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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。

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:

数据可视化系统

c.选择维度
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”。