想做数据可视化设计,那你必须要知道这几件事

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编辑导语:数据可视化,并不是简单的把数据变成图表就可以了。而是以数据的视角去看待世界,数据可视化的客体是数据,我们要以数据为工具,以可视化为手段,目的是描述真实,探索世界。随着如今数据的重要性逐渐凸显,数据可视化设计被越来越多的人所期待,要想做好数据可视化设计,那你必须要知道这几件事。

“混乱和混乱不是数据的属性-它们是设计的缺点。”-爱德华·塔夫特

数据可视化故名思议:以某种示意图的形式来表现经过分析处理后的数据信息。

换句话说,这是一种视觉上传达一定数据内容信息的方式。那根据其数据属性,可以用许多不同的方式表示数据,例如折线图、条形图、饼图、散点图或地图。

当然对于数据分析和图形设计人员里说,数据可视化不是简单的利用图形来表现数据而已,遵守数据可视化最佳呈现数据分析结果的手段非常重要。

不仅仅是要视觉上引人入胜,而且永远不要误导别人。特别是在处理非常大的数据集时,开发统一的格式对于创建既有用又吸引人的可视化至关重要。

一、为什么要使用数据可视化?

据IBM称,我们的世界每天要创建出高达2.5万亿字节的数据。

麻省理工学院的研究科学家安德鲁·迈克菲(Andrew McAfee)和麻省理工学院的埃里克·布林约尔夫森(Erik Brynjolfsson)教授指出,“每秒通过互联网的数据比20年前存储在整个互联网中的数据还多。”

随着世界与越来越多的电子设备建立联系,数据量将继续呈指数增长。科学家们预测,到2025年将有163 ZB(163万亿GB)的数据。

人脑很难理解所有这些数据,实际上,如果不进行某种类比或抽象,人脑很难理解大于5的数字。数据可视化设计师可以在创建这些抽象中发挥至关重要的作用。

毕竟,如果不能以有用的方式理解和使用大数据,那么它就毫无用处。这就是为什么数据可视化在从经济学到科学技术,医疗保健和人类服务等各个领域都起着重要作用的原因。通过将数据和其他信息转换成图表,内容变得更易于理解和使用。

二、何时使用数据可视化?

由于过往的数据分析报告很难以快速且明确的方式,来让人理解大量数据背后的信息。而数据可视化能够将企业运行过程中产生的所有数据,以视觉图表的方式,清晰有效地传递出数据当中的重要信息。很多企业管理层从实践中看到了数据可视化的价值,它能够使决策者能够解决难以快速读懂数据分析报告的问题,以数据可视化的模式来理解数据,以便做出对企业更好的决策。

无论是在业务,技术,科学还是其他领域,都需要了解大数据集以做出明智的决策。而清晰的数据可视化效果使复杂数据更易于掌握,因此更易于采取行动。

三、数据可视化的设计制作需要遵守的原则有哪些?

1. 明确项目目标

数据可视化应该回答重要的战略问题,提供真实的价值,并帮助解决实际的问题。

例如:它可用于跟踪绩效,监视客户行为并评估流程的有效性。而在数据可视化项目开始时应该明确好所需要花费的时间,明确项目目的和数据分析展示的优先级,以及最终的数据可视化效果要有用,避免浪费时间创建不必要的视觉效果。

2. 了解受众

数据可视化在设计过程中如果没有考虑到与目标受众清楚地交流,那么它的设置则毫无用处。

它应与受众的专业知识兼容,并能够让受众轻松,快速地查看和处理数据,还要充分考虑到受众对数据呈现的基本原理的熟悉程度,以及他们是否可能具有数据可视化的背景知识,是否需要经常定期查看图表。

3. 使用正确的数据图表

图表种类繁多,选择哪种类型最适合可视化呈现的数据本身就是一门艺术。正确的图表不仅会使数据更易于理解,而且会以最准确的方式显示出来。为了做出正确的选择,必须充分考虑需要传输什么类型的数据以及将数据传输给谁。

