可视化设计的5个步骤
如您所见, 信息可视化 可以产生令人难以置信的美丽图像,高效的传达信息。下面的图像是现已解散的安然集团的通信组织图。
作者/版权所有者:Kitware Inc.版权条款和许可:CC BY-ND 2.0
Ben Shneiderman说: “可视化的目的是洞察力,而不是图片。”
那么,可视化是否有设计诀窍呢?Riccardo Mazza在他的书“Introduction to Information Visualization”中,为我们提供了一种信息可视化的5步设计法,我们一起来看看吧。
整个设计过程很简单,一旦你审查了这个过程,它应该是常识:
1、定义问题
2、定义要表示的数据
3、定义表示数据所需的维度
4、定义数据的结构
5、定义可视化所需的交互
1.定义问题
与任何用户体验工作一样 第一步是定义信息可视化将解决的问题。这通常需要一些 用户研究 来回答问题 “我的用户需要什么呢?”、“他们将如何使用它?”
您可能正试图向用户解释某些内容,或者您可能正试图让他们建立新的联系或观察为了将问题定义清楚,您还应考虑用户群特有的任何特定因素,比如:他们的教育水平或数据处理能力如何?他们过去的数据有什么样的经验?这将指导输出的复杂程度,并阐明用户的整体需求。
2.定义要表示的数据
有三种主要类型的数据可以通过信息可视化来表示,它们的映射方式可能会有很大差异- 因此,在开始设计之前,在您的脑海中清楚地了解数据,您将使用哪些数据?
1、 定量数据 - 这是数值类的数据。
2、 有 序数据 - 非数值的,但具有内在顺序的 数据 。(例如,想想一周中的几天。)
3、 分类数据 - 既没有数字也没有内在顺序的数据。(例如商业名称或地名)。
3.定义表示数据所需的维度
必须仔细考虑数据集的维度或属性的数量,因为它将在很大程度上确定哪些数据可用于进行信息可视化。数据中表示的维度越多- 理解信息可视化就越混乱。因此值得注意的是,具有大量维度的数据可能更适合使用高度交互式表示,不适合静态图形展示。可以根据要研究的相关维度的数量将分析分成四种类型:
1、 单变量分析 - 针对自变量研究单个因变量
2、双变量 分析 - 其中两个因变量针对自变量进行研究
3、三变量 分析 - 其中三个因变量针对自变量进行研究
4、 多变量分析 - 针对自变量研究三个以上的因变量
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多变量分析的图像,其中数据点之间的关系很多且相关。
4.定义数据的结构
这是关于检查数据集如何相互关联的全部内容,常见的关系结构包括:
1、 线性关系 - 数据可以以线性格式显示,例如表格,向量等。
2、 时间关系 - 数据随着时间的推移而变化
3、 空间关系 - 与现实世界相关的数据(例如地图数据或办公室平面图)这有时也被称为地理关系
4、 分层关系 - 与定义的层次结构中的位置 相关的 数据(从办公室管理结构到简单的流程图)
5、 网络关系 - 数据与同一数据中的其他实体相关
作者/版权所有者:Nathanael Crawford。版权条款和许可:CC BY-SA 3.0
以上示出了分层网络模型的示例。
5.从可视化中定义所需的交互
设计过程的最后一部分要求您了解用户信息可视化所需的交互级别。有三类互动:
1、 静态模型 - 这些模型按“原样”显示,例如您保存在汽车中的道路地图集中的地图。用户无法修改它们。
2、 可转换模型 - 这些模型使用户能够转换或修改数据。它们可以允许用户改变用于分析的参数或者为数据集选择不同形式的 视觉映射 。
3、 可操作模型 - 数据有时候是高度关联的,通过操作部分数据图形,可以获得关联数据的变化,从而产生新的见解是一种常见的互操作方法。例如:我们可以通过DataFocus快捷创建图形的联动操作。
作者/版权所有者:DataFocus 版权条款和许可:CC BY-SA 3.0
小贴士: 设计信息可视化的过程可能与您的最终输出并不直接相关,但可以使您更加明智地决定何种表示形式最适合您的用户。通过充分了解用户的需求,以及他们需要展示的数据、数据中的关系和模型类型,信息可视化设计师可以提供充分满足这些需求的可视化作品。
1.定义目标
可视化设计后台的建立首先要有明确的目标,来满足用户需求,与其他产品一样,可视化设计的目标如果错了,那么将会是一步错,步步错。因此,可视化设计的前提便是定义一个明确的目标。
