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数据可视化设计的主要流程
数维图
2022-06-24


数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质, 以及数据间或属性间的关系,可以轻易地让人看图释义。


虽然数据可视化应用越来越广泛,在各行业多领域中均有使用,但仍有大部分人觉得数据可视化是“高端”、“专业”的。其实,不管是公司管理层、人事部门、市场部、销售部或者是公司的业务员,都相当的实用。


下面小编就用实际案例来解说数据可视化在企业中的应用。以便从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。那么如何进行大数据可视化设计呢?小编给大家分享大数据可视化设计流程。


大数据可视化设计流程


可视化设计的主要流程是分析数据、匹配图形、确定风格、优化图形、检查测试这五个步骤。


一、分析数据


想要清楚地展现数据,就要先了解所要绘制的数据,如元数据、维度、元数据间关系、数据规模等。根据需求,我们需要展现的元数据是漏洞事件,维度有地理位置、漏洞数量、时间、漏洞类别和级别,查看的视角主要是宏观和关联。涉及到的视觉元素有形状、色彩、尺寸、位置、方向。


二、匹配图形


分析清楚数据后,就要找个合适的箱子把这些“苹果”装进去。上一步,或许还可以靠自身的逻辑能力,采集到的现成数据分析得到,而这一步更多地需要经验和阅历。幸运的是,现在已经有很多成熟的图形可以借鉴了。从和业务的沟通了解到,需要匹配的图形有中国地图、饼图、top图、数字、趋势等。


三、确定风格


匹配图形的同时,还要考虑展示的平台。由于客户是投放在大屏幕上查看,我们对大屏幕的特点进行了分析,比如面积巨大、深色背景、不可操作等。依据大屏幕的特点,我们对设计风格进行了头脑风暴:它是实时的,有紧张感;需要新颖的图标和动效,有科技感;信息层次是丰富的;展示的数据是权威的。


更后根据设计风格进一步确定了深蓝为标准色,代表科技与创新;橙红蓝分别代表漏洞数量的高中低,为辅助色;整体的视觉风格与目前主流的扁平化一致。


四、优化图形


有了图形后,尝试把数据按属性绘制到各维度上,不断调整直到合理。虽然这里说的很简单,但这是更耗时耗力的阶段。维度过多时,在信息架构上广而浅或窄而深都是需要琢磨的,而后再加上交互导航,使图形更“可视”。


五、检查测试


更后还需要检查测试,从头到尾过一遍是否满足需求;实地投放大屏幕后,用户是否方便阅读;动效能否达到预期,色差是否能接受;更后我们用一句话描述大屏,用户能否理解。


以上就是数据可视化的设计流程介绍。数维图科技的SovitChart数据可视化引擎,0代码设计实现数据可视化,拖拽组件轻松设计可视化大屏。

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