一张好的可视化图表可以突出数据价值

来源:A5用户投稿 时间:2021-02-03

数据可视化一定程度上存在艺术表达的成分,成功的数据可视化有令人屏息的美丽。成功,虽然没有唯一的“正确”答案,但确实有一些值得遵循的路线和最佳实践。有效的数据表达往往依靠于众多“原则”。

图表,是数据可视化项目中最常见、最基础的元素,它的选择和使用,往往是数据可视化项目进程的第一步。合适地选择图表,不仅能够更加清晰明了地呈现数据之间的态势和逻辑,同时在也更加符合人体视觉感官的体验。

通俗一点讲,无非就是将复杂的数据信息进行图形化展示,目的就是为了方便用户从一堆杂乱无章的数据里面更高效的理解或分析,让花费一个小时才能归纳的数据信息,转化为一眼就能看懂的数据图表。

然而,好的可视化设计一定集易读、突出数据价值、易于分析、美观为一体的,最终让数据变得更加简单,方便交流,反之,不仅让数据变得更复杂,而且还会带来错误诱导。因此,如何让数据分析变得轻松、流畅并且易读,从而提高用户的工作效率,降低用户的工作负担。

图表设计

步骤一:明确数据指标

首先,我们得先搞明白这些数据是怎么来的、干嘛的,如果连这个都不清楚就会很难展开接下来的讨论或设计。数据是做好图表设计的前提,毫无疑问,一连串的数字对于设计师来说是枯燥无味的,幸亏前期的数据收集工作已有人做好,但是作为设计师有必要要求他们给到你的是尽可能精准的数据,否则,会导致接下来的工作前功尽弃。因此,当初步接触数据时最好能够解决以下几点:

1.理解数据及指标

2.分析数据

3.提炼关键信息

4.明确数据关系及主题

步骤二:为谁设计,用户想要什么信息

需要明确的是,同一组数据在不同用户眼中所看到的信息是不一样的,因为,角色、岗位的不同就造成了他们所关注的重点、立场不同,不同人所发现的信息、得出的结论也是不一样的,所以,在图表设计时面对不同的使用者所强调的信息及交互方式都是不一样的。主要影响因素:

1.用户群体是谁?有什么特点

2.从数据中需要提炼的信息是什么

3.通过图表想要解决什么问题

4.关注的重点

步骤三:明确设计目的与价值

实际上,图表设计跟一个产品设计的思路是相似的,定义设计目标这个过程很容易被设计师忽略,设计目标不是一成不变的,但并不意味着一开始就没有,前期缺少对设计目标的定义会导致设计师往往说不清楚为什么这样设计,那么,接下来的设计工作就像个无头苍蝇一样乱撞,没有方向感。有的时候,设计方案被推翻,究其根源往往是由于对源思考不明确导致的,设计目标需要大家共同定义并达成一致的方向,否则,方向不对,努力白费。

步骤四:规划设计方案,选择合适的图表类型

在工作中,一些同学在设计图表时把大量的时间用在寻找图表素材上,然而这种都是在表面上寻找解决办法实际上本末倒置了,解决不了本质问题。数据可视化设计不是单纯的图表样式设计,虽然了解图表也很重要,但是,仅仅将数据变成漂亮的图表只是形式的改变而已,远远不够的。

常见的图表类型基本上以下六种涵盖了绝大部分的使用场景:

曲线图 用来反映时间变化趋势

柱状图 用来反映分类项目之间的比较,也可以用来反映时间趋势

条形图 用来反映项目之间的比较

饼图 用来反映构成,即部分占总体的比例

散点图 用来反映相关性或分布关系

地图 用来反映区域之间的分类比较

如果实在不知道如何设计出既美观又贴切的图表,可以试试Smartbi的自助仪表盘。Smartbi支持使用Excel作为报表设计器,完美兼容Excel的配置项。支持Excel所有内置图形、背景图、条件格式等设计复杂的仪表盘样式。通过excel插件功能所有的Excel图形如特色图形:迷你图、帕累托图、子弹图、小又多图等特色图形;常用图形柱图、饼图、线图、雷达图等,并结合数据仓库里的动态数据进行数据展现。

步骤五:细化体验

前面我们谈论了很多图表设计前期的事,接下来谈一谈需要注意的几点细节,Dan Saffer 说过“最好的产品通常会做好两件事情:功能和细节。功能能够吸引用户关注这个产品,而细节则能够让关注的用户留下来”。毕竟细节设计成就卓越产品嘛~

总结

图表设计的过程更像是一系列将用户和数据建立对话的过程,我们一般考虑的重点在于如何让复杂、混乱的数据更简单的呈现给用户,并且,让用户能够快速、高效的理解分析从而做出正确的反馈,最终将构建一个回合的交互行为。好的图表设计首先对数据的表达就应该是直接、干脆而又精准的,不要让读者去猜测图表信息,确保信息传递的有效性,不会出现误差的同时又注重美观与细节。

数据可视化可以将看起来没有关联的数据建立联系,从中发现规律及洞察知识从而获取有价值的商业见解。Smartbi不仅支持Excel静态图形且支持Echarts动态图形。Excel数据可视化(条件格式等)与echarts数据可视化(地图、词云等)强强联手,丰富的动静结合效果清晰而直观地表达出隐藏在数据背后的故事。

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