数据可视化或信息图，你用对了吗？

Posted 2021-04-28 普华永道中国

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了数据可视化或信息图，你用对了吗？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

—— 很有可能是错误的视觉呈现导致了并非理想的数据结果。

数据可视化的概念在最近几年日益成为一个炙手可热的话题，有不少人为了使自己的产品和服务能和“数据可视化”挂上钩，将原本的数据处理成N多张图表，乍一看让人觉得数据确实“可视化”了，但仔细读来又让人摸不着头脑。让人不禁怀疑：数据可视化的价值何在？

设计和数据是相辅相成的，设计需要在尊重数据的基础上，帮助数据“传情达意”；同时，数据反过来又为视觉化的设计提供了经得住拷问的“灵魂”。

作为设计师，在对枯燥的数据进行视觉化的改造过程中，有哪些必须牢记于心的设计目标和注意事项呢？

我们先来看看以下两个案例

▲ 案例1

▲ 案例2

这两个案例从广义上来说都是“数据可视化”所表现的方式完全不一样，案例1更侧重数据数据分析和使用，案例2更侧重与理念和品牌的传递。

案例1我们一般称之为“数据可视化”（Data Visualization），而对于案例2这种方式我们有另一个名称，“信息图”（Infographic）。

虽然他们都使用视觉方式展现数据，但在功能性和目标用户上有很大不同。

01 应用场景

在实际工作中，每个项目都有各自不同的特点、需求和目标；设计团队需要将目标用户，项目需求，数据平台的使用环境等各类因素都在设计过程中进行充分反复的考虑。

比如，数据分析团队，领导层/管理层，纯展示&演示三种场景，他们的需求各不相同：

对于数据分析员和领导/管理层，本身对业务十分了解的情况下更多需要提供可供他们分析决策的数据才是关键，因此数据可视化会更合适。

而当我们需要像公众传达信息时，信息图会更合适，使数据简单易懂，也能更好宣传自身品牌形象。

数据分析员视图设计

1. 准确/客观的方式展示数据

2. 图表使用线框容纳更多信息量，提高可读性

3. 为整个平台指定统一的配色方案

4. 图表/数据表格方便切换

领导层数据可视化设计

1. 数据的变化频率

在为领导层设计数据可视化时，需要考虑到数据变动的频率与数据变化的幅度。如果每次登录使用看到的数据都是相似的，不变的，那久而久之就会产生倦怠，使用次数逐渐降低，甚至放弃使用。

2. 数据的对比情况

领导层层由于使用频次较少，对于数据的记忆不及数据分析人员，在展示数据的时候需要同时展示过往的数据进行对比，使领导层更好了解数据的情况。

展示&演示设计

当数据可视化为了公开展示或展览为目的，可以考虑更多创意元素，让人觉得有冲击力，愿意查看更多细节

1. 创意&冲击力

通过数据艺术化处理，使原本枯草单调的数据，以一种全新的视觉展示形式，吸引人们驻足观看和交互。

▲ 某保健品公司数据可视化展示*

*重新设计了销售数据的展示方式，通过植物的造型的大小来展现销售数据量

02 设计目标

信息图的设计目标

1. 故事性展示数据

信息图可以把数据和真实的场景相结合，通过有一个有趣的话题关联时下的热点，从而吸引大家的眼球，协助企业宣传自身，扩大知名度。

2. 将复杂概念简单化

涉及高精度和复杂的产品、服务和解释性内容时，最好能用信息图展现概念。信息图设计能够将令人疑惑的数据和信息清晰地、简单地用图标、画面和色彩结合文字说明，增强可读性和趣味性。同样的信息也可以用个性化定制信息图进行展示，帮助读者从多个角度深化吸收概念。

3. 凸显品牌文化

信息图拥有很好的视觉传达效果。在色彩，图形，字体等元素的使用上可以和品牌文化相结合，通过信息图这一吸引眼球的方式传递企业文化。

4. 唤起读者注意

通过直观具象并具有视觉冲击力展示图文信息。由于信息图设计不免带有主观思路和个人见解，它们能提供给读者不同角度的去理解问题的思路，集思广益，衍生不同解决方案，扩大解决问题的可能性。

