怎么样的大数据可视化效果图才算好看,直观

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百度网友d98bae7
2018-05-23 · TA获得超过145个赞
知道答主
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对于大数据可视化效果图的问题,我理解的题主的问题分两方面:

1、好看

2、直观

那么关于大数据可视化效果图的这个问题,我们就可以分两部分来说了。

一、好看

其实好看很容易达到,一方面需要合理安排dashboard(仪表盘)中的布局,另一方面需要好看的设计和配色。

比如我们之前一位同事做过的她个人的健身数据分析。通过一张仪表盘,就全面展示出了她近期的健身状况。

那么这其中的整体配色就和背景一致,图形选用的颜色也在一个色系,整体看起来就很舒服。

(此图用 Yonghong Z-Suite 制作)

二、直观

其实这点看似很容易,很多人认为把数据用图表展示出来就很直观了,其实不然。

《用图表说话》里有这样一个例子,正好可以很清晰的说明这个问题。

大多数人在看了这个图表后,都会把注意力集中到西部地区,从而认为图表的主题是“西部地区几乎占有近半的利润”。

但是,那不一定是制图者希望你注意的地方。他或她可能会希望你注意“北部地区产生了最小的利润份额”。

所以使用现在这个标题,就有被误解的风险,因而把标题改成“北部地区利润产值最小”,或者把北部地区用不同颜色标出来。就可以减小这一风险,使读者把注意力集中到我们希望他注意的数据上。

那从这张图中,我们其实可以看到4点:

1、合同数量增长了

2、合同数量一直在波动

3、8月份合同数量达到最高点

4、合同数量在8个月里两次下跌

你想强调的是哪一点?看的人其实并不清楚,你需要选择其中一点你想表述的主题,作为该图表的标题。

所以说,我会认为直观中的“直”指的是信息表达要直接,“观”是你选择的图表要适合你要表达的信息(关于这部分可以看下关于图表选择的一篇内容),也就是说并不是你把图表做出来就结束了,而是你要通过标题、颜色等方式,去强调你想表达的观点。

在我看来,直观可能比好看要更重要一些。

西线大数据培训
2017-09-11 · TA获得超过3275个赞
知道小有建树答主
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好的产品体验不是一件容易的事情,是专业产品经理、UE、UI完美配合的产物,同样做好数据可视化也不容易,需要具备一定的数据分析能力、熟练使用可视化工具、较好的美术素养、良好的用户体验感觉,还能够换位到受众角度审视自己的作品,光有理论远远不够,还需要大量的实践磨炼,把理论固化成自己的感觉。
数据不准确、结论不是很清晰,所以数据可视化的最大难点在数据可视化之外的基础性工作,数据收集、数据分析没有做好,可视化就是徒劳无功。
数据可视化是用高度抽象的图表展示复杂的数据、信息,需要逻辑及其严密
维度多、变量多,不确定应该展示哪些信息?数据过多,需要采用交互式的展现可视化, 例如,可以充分利用地域的分级包含关系展示不同地域层次的图表。
和UI图形界面相比,图表只有有限的文字、图形指引,不能很好的说明数据的上下文关系。
图表高度抽象,对于阅读者素质要求很高,阅读者也需要了解各类图表所传递的对比关系、异同等基础知识。
选择正确的图表不容易,各类图表都有自己的优势和局限性,光柱状图就有一般柱状图、分组柱状图、堆积柱状图、横线柱状图、双向柱状图等。
图表细节处见真功夫,图表需要考虑细节实在是太多,布局、元素、刻度、单位、图例等等都需要合理。 细节处理不到位,影响可视化的效果,例如:折线太细不便于观察线太粗又抹平了趋势细节; 更严重问题可能误导受众, 例如:刻度选取不合理折线过于陡峭 。
可视化过程的注意事项
总结几点注意事项,少走些弯路:
数据图表主要作用是传递信息,不要用它们选技巧,不要追求过分漂亮
不要试图在一张图中表达所有的信息,不要让图表太沉重,适得其反
数据可视化是以业务逻辑为主线串联,不要随意堆砌图表
避免过度开发,什么数据都想展现,数据太多就选择最核心的数据指标、和正常偏差大的、能支持分析结论的
不要试图掩盖问题,回避“不良结论”,真实反映业务,暴露问题
慎用动态图表,尤其一个页面多个动态图表
避免过度设计,一般不适用3D、阴影,合理运用色彩同样能让图表显示的很高级
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佑手依依的店铺
2016-12-23 · 超过12用户采纳过TA的回答
知道答主
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没有必然的选择,完全取决于客户喜欢哪种。也就是花钱的大爷说了算
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瓦力哎科技
2018-12-03
知道答主
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能够直观反映相关数据关系、情况,美观度高
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简数科技
2018-01-15 · 超过83用户采纳过TA的回答
知道小有建树答主
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