的表示方法有很多种，如RGB、CMYK等，在可视化设计中，颜色作为用于数据编码的视觉通道，HSV的颜色表示方式更加符合人类感知方式，同时也更加适合展示数据。
带明度信息的色环
当需要的颜色较少时，避免使用相近的色相同类色和相近色。尽量选择对比色或互补色，这样可以使不同属性数据在图表中展示更加清晰。
色环提取法：
选择同一饱和度和明度的不同色调作为可视化图表的配色，这样可以使图表看起来协调统一。
渐变色取色法：
不同明度和色相的取色，淡紫到深黄的过渡，与淡黄到深紫的过渡，感觉是一样的配色，但是实际两种配色实际感觉却差别很大。
淡黄到深紫的过渡看起来更加自然，这是因为我们在自然中大多存在的都是淡黄向深紫的过度。如下图，所以采用仿自然的配色方式会让图表更加自然。
在取渐变色时，可以在Photoshop中制作出色相变化的色带并叠加明度渐变的色带，获得明度和色相均变化的色带。然后根据数据的数量，拉辅助线到取色点的位置，从断点处选取颜色，对渐变进行测试与调整，测试配色在实际运用中的效果，选取优的配色。
字体设计
文字是数据可视化的核心内容之一，文字和数字是数据信息传达的重要组成部分，为了更加清晰的传达信息，增加信息的可读性，从字体选择，到字体大小，字体间距都有特定的要求。
极限处理
数据是多种多样不可预知的，所以在可视化时需要处理各种极限问题，才能使数据清晰表达。
小结
我们生活在大数据时代，越来越多的数据被可视化。在构建可视化体系时，无论图表、颜色、字体都是承载和传达数据信息的元素，设计的核心是“让数据清晰传达”。
图表设计
a.明确目标
明确数据可视化的目标，通过数据可视化我们要解决什么样的问题，需要探索什么内容或陈述什么事实。
b.选择图形
围绕目标找到能提供信息的指标或者数据，选择合适的图形去展示需要可视化的数据。
Andrew Abela整理的图表类型选择指南图示，将图表展示的关系分为四类：
分辨哪些是有价值的值得关注的维度，选择数据展示的视角。基本图表一般有哪些可用维度呢？
基本图表维度
对照以上图形维度，制作可视化图形。
d.突出关键信息
根据可视化展示目标，将重要信息添加辅助线或更改颜色等手段，进行信息的凸显，将用户的注意力引向关键信息，帮助用户理解数据意义。
CPU监控
CPU使用率监控案例，可视化的目标就是检测CPU的使用情况，特别是异常使用情况。所以图中将100％高临界线使用特殊的颜色和线形标识出来，异常的使用段用颜色帮助用户识别。
2. 图表排布
在可视化展示中，往往有多组数据进行展示。通过信息的构图来突出点，在主信息图和次信息图之间的排布和大小比例上进行调整，明确信息层级及信息流向，使用户获取重要信息的同时达到视觉平衡。以扶贫展示项目为例，以地图的方式展示出扶贫的概况信息，两边排布扶贫的具体内容信息，在构图和上突出主次。并在主要信息的背景上做动画处理，进一步加强信息层级及视觉流向的引导。
3. 动效设计
目前越来越多的可视化展示的数据都是实时的，所以动效在可视化项目中的应用越来越广泛，动效设计肩负着承载更多信息和丰富画面效果的重要作用。
配色方案
由于图表的特殊性，数据可视化的配色方案和配色要求具有独特性。配色方案要充分考虑到特殊人群对数据图的可读性。丰富的色系，至少6种才可满足图表应用的各种场景。同时配色需要有可辨识性，色彩选择需要有跨度。
图表色定义
在图表的颜色运用上，色彩是直接的信息表达的方式，往往比图形和文字更加直观的传递信息，不同颜色的的组合也能体现数据的逻辑关系。颜色的表示方法有很多种，如RGB、CMYK等，在可视化设计中，颜色作为用于数据编码的视觉通道，HSV的颜色表示方式更加符合人类感知方式，同时也更加适合展示数据。
带明度信息的色环
当需要的颜色较少时，避免使用相近的色相同类色和相近色。尽量选择对比色或互补色，这样可以使不同属性数据在图表中展示更加清晰。
色环提取法：
选择同一饱和度和明度的不同色调作为可视化图表的配色，这样可以使图表看起来协调统一。
渐变色取色法：
不同明度和色相的取色，淡紫到深黄的过渡，与淡黄到深紫的过渡，感觉是一样的配色，但是实际两种配色实际感觉却差别很大。
淡黄到深紫的过渡看起来更加自然，这是因为我们在自然中大多存在的都是淡黄向深紫的过度。如下图，所以采用仿自然的配色方式会让图表更加自然。
在取渐变色时，可以在Photoshop中制作出色相变化的色带并叠加明度渐变的色带，获得明度和色相均变化的色带。然后根据数据的数量，拉辅助线到取色点的位置，从断点处选取颜色，对渐变进行测试与调整，测试配色在实际运用中的效果，选取优的配色。
字体设计
文字是数据可视化的核心内容之一，文字和数字是数据信息传达的重要组成部分，为了更加清晰的传达信息，增加信息的可读性，从字体选择，到字体大小，字体间距都有特定的要求。
极限处理
数据是多种多样不可预知的，所以在可视化时需要处理各种极限问题，才能使数据清晰表达。
小结
我们生活在大数据时代，越来越多的数据被可视化。在构建可视化体系时，无论图表、颜色、字体都是承载和传达数据信息的元素，设计的核心是“让数据清晰传达”。
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设计简单数据可视化系统的四个原则
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智慧园区可视化系统搭建
