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注:本文“芙蓉王vi设计”配图为本公司设计作品
数据可视化已经迅速成为在网络上传播信息的标准。从商业智能到新闻业,它被广泛用于帮助我们理解和交流数据中的洞察力。我们的大脑已经准备好处理视觉呈现的信息,这使得我们更容易理解图表和图形中的可视化数据,而不是表格和电子表格中列出的数据。大数据可视化应该利用人类视觉系统的这些优势来显示数据,以便能够容易地被吸收和理解。它应该考虑到我们所知道的视觉处理,以增强和减轻观众对数据的体验。现在有这么多的工具和框架可以用来构建这些图形,是时候回归基础了。是什么让数据可视化变得有效?用数据进行设计时,我们应该遵循哪些指导原则?以下最佳实践将帮助您设计丰富、深刻的数据体验。
1.面向特定受众的设计可视化用于揭示模式、提供上下文以及描述数据中的关系。虽然设计者对给定数据集内的模式和关系没有影响力,但她可以根据受众的需求选择显示多少数据以及提供什么样的上下文。毕竟,就像任何其他产品一样,如果浏览者不能使用,可视化就没有意义。对于新手来说,可视化应该是结构化的、明确的、引人入胜的。他们应该直接用文字说明观众应该从数据中获取什么。另一方面,面向专家受众的可视化可以显示更细粒度的数据视图,从而允许读者驱动的探索和发现。细节和数据密度应该胜过简单和清晰。
2.使用(但不要依赖)交互性来促进探索下面是一个诱人的数字:只有10-15%的纽约时报网站的交互式可视化访问者真正点击了按钮。《纽约时报》的图形团队制作了一些业内最好的作品,几乎没有人与他们互动![引用]纽约时报图形团队制作了一些业内最好的作品,几乎没有人与他们互动![/pullquote]这暗示了交互可视化设计,我们不能依靠交互来建立理解。关键数据不能隐藏在交互元素的后面,而是应该在没有交互的情况下可用。然而,交互的好处是允许集成额外的数据(否则可能会被排除在外),让感兴趣的观众更深入地探索阿达塞特.流动数据的内森尤已经垄断了这种交互式可视化的市场,正如他关于死亡原因和预期寿命的图表所示。或者,交互可以作为一个阿ook一个吸引注意力的东西,让你的观众在他们走得很远很远之前就投入到这个项目中。看看这个有趣的石英书法和文化作品。这篇文章首先要求读者简单地画一个圆圈,然后概述了一个文化形态分析——以一些简单而有效的可视化为特色。类似地,布丁最近发布了一个交互式可视化工具,向读者讲授生日悖论。虽然大多数非统计学家可能觉得生日悖论——概率论中的一个标准问题——非常枯燥和不直观,但这种可视化让它看起来非常有趣。创作者整合最近用户互动的方式使得整个体验很有关联。这两个交互例子都有效,因为它们允许查看者参与到数据中,而不需要交互来理解。
3.使用视觉显著性来集中注意力和引导体验视觉显著性是数据可视化中一个强有力的工具。在虚拟化中,它可以用来引导用户注意最重要的信息,以帮助防止信息过载。通过使用视觉突出来突出一些细节,抑制其他细节,我们可以使我们的设计更清晰,更容易理解。一些视觉变量——主要是颜色和尺寸——是我们创造和控制视觉突出的关键。配色方案是伟大的数据可视化的关键,因为众所周知,颜色特别善于打破伪装。我们可以使用温暖、高度饱和的颜色来突出关键数据点,并应用冷色调、不饱和的颜色来将不太重要的信息置于背景中。大小也是不言自明的。大元素比小元素需要更多的注意力,所以放大你想让观众先读
注:本文“芙蓉王vi设计”配图为本公司设计作品


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