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包子头 初学数据Lv2
发表于2020-6-29 09:38
楼主
数据可视化就是借助视觉的表达方式，将枯燥的，专业的，不直观的数据内容，有趣的、浅显的、直观的传达给观众的一种手段。简单来说就是通过数据图形让用户更直观的了解业务。
近几年无论是工作汇报，产品设计，后台设计甚至是数据大屏，越来越多的设计师需要和数据打交道。因此掌握数据可视化能力，是面向未来的设计师所必备的能力。
非设计师在制作数据可视化时，往往会因为重点突出数据的重要性，而让可视化图表变得枯燥乏味。而设计师在制作数据可视化时，又会因为过度注重绚丽多彩而让数据的呈现效果大打折扣。那我们就来讲一讲如何打造一个完美的可视化视觉方案！
了解用户需求，确认关键指标主次关系
前期，设计师直接对接项目的情况较少，但可以基于咨询顾问的输出（通常包括用户、项目的背景资料以及挖掘到的业务需求），了解用户概况、项目目标、设备媒介、业务情况、关键指标等，尽可能从已有信息的全局出发，定位常规视觉需求，比如体现行业特征，业务特性，客户特点。设计师只有明确需求，才能在业务分析阶段有针对性地选择视觉元素，设定界面风格，为创作做好铺垫，且不会背离初衷。
关键指标是一些概括性词语，是对一组或者一系列数据的统称。一般情况下，一个指标在大屏上独占一块区域，所以通过关键指标定义，我们就知道大屏上大概会显示哪些内容以及大屏会被分为几块。
确定关键指标后，根据业务需求拟定各个指标展示的优先级（主、次、辅）。在需求框架下梳理业务，以业务点转换视觉语言，将视觉语言通过艺术手法进行创意表达，是一个闭合回路。只有精准的业务理解，才有贴切的视觉语言、合理的视觉方案，最终满足需求！
确定指标统计图类型
可以在亿信华辰官网BI demo上面查看可实现的效果。
数据可视化的“合理”比“好看”更重要
可视化方案首要解决的是展示和传播问题。如果风格创意干扰了这类基本需求，说明不合理，即使再好看，也仅是实用价值不高的花瓶。在“合理”和“好看”之间，能同时满足是理想状态，如果互斥，“合理”比“好看”更重要。
创意既要保证业务完整性和准确性，也要符合客户预期。创作时，根据业务逻辑捋清页面中的权重分布，可以考虑构建视觉场景来体现业务，也可以利用微观视角聚焦重要指标，或者结合交互、动画、音效等营造立体观感……目的是满足业务信息呈现，同时制造新奇，引起情感的正向共鸣。
数据可视化是一门庞大系统的科学，本文所有讨论仅针对大屏数据可视化这一特定领域，管中窥豹，如有遗漏或不足之处欢迎大家讨论交流。
近几年无论是工作汇报，产品设计，后台设计甚至是数据大屏，越来越多的设计师需要和数据打交道。因此掌握数据可视化能力，是面向未来的设计师所必备的能力。
非设计师在制作数据可视化时，往往会因为重点突出数据的重要性，而让可视化图表变得枯燥乏味。而设计师在制作数据可视化时，又会因为过度注重绚丽多彩而让数据的呈现效果大打折扣。那我们就来讲一讲如何打造一个完美的可视化视觉方案！
了解用户需求，确认关键指标主次关系
前期，设计师直接对接项目的情况较少，但可以基于咨询顾问的输出（通常包括用户、项目的背景资料以及挖掘到的业务需求），了解用户概况、项目目标、设备媒介、业务情况、关键指标等，尽可能从已有信息的全局出发，定位常规视觉需求，比如体现行业特征，业务特性，客户特点。设计师只有明确需求，才能在业务分析阶段有针对性地选择视觉元素，设定界面风格，为创作做好铺垫，且不会背离初衷。
关键指标是一些概括性词语，是对一组或者一系列数据的统称。一般情况下，一个指标在大屏上独占一块区域，所以通过关键指标定义，我们就知道大屏上大概会显示哪些内容以及大屏会被分为几块。
确定关键指标后，根据业务需求拟定各个指标展示的优先级（主、次、辅）。在需求框架下梳理业务，以业务点转换视觉语言，将视觉语言通过艺术手法进行创意表达，是一个闭合回路。只有精准的业务理解，才有贴切的视觉语言、合理的视觉方案，最终满足需求！
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数据可视化的“合理”比“好看”更重要
可视化方案首要解决的是展示和传播问题。如果风格创意干扰了这类基本需求，说明不合理，即使再好看，也仅是实用价值不高的花瓶。在“合理”和“好看”之间，能同时满足是理想状态，如果互斥，“合理”比“好看”更重要。
创意既要保证业务完整性和准确性，也要符合客户预期。创作时，根据业务逻辑捋清页面中的权重分布，可以考虑构建视觉场景来体现业务，也可以利用微观视角聚焦重要指标，或者结合交互、动画、音效等营造立体观感……目的是满足业务信息呈现，同时制造新奇，引起情感的正向共鸣。
数据可视化是一门庞大系统的科学，本文所有讨论仅针对大屏数据可视化这一特定领域，管中窥豹，如有遗漏或不足之处欢迎大家讨论交流。
