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设计简单数据可视化系统的四个原则
来源:大数据可视化系统 发布时间:2019/11/4 10:29:49
数据产品,核心的信息元素是“数据”。怎样简单的呈现数据信息呢?我们仍然可以沿用简约之上的四策略——转移、组织、隐藏、删除。
原则1:转移
转移,是为了把正确的功能,放到正确的平台或系统中。

比如,有个需求是展示广告位/运营位的数据,辅助运营同事根据数据情况调整它们的位置或图片素材。

数据可视化系统

产品提供的广告位/运营位的数据指标有:曝光量PV、点击量PV、点击率PV、曝光量UV、点击量UV、点击率UV。
这是PV和UV维度的关于“图片点击效果”的数据。那么,这些数据是否要全部展示给用户呢?
我们找到目标用户——运营人员,了解他们看数据的习惯、关注的数据,得知他们一般以PV维度的曝光量、点击量、点击率来评估运营位的效果,UV维度比较少关注。
所以,我们的处理方式是,将UV维度的数据进行“转移”,在另一个次要功能“导出数据”中体现。也就是,用户“导出数据”时,才会获得完整的数据;在界面上,只展示PV维度的数据。
原则2:隐藏
隐藏的方式有几种:
1)渐进显示,核心的控制部件,为主流用户使用的,展示出来;扩展性的控制部件,用户使用的,隐藏起来。
2)阶段展示,随着用户逐步深入界面,展示相应的内容,比如步骤向导。
3)适时出现,虽然隐藏功能,但是会在你需要时出现在合适的位置上。
4)提示和线索,将隐藏的功能处理的很优雅,让功能容易找到,放在哪里比做多大要重要很多。
原则3:组织
组织,是我们常用的一种原则,通过对信息进行归类,将相关的内容临近展示,并按照优先级来调整信息之间的顺序。
同样是以数据指标为例,产品给过来的指标可能是零散的、无关联的、无优先级的,那设计师需要去理清它们之间的关系、了解它们的优先级,再对信息进行组织。
原则4:删除
做加法容易,做减法难。产品经理常常会想出各种功能,觉得这是用户需要的。但真的是这样吗?
作为交互设计师,我们也需要去了解需求的目标用户是谁,场景是什么,痛点是什么,痛点背后的原因是什么,所提出的功能、解决方案是否真的能从根本上解决用户的痛点。
避免为了解决一个问题,带来更多问题。
所以在承接需求时,要多问为什么,勇于去和各方讨论,规避、去掉伪需求。
综上就是设计简单数据可视化系统的四个原则,更多相关内容请关注我们。