2.合理展示数据
在设计可视化界面时,数据展示是一项非常复杂的设计,无论是静态还是动态的展示,都是具有很强的设计需求。
3.扩大留白
页面中的白色区域,专业称为负空间。用户对于负空间的感触可能不深,但是对于设计数据可视化的人员而言,如果负空间不平衡,页面的阅读感就会很差,因此负空间的排版,要扩大留白。
4.个性化与自定义
用户的阅读习惯各不相同,每个人都追求个性化的定制效果,用户希望看到与他们个人需求相关的内容。个性化和自定义可以使用户看到对他们自身重要内容。个性化与自定义的界限对于设计可视化的人而言同等重要。
是PPT设计中最常用的功能。要想让听众能快速理解PPT数据的内容,需要我们对PPT图表的数据进行可视化的设计处理。今天为大家带来Visage的数据可视化设计指南,我们可以了解到数据可视化设计的价值和数据可视化设计的科学根据,并且了解数据可视化设计的内容。
可视化工具
图表插件
大屏数据可视化是以大屏为主要展示载体的数据可视化设计,大屏易于在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围,打造仪式感。原本看不见的数据可视化后,便能调动人的情绪,引发人的共鸣,传递企业文件和价值。
利用面积大可展示信息多的特点,通过关键信息大屏共享的方式可方便团队讨论和决策,所以大屏也常用来做数据分析检测使用。大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析、监控预警三类。
常见大屏类型包括16:9屏、超宽屏、折叠屏、三面屏、T字屏...
拼接大屏
大屏几乎都是拼接屏,UI设计时不用考虑屏幕缝隙影响内容的呈现,内容不会丢失,但有可能影响视觉的表现。所以设计时可建立缝隙位置的参考线避免类似情况发生。现在企业常用的无缝隙、1.7mm缝隙、3.5mm缝隙三种拼接大屏,缝隙越小价格越贵。
显示特点
屏幕尺寸
例如:尺寸 (10500mm + 24000mm + 10500mm) x 6000mm,像素点6144x1024,PPI为45。
例如:3x5大屏
屏幕分辨率
为了最优化展示效果,首先需要了解物理大屏长宽比,确定设计稿尺寸,其次需要清楚大屏系统的内在原理:信号源 - 大屏接收器 - 播放控制设备。
一般情况下设计稿的分辨率多为1920 x 1080,同时需要要理解四个概念:
最佳展示效果
数据墨水比例原则表达的核心思想使简洁,图表要简洁,数据要简洁。大屏可视化是针对客户场景,理解数据复杂性的基础上,通过可视化手段,形成高度提炼的故事。
数据可视化通俗说就是用图表讲故事,人们关心的从来不是数据,数据不是重点,它只是达到目的的手段,人们关心的数据背后的意义。
调研
设计关键词:科技、动态、可交互
关键指标是一些概括性词语,是对一组或一系列数据的统称。一般而言一个指标在大屏上独占一块区域,通过关键指标定义,就直到大屏上大概会显示哪些以及大屏会被分为几块。确定关键指标后,根据业务需求拟定出各个指标展示的优先级(主、次、辅)。
大屏一定是以展示数据为核心,任何炫酷表现都要建立在不影响数据的有效展示上。一个大屏一定会有明确的主题,推荐实用多维度拆解北极星指标法。
视觉
表现
数据
设计
确定设计稿尺寸后需要对页面布局和划分,对于数据的排布划分原则:主次分明、条理清晰、注意留白。根据业务需求抽取关键性的指标,按照重要程度可分为主、次、辅。
布局的目的是为了让业务指标和数据合理地展现,展现全局业务一般分为主要指标和次要指标两个层次,主要指标反映核心业务,次要指标用于进一步阐述分析。推荐主次分布版式,让信息一目了然,也可以实用平均分布,或二者结合。
例如:监控大屏由于监控数量庞大,常常被划分为总屏和分屏,总屏多用于展示事件状态趋势、风险预警、风险处理进度。分屏则多用于展示详细的数据分析和风险事件的处理。如何排布数据需要紧密结合业务需求和用户体验。
大屏排版布局上需要遵循四大原则(CRAP)
可视化大屏的配色是视觉呈现的重要组成要素,配色常与行业类型、业务形态、应用场景、设计理念、营造氛围等密切相关。
色彩搭配的原则
例如:整体背景深色系,以深蓝色为主,推荐为单个元素搭配透明色,透明度设置在10%上下。
例如:
点缀:适当给元素标题、数字添加诸如边框、图画等在内得点缀效果,能帮助提升整体的美观度。
可视化数据的字体有哪些考虑呢?
