时间: 2021-07-30 10:59:09 人气: 13 评论: 0
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。
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：
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。
Andrew Abela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？
基本图表维度
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。
CPU监控
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。
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。
扶贫项目
目前越来越多的可视化展示的数据都是实时的，所以动效在可视化项目中的应用越来越广泛，动效设计肩负着承载更多信息和丰富画面效果的重要作用。
（1）信息承载
在可视化设计中经常遇到，非常多的数据信息需要展示在一个大屏幕上。遇到这种情况，需要对信息进行合并整理或通过动画的方式，在有限的屏幕空间里承载更多的信息，使信息更加聚合，同时使信息展示更加清晰，突出重点。
（2）画面效果
增加细节及空间感，背景动效使画面更加丰富。单个图表的出场动画，使画面平衡而流畅。减少了图表在出现或数据变化时的生硬刻板。
数据可视化动画在设计上重要的原则是恰当的展示数据。动画要尽量的简单，复杂的动画**导致用户对数据的理解错。动画要使用户可预期，可使用多次重复动画，让用户看到动画从哪里开始到哪里停止。
由于图表的特殊性，数据可视化的配色方案和配色要求具有独特性。配色方案要充分考虑到特殊人群对数据图的可读性。丰富的色系，至少6种才可满足图表应用的各种场景。同时配色需要有可辨识性，色彩选择需要有跨度。
背景色的选择与可视化展示的设备相关，分为深色、浅色、彩色。
（1）大屏背景色
在大屏设备中普遍用深色作为背景色，以减少屏幕拖尾，观众在视觉上也不**觉得刺眼。所有图表的配色需要以深色背景为基础。保证可视化图的清晰辨识度，色调与明度变化需要有跨度。
淘宝双11大屏设计
（2）中小屏背景色
中小屏幕背景色选择范围就比较广，浅色、彩色、深色均可以做出很好的设计。相比之下，浅色背景更适合展示大量的数据信息，因为在浅色底上数据图表的识别度比较高。而深色、彩色背景更适合渲染简单的数据，用于烘托气氛。
中小屏幕浅色，深色，彩色设计
在图表的颜色运用上，色彩是最直接的信息表达的方式，往往比图形和文字更加直观的传递信息，不同颜色的的组合也能体现数据的逻辑关系。颜色的表示方法有很多种，如RGB、CMYK等，在可视化设计中，颜色作为用于数据编码的视觉通道，HSV的颜色表示方式更加符合人类感知方式，同时也更加适合展示数据。
（1）色彩辨识度
要确保配色非常容易辨识与区分，对于使用单一色相配色，明度差异需要全局考虑，明度跨度一定要够大才能更清晰的展示数据。明度跨度是否合适，可以通过在灰度模式下配色的辨识度来判断。
（2）色彩跨度
多色相配色在数据可视化中是相当常见的，多色相配色使用户容易将数据与图像联系起来。如何有效利用色调的变化来传达数据信息？
带明度信息的色环
当需要的颜色较少时，避免使用相近的色相同类色和相近色。尽量选择对比色或互补色，这样可以使不同属性数据在图表中展示更加清晰。
例如：美国大选使用红色和蓝色两种对比色，将清晰的将选票结果展示于地图上。
美国大选图
当图表需要的颜色较多时，建议最多不**过12种色相。通常情况下人在不连续的区域内可以分辨6〜12种不同色相。过多的颜色对传达数据是没有作用的，反而**让人产生迷惑如何让多种色相的颜色看来和谐有几种取色的方法？
色环提取法：
选择同一饱和度和明度的不同色调作为可视化图表的配色，这样可以使图表看起来协调统一。
渐变色取色法：
不同明度和色相的取色，淡紫到深**的过渡，与淡**到深紫的过渡，感觉是一样的配色，但是实际两种配色实际感觉却差别很大。
淡**到深紫的过渡看起来更加自然，这是因为我们在自然中大多存在的都是淡**向深紫的过度。如下图，所以采用仿自然的配色方式**让图表更加自然。
在取渐变色时，可以在Photoshop中制作出色相变化的色带并叠加明度渐变的色带，获得明度和色相均变化的色带。然后根据数据的数量，拉辅助线到取色点的位置，从断点处选取颜色，对渐变进行测试与调整，测试配色在实际运用中的效果，选取最优的配色。
取色的实际应用：
渐变色取色
渐变色应用案例
文字是数据可视化的核心内容之一，文字和数字是数据信息传达的重要组成部分，为了更加清晰精确的传达信息，增加信息的可读性，从字体选择，到字体大小，字体间距都有特定的要求。
（1）辨识度
UI设计中使用无衬线字体是UI界的共识，但是对于数据可视化设计而言，字体大小的跨度可以非常大，所以在无衬线字体中需要选择辨识度更高的字体，大的宽度比值和较高的X高度值的字体有更高的辨识度，选择字母容易辨识不**产生奇异的字体更有利于用于数据可视化设计。
（2）更加灵活的字体
字体需要更加灵活，应该支持尽可能多的使用场景，数据可视化项目经常显示在不同大小，不同的终端上，需要选择更加灵活的字体可以在低分辨率的小屏或**大屏幕上运行良好。
（3）字间距
宽松的字母间距（字母之间的间距应小于字偶间距）和合适的中文字间距。
文字的可读性对数据可视化起着至关重要的作用，设置小字体的极限值，以保证在最小显示时不影响对文字的辨认与阅读。
中西文混排时，要注意中文和西文间的间隔，一般排版的情况都是中文中混排有西文，所以需要在中西文间留有间隔，帮助用户更快速的扫视文字内容。
数据是多种多样不可预知的，所以在可视化时需要处理各种极限问题，才能使数据清晰表达。
如下图，当水平排列数据时，图表空间不够，导致数据不可辨识，对数据进行旋转处理，不利于阅读，可以选择简写的方式来排布展示数据，或通过改变图表形式来解决问题。
虽然饼图可以展示份额，但过多的分项已经使饼图不堪重负，不能很好的展示数据占比这个主题，所以使用横向柱状图可以更加清晰的表达这个主题。
我们生活在大数据时代，越来越多的数据被可视化。在构建可视化体系时，无论图表、颜色、字体都是承载和传达数据信息的元素，设计的核心是“让数据清晰传达”。
参考：Finding the Right Color Palettes for Data Visualizations
遇见大数据可视化系列文章（1）：未来已来，变革中的数据可视化
作者：凯杨
来源：**ISUX
