数据可视化系统搭建之图表篇|大简学苑

Posted 2021-04-28 最爱大简

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

1.图表基本类型

六种基本图表涵盖了大部分图表使用场景，也是做数据可视化最常用的图表类型：

柱状图：分类项目之间的比较；

饼图：构成即部分占总体的比例；

折线图：随时间变化的趋势；

条形图：分类项目之间的比较；

散点图：相关性或分布关系；

地图：区域之间的分类比较。

基本图表类型都有通用的样式，不过多的展开讲解我们更多的考虑如何选择常用图表来呈现数据，达到数据可视化的目标基本方法：

（1）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。

（2）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。

AndrewAbela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：

（3）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？

对照以上图形维度，制作可视化图形。

（4）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。

如上图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％最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重点，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。

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