4. 最受欢迎的数据可视化图表类型

1)折线图

折线图应用于比较一段时间内的值,并且对于显示较大和较小的变化都非常有用,它们还可以用于比较对一组以上数据的更改。

2)条形图

应使用条形图比较几种类别的定量数据,它们也可以用来跟踪一段时间内的变化,但是最好仅在这些变化很重要时使用。

条形图是直观显示某些数据的好方法

3)散点图

散点图应用于显示一组数据的两个变量的值。它们非常适合探索两组之间的关系。

在此数据可视化最佳实践示例中,以可视方式显示数据使其更易于理解

图源:华尔街日报/美国失业率统计

4)饼图

饼图应用于显示整体的一部分。他们无法显示诸如随时间变化的内容。

饼图非常适合数据可视化设计。

图源:网络

更多具体的图表如何选择可以看我下面👇这篇文章:数据可视化设计师必备的图表规范指南

四、数据可视化设计时应保持一定的条理连贯性

将大数据集编译为可视化图表时,一致性特别重要。连贯的设计将有效地淡入背景,使用户能够轻松处理信息。优秀可视化效果是可帮助观看者从中得出有关所呈现数据结论的。

在创建数据层次结构时,会用一些方式为决策者显示各个需要强调的数据点。比如可以按从高到低的顺序排列以强调最大值,或者以突出的方式显示对用户更重要的类别。

甚至是改变显示数据的顺序,所用的颜色(例如最重要的点使用较亮的颜色,或基线数据使用灰色)以及图表的各个元素的大小(例如将饼图的某些切片扩展到图表的常规边框)这些方式都可以帮助用户更轻松地解释数据。

五、数据可视化设计时的图表颜色选择

颜色一般被广泛用作表示和区分信息的一种方式。根据最近进行的一项研究,它也是决定用户决策的关键因素。

有学者分析了人们对图表中使用的不同颜色组合的反应,发现他们会更喜欢具有细微颜色变化的调色板,因为它从美学上来说对人们更具有吸引力。

但是,学者们发现,有细微颜色变化的调色虽然很吸引人,但是如果可视化图表当中使用细腻的颜色会让图表直接,难以区分,导致不能对数据进行有效分析和获取见识,这会完全违背了创建可视化显示数据的目的。

所以在数据可视化的图表颜色选择上我们应该注意使用一些技巧来提高图形的可读性:

  • 使用高对比度的颜色
  • 将颜色与图案或纹理配合使用以传达不同类型的信息
  • 使用文本或图标标记元素

以高对比色的颜色来填充不同国家的地图板块,能让人一眼清晰的读懂不同地区间的分类,将信息传递的十分明确。

六、切记不要在数据可视化图表当中扭曲数据

出色的数据可视化应该清楚地讲述故事,避免失真,避免使用不能准确表示数据集的视觉表示形式,例如3D中的饼图。

不良数据可视化设计

像这样的3D饼图很难实际显示每个切片的比例。

数据可视化的使用目的应该是让观看者得出某些结论,并不会去扭曲数据本身,这个原则在设计公众消费的信息图表之类的东西时特别有用。

数据可视化图表,通常是为了支持特定结论而不是仅仅传达数据而创建的。因此,设计师可以使用诸如颜色选择和指定特定数据点之类的东西去强调重点数据,而不应该选择会产生误导性的图表形式。

七、不好的数据可视化设计示例

不将Y轴从零开始可能会使数据看起来比实际存在的增益更大,这使可视化具有误导性,并且无法澄清显示的数据。

图表的另一个示例,该示例的Y轴未从零开始,从而歪曲了结果的显示方式。

这个主要品牌的条形图在规模上具有误导性,因为没有Y轴。即使只有很小的差异(小于1%),超大的蓝色条也会被放大而不成​​比例。

八、优秀的数据可视化设计范例

良好的色彩组合在此数据可视化中包括足够的色彩对比度

像这样的条形图是一种显示数据集之间差异的绝妙方法,尽管增强的颜色对比度会使视觉障碍的用户更容易访问此图像。

该工厂运输数据可视化使用了几种不同的可视化图表,以一目了然的易于理解的格式显示相关数据。数据也有很好的标签,能更好的展现工厂运行状态。

将整洁,整洁的设计与易于解释的数据可视化与简单的图表相结合,可提供出色的用户体验。

Google Audience Insights是互动数据可视化最佳做法的一个很好的例子

交互式数据分析可视化图表也可以出色地完成工作,使数据易于理解。

九、结论

良好的数据可视化应该通过使用图形清晰有效地传达数据集,最佳的可视化效果更应该使一目了然地轻松理解数据。可视化将获取到的复杂数据信息将其分解,从而使目标受众易于理解并根据其决策。

“设计的基本标准是它对内容理解的帮助程度,而不是它的外观多么时尚。” 尤其是数据可视化更应该遵循这个想法,目的是通过设计来增强数据,而不是引起设计本身的注意。

牢记这些数据可视化设计要点,才能创造出对受众真正有用的数据可视化信息图表。

 

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题图来自 unsplash,基于 CC0 协议

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