数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

栏目: 编程工具 · 发布时间: 5年前

内容简介:数据可视化美学形式与功能需要齐头并进说起数据可视化设计,如今绝对是热门的设计之一,而真正懂数据可视化设计的设计师却不多,随着大数据产业的蓬勃发展,很多企业都开始应用数据可视化。很多UI设计师突然会接到公司数据可视化设计的需求,如果不了解数据可视化的设计,那么肯定是一头雾水,不知从何入手。数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。简而言之就是把枯燥无味的数据,通过图形化设计表现,达到一种更加精准和高效的数据分析和表达。

数据可视化美学形式与功能需要齐头并进

前言 

说起数据可视化设计,如今绝对是热门的设计之一,而真正懂数据可视化设计的设计师却不多,随着大数据产业的蓬勃发展,很多企业都开始应用数据可视化。很多UI设计师突然会接到公司数据可视化设计的需求,如果不了解数据可视化的设计,那么肯定是一头雾水,不知从何入手。

什么是数据可视化?

数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。简而言之就是把枯燥无味的数据,通过图形化设计表现,达到一种更加精准和高效的数据分析和表达。

下面要跟大家分享的是,我经手的一个真实数据可视化大屏项目改版,接下来会分享给大家一套全面的数据可视化技法,包括科学的运用图表、运用色彩、把控数据层级以及视觉层级,达到美学形式与功能需要齐头并进。

案例解析 

首先看下线上旧版的设计,分析存在的问题。

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

问题

1、左侧大面积文字导致视觉不平衡,且密集

2、整体用色暗淡,图表用色没有规则

3、图表运用不恰当,不能有效传达数据信息

4、缺标题,数据信息优先级排列不恰当

结合这些问题作出了改版

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

因为是改版所以能够看到线上真实的数据信息,这样旧版的数据呈现就能给到重要的设计参考价值,例如能够知道TOP10热门关键字大概是几个字,在设计图表时就会依据字数的长短来参考设计,也可以知道是否有极端数据,从而运用更适合的图表呈现等等。

下面依次对照新改的版本,解决旧版出现的问题。

问题一:

1、左侧大面积文字导致视觉不平衡,且密集

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

注解:

由于左半部分有大篇幅的文字,视觉上会显得密集,容易视觉疲劳,右半部分大面积的色块图表使得整个界面视觉上不平衡。

解决方案就是在把文字用排行榜图形分开,放到文字中间部分,这样就丰富了只有文字的单调设计,整体视觉较为平衡和谐,并且这样还能够突出强调重要数据信息。

问题二:

2、整体用色暗淡,图表用色没有规则

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

注解:

提取旧版的颜色,色彩很暗淡,对于深色背景来说,这样的配色方式并不会有好的视觉表现。

暗色背景通常用高饱和高明度的颜色,对比暗色背景更能聚焦视觉,突出数据可视化的表现,亮丽的色彩能够让数据可视化设计的更加绚丽。

数据可视化大屏设计慎用大面积的渐变色,小面积可尝试,一般大屏都是拼接屏,品牌不一样色差会表现不一,所以初稿出来后可以先去大屏上看下效果。

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

注解:

图表用色没有规则,上图三个图表都表现 “正面” “中立” “负面” 三个维度数据信息,但在用色上没有一个统一的规则,例如三个图表中黄色分别代表不同的维度信息,这样就无法建立观者的认知。

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

“负面”有警示的作用,运用红色调较为合理,“中立”色彩情绪上适合黄色调,黄色会给人中性的感受,例如马路上的等待的黄灯,例如一片树叶从绿色到黄色再到枯萎灰色,给人一种过程中的中立情绪感受等,“正面”就是给人积极的一面,所以绿色或者主题色蓝色都是很恰当的。

问题三:

3、图表运用不恰当,不能有效传达数据信息

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

注解:

同一个界面中左侧文字TOP10属性类似的“核心媒体TOP10”展示形式最好能有共性。旧版运用了柱状图并不恰当,尤其是标题字数过多时候并不推荐使用柱状图文字倾斜的展示方式,改版后加上相同的排行榜图标,数据直接展示出来,TOP10的效果会更好。

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

注解:

数据需要对比分析,显然这个玫瑰图表并不能很好的说明对比,每个维度大小排列没有规律,实际数据分布不均匀,导致没有对比的效果,改版后突出总的数据,用条形图从大到小依次排列各维度数据,数据上有对比,视觉上更有主次。