规范设计:字体规范、色彩使用、界面元素、图形图标、界面全览
字体不小于12号,可用于图表标注,数据信息建议14号以上。字体不一定只用一种,可实用科技感强的字体。
数据可视化处理的流程是:数据采集 - 数据清理 - 数据分析 - 可视化数据
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折线图用于表示数据的变化和趋势,坐标轴的不同对折线的变化幅度有很大影响。折线上下大概占2/3的位置数据表现清晰合理。
折线图线条粗细合理,过细的折线会降低数据表现,过粗的折线会损失折线中的数据波动细节,视觉上较难精确找到折现点的相应数值。推荐使用两个像素的线,看起来会比较合适。
中文名
可视化编程
外文名
visual programming
性质
编程
属性
可视化
特点
引入了类的概念和事件驱动
快速
导航
相关问题
优点
相关新闻
特点
可视化编程语言的特点主要表现在两个方面:一是基于面向对象的思想,引入了类的概念和事件驱动;二是基于面向过程的思想,程序开发过程一般遵循以下步骤,即先进行界面的绘制工作,再基于事件编写程序代码,以响应鼠标、键盘的各种动作。
相关问题
1.什么是可视化程序设计[1] ?
可视化(Visual)程序设计是一种全新的程序设计方法,它主要是让程序设计人员利用软件本身所提供的各种控件,像搭积木式地构造应用程序的各种界面。
2.可视化程序设计有哪些优点?
可视化程序设计最大的优点是设计人员可以不用编写或只需编写很少的程序代码,就能完成应用程序的设计,这样就能极大地提高设计人员的工作效率。
3.能够进行可视化程序设计的集成开发环境有哪些?
能进行可视化程序设计的集成开发环境很多,比较常用的有微软的Visual Basic、Visual C++、中文Visual Foxpro、Borland公司的Delphi等。
4.可视化程序设计中有哪些基本概念?
主要的几个基本概念有表单、组件、属性、事件、方法等。
5.什么是表单(Form)?
表单是指进行程序设计时的窗口,我们主要是通过在表单中放置各种部件(如命令按钮、复选框、单选框、滚动条等)来布置应用程序的运行界面。
6.什么是组件?
所谓组件,就是组成程序运行界面的各种部件,如:命令按钮、复选框、单选框、滚动条等。
7.什么是属性?
属性就是组件的性质。它说明组件在程序运行的过程中是如何显示的、组件的大小是多少、显示在何处、是否可见、是否有效……
8.属性可以分成哪几类?
属性可分成三类,设计属性:是在进行设计时就可发挥作用的属性;运行属性:这是在程序运行过程中才发挥作用的属性;只读属性:是一种只能查看而不能改变的属性。
9.什么是事件?
事件就是对一个组件的操作。如用鼠标点击一个命令按钮,在这里,点击鼠标就称为一个事件(Click事件)。
10.什么是方法?
方法就是某个事件发生后要执行的具体操作,类似以前的程序。例如当我们用鼠标单击“退出”命令按钮时,程序就会通过执行一条命令而结束运行,命令的执行过程就叫方法。
优点
1、可视化编程是让程序设计人员利用软件本身所提供的各种控件,像搭积木式地构造应用程序的各种界面。无需编写太多的代码甚至不需要懂太多的语法知识和API就可以实现一些功能,尤其是针对那些不会编程或者对编程感兴趣的人,这是非常棒的操作体验。[2]
2、提供模块,并且工作得好。[2]
3、同样的效果,使用可视化编程工具操作,只需在工作区里面简单地拖动几个控件,并且在它们之间做一些选项和绘画箭头即可。而在非可视化编程工具里,你得思考如何输入各种命令