数据可视化的设计目标

1. 可读性

图表的首要功能是解释，通过视觉的方式把数据清晰的呈现出来，突出数据重点，避免包含无关或者对阅读几乎毫无意义的信息。

2. 准确性

a. 数据取用的准确性

为了使数据的解读不失真，数据的取用应精确到小数位。比如，11.1比11好，尤其在对比数据的情况下。但是，若对数据再近一步进行精确，对解读的帮助就不大，甚至反而给解读者带来了干扰。

b. 表达方式的准确性

当我们用图表类型展示数据时，对于颜色、线条、图形等表现方式的选择都需要考虑周全。尤其是当我们面对不同国家的用户时，要注意色彩在不同的文化当中存在不同的含义与理解。

c. 视觉呈现的客观性

数据本身是客观的，但经过可视化设计的数据会给用户带来不同的主观感受。

3. 统一性

统一是规范和约束图表，当图表过多时，使用一个统一的标准来规范所有的图表就不会让人感到眼花缭乱。

4. 易用性

大型的数据可视化项目往往会涉及对整个数据展示平台进行设计。这个时候就会涉及用户界面的（User Interface）设计，我们需要额外考虑的是：如何减少用户的学习成本，让人们可以快速上手使用这个数据平台系统。

03 设计方法与细节

设计框架

无论数据信息图还是数据可视化，我们都可以使用双钻设计方法，通过两个阶段（下图中的两个菱形）和四个步骤来设计数据实现可视化。第一阶段，（即下图左起第一个菱形）通过先发散思维探索，再聚拢想法的方式明确目标用户，把控整体设计方向，确保方向的正确性。第二个阶段，（即下图左起第二个菱形）通过设计和验证确保执行效果。

信息图的设计步骤

1. 确认信息图设计目标

信息图的设计目标是表达，信息图被广泛运用于表达主题、故事、场景、解释说明和介绍等。该目标指导下的信息图设计主要为配合讲述和展示内容。

2. 为信息图收集数据

信息图的定性信息和数据远高于数据可视化。信息图的数据，并非数据可视化的海量数据，而是高度概括的总结性数据。同时，这些数据需要有足够的冲击力。

3. 信息可视化

当你拥有很多信息数据点，即可选择合适的表达方式。信息图是将某一种或几种元素整合在一起成一个故事的加工过程。我们可以采用“ICCORE准则”。它们分别是“通知inform”、“对比compare”、“转换change”、“组织organize”、“关系Related”、“探索explore”。

4. 讲故事

信息图需要讲好故事。首先这个故事必须是有意义的，能触及人们的内心，引出情感反应。并使用数据，图画等元素，代替故事中的文字，使用尽可能少的文字讲清楚这个故事。

5. 为信息图加入风格

信息图空间有限，排版上各个元素要紧凑而不失条理。同时又需要协调整个画面的视觉统一性，保证信息关联紧密和视觉效果舒适。

数据可视化的设计步骤

与信息图不同，数据可视化的流程会更多关注与数据本身的处理，我们建议对每个单独的数据报表使用“6步走”的设计流程

图示：改变柱状图的表现形式，从传统的横向延展变为圆形展示，减少了图表对横向空间的要求。使一个大量数据的柱状图可以在移动设备上更好地展示

04 数据可视化和信息图的

设计交付物示例

05 关于普华永道

数字化体验中心

普华永道数字化体验中心(PwC Experience Centre)由普华永道在全球范围成立，专注于商业咨询、体验设计、技术执行等领域的创新服务，并以多样性人才、创造性空间与独创性方法为客户提供数字化创新和体验咨询服务。在过去的6年中，普华永道在全球35个城市建立了体验中心团队，并且获Ad Age评定为2018全球第2大数字化机构及2019最佳雇主第7名。

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