数据可视化能够直观地呈现数据,直击用户的关注点,吸引其注意力,其重要性不言而喻。
数据可视化是传达信息的最好的方法之一,它可以直观地呈现数据,快速吸引用户的注意力。但是如果设计师对图表设计的理解有偏差,在界面呈现上可能会对用户产生错误的引导,因此笔者结合自己的工作经验对图表设计进行总结,希望每位设计师都能成为优秀的数据搬运工。
下面我将从功能、交互和UI深挖图表设计的各个知识点,敲黑板划重点咯~
前言1.概念图表泛指在屏幕中显示的,可直观展示统计信息属性(时间性、数量性等),对知识挖掘和信息直观生动感受起关键作用的图形结构,是一种很好的将对象属性数据直观、形象地“可视化”的手段。
如果说表格可以承载数据的全面性,那么图表可以完美展现数据的特点和变化,它对数据的解读能力是表格无法做到的。
2.使用场景比较
数据差异情况。基于分类的数据,可以通过比较数据来了解不同分类的差异,比如柱状图。基于流程的数据,可以通过比较数据了解数据的变化趋势,比如折线图。关联
情况。展现数据间相互关系和数据的流向。比如桑葚图。分布
情况。对于错综复杂的变量之间关系,可以通过图表来找出规律。比如利用气泡图进行回归分析。构成
情况。发现各变量的占比情况,比如饼图。轻量。众所周知表格是可以承载数据的全面性,但将相同的数据用可视化展示时,设计师总想将所有的信息堆砌在图表上,显得图表非常笨重,因此增加了用户的思考时间。在此建议明确你图表类型的特点,将主要信息呈现在图表上或者分层展示图表,比如数据钻取功能。
直观。设计师应该将数据信息清晰而直观地表达出来,使用户一眼就能洞察事实,更快地发掘商业价值并作出决策。
美感。缺乏美感的数据可视化仅仅是数据展示。美感包括两个部分,第一个部分是整体协调美,比如对图表中的各个元素(标题、网格、坐标轴、缩略轴、图例、提示信息、预警线和辅助线等)进行合理的排版和使用协调的配色。第二部分是局部细节美,比如设计师根据流行趋势给图表加上渐变色。
功能我将用一种最复杂的图表类型-双轴图当作示范。
1.标题。包括左对齐、居中对齐和右对齐。在选择某种对齐方式前,请兼顾图例的摆放位置。
2.栅格。包含点状、线状和斑马线。
3.坐标轴。坐标轴包括X坐标轴、Y坐标轴和次坐标轴。
4.缩略轴。包括滑面和滑柱。
5.图例。离散型数据包括横向排列和纵向排列,连续型数据包括连续图例。
6.提示信息。包括查看单个数据点和多个数据点。
7.预警线。数据超过阈值就会报警,帮助用户监控数据。
预警线建议用实线,并用警示的颜色引起用户的注意,最好用邮件或短信通知用户。
8.辅助线。用户设置某值作为数据参考进行比较,比如设置平均分为参考数值。
辅助线建议用虚线,仅起参考作用。
交互1.加载方式。加载动画建议使用和图表相关的样式。
2.排除异常值。允许用户剔除高度异常点,因为异常值会影响用户对整个图表的分析。
3.数据钻取。单击某个数据可以看到该数据的详细信息,变换分析的粒度。
4.适配
(1)颜色主题
深色背景。适合较少信息内容。
浅色背景。适合较多信息内容。
(2)配色方案。首先要确保颜色数量足够满足数据系列在图表中的展示。
(3)颜色生成规则。一个变量统一用一种颜色,再按配色方案依次出每个变量的颜色。 使得同一图表的色彩搭配和谐且具有美感。
(4)视觉缺陷。世界上有一部分人群有视觉缺陷,他们无法通过颜色来得到来精准地区分图表的维度和变量。作为设计师不能忽略这部分较为庞大的特殊群体。
设计师常用的PS和AI提供了模拟红色盲和绿色盲的校样设置,选择“视图—校样设置—红色盲型/绿色盲型”。
想要从根本上解决这个问题,推荐一篇腾讯设计师的文章信息图形中的颜色探讨—面向色盲人士友好的设计解决方案。
2.布局视觉层级要符合逻辑层级,利用信息深度引导用户阅读。每个元素要保持一致,保证布局的整体协调。
3.插画符合主题和整体基调,简单易懂,数据可视化具有一定的认知门槛,有时候需要插画来提高用户的理解力。
4.留白信息过多容易造成视觉压力,合理的留白可以增强用户对信息的吸收能力。
5.字体避免有个性的衬线字体,字体要保证清晰可见。字体大小适中,太小影响阅读,太大容易占用图表控件。普通字体大概12px,标题用14px。
工具1.使用大厂开放的图表库图表库的图表类型丰富且统一,而且大大节省了开发时间,比如百度的Echart和阿里的G2。
2.在专业数据分析网站获取灵感笔者刚开始学习数据可视化就是拿着数据表格不停地在竞品上摸索,作为一名用户去感受这些图表的交互体验。这里推荐一份数据可视化网站名单。
总结1.先懂数据,再谈可视化
为此我们要了解图表类型的适用场景和局限,可以看33种经典图表类型总结,轻松玩转数据可视化。了解这些可以帮助大家通过UI设计更好地展现图表的特点。比如展示各地区的人口密度,可以用柱状图来展示,但是我们发现用地图会更加接近用户的期望。
2.为了数据,过度可视化
很多时候设计师在图表上很难展现自己的设计功力,从而会给图表增加过多的视觉效果,比如3D效果。
3.真实数据,友好可视化
数据产品不要试图去掩盖问题,而要反映真实数据,暴露问题,并且和用户一同解决。比如对数据阈值进行监测,预警线就是很友好的可视化方式。
参考资料(注:本文示例图表图片来自于BDP,我不是托~)
作者:安琪Angela
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