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

注解:

首先是旧版用色不恰当,最严重的问题是图表上没有任何数据,因为展示型的大屏,很少有交互行为,这样的设计是不可取的,不能让观者去猜百分比数据,数据可视化就要用图表数据的形式展示出来最直接的信息,除非是展示趋势并不是准确的数据。

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

注解:

旧版用的条形堆积图,其实更适合百分比数据的对比呈现,一个维度下面有若干个子项,比较适合分组柱状图(新改版为分组柱状图)或者分组条形图更为恰当。

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

注解:

旧版色彩搭配不和谐,趋势图需要突出趋势线,而不是体现数据的面积,红框注释不够直接尤其在颜色过多时,更不好分辨各个颜色指向的维度,新版的设计则能够准确指出各个维度的趋势线。

问题四:

4、缺标题,数据信息优先级排列不恰当

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

注解:

新闻的标题跟转发数才是观者关注的,而来源和时间就是次要关注信息,所以视觉上要为观者分出层级,这样不仅能够使观者看着更舒适,视觉上也很有层次,不杂乱。

旧版标题、来源、时间、转发数、都是相对于内容居中的状态,这种排版是不符合表格排版规则的,简单的做法就是文字左对齐,数字右对齐,数字右对齐能够更快速识别数据量大小,跟其他数据的对比,文字左对齐则是根据人从左到右的阅读习惯。

之前专门总结过一篇数据表格如何排版的文章,想了解的朋友,文章下面有数据可视化系列文章链接。

数据可视化大屏设计经验分享 【进阶篇】

注解:

设计数据可视化大屏时一定要考虑用户浏览数据的优先级的构架,例如要遵循先总后分,先具体后抽象的逻辑,上图旧版把趋势放到了页面的第一视觉位置,就有点宣兵夺主了,根据先具体后抽象,改版后具体数据放到第一视觉位置,趋势信息排后。

旧版大屏没有标题,我是谁?我在干什么?我要去哪里?所以标题务必得有。

总结:

说了这么多设计要点,新手可能还是不知道设计的切入点在哪里,所以总结一个数据可视化设计分三步走法。

第一步:了解数据要表达的本质。

拿到一组数据,先分析主次,这组数据要表达什么?是展示数据,还是对比数据,或是实时监控数据,从而确定展示的优先级。

第二步:确定使用图表。

通过了解数据要表达的本质后,选择适合他的图表,这时候就需要打开几个开源的图表网站找图表,记住你的图表用的是网站的哪一个,开发如果找不到就丢给他网址。

网站有:Fusion Design、蚂蚁数据可视化-AntV、ECharts Examples、Highcharts

第三步:整体效果调整。

功能性的数据展示都没问题,还要看下整体效果,例如用了过于多的柱状图,可能就会影响了整体的美感,图表尽可能多样性,数据表达信息就要用不同的图表展示。

最后 

数据可视化设计核心就是,通过美学设计形式把数据精准和高效的分析和表达。

数据可视化设计是目前较为热门的设计工种,通过本文分享的项目迭代案例,希望能够让你对数据可视化有些许了解。

下面是往期关于数据可视化设计文章欢迎观看。

大数据可视化大屏图表设计经验,教给你!

数据可视化表格-设计经验分享!

大数据可视化大屏设计经验,教给你!


以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

构建高可用Linux服务器

构建高可用Linux服务器

余洪春 / 机械工业出版社华章公司 / 2011-11-1 / 79.00元

资深Linux/Unix系统管理专家兼架构师多年一线工作经验结晶,51CTO和ChinaUnix等知名社区联袂推荐。结合实际生产环境,从Linux虚拟化、集群、服务器故障诊断与排除、系统安全性等多角度阐述构建高可用Linux服务器的最佳实践。本书实践性非常强,包含大量企业级的应用案例及相应的解决方案,读者可以直接用这些方案解决在实际工作中遇到的问题。 全书一共10章。第1章以作者的项目实践为......一起来看看 《构建高可用Linux服务器》 这本书的介绍吧!

XML、JSON 在线转换
XML、JSON 在线转换

在线XML、JSON转换工具

XML 在线格式化
XML 在线格式化

在线 XML 格式化压缩工具

正则表达式在线测试
正则表达式在线测试

正则表达式在线测试