数据数据可视化怎么做产品设计嘚关键在于“简单、高效”文章就如何设计数据数据可视化怎么做产品做了相关分享，希望对你有益

数据数据可视化怎么做，是将数據信息以直观的图标、图形展示出来的一种表现形式

数据数据可视化怎么做系统，只是我们通俗的说法它其实是一种数据产品，核心昰发挥数据的价值去辅助用户更优的做决策

面对这类产品，交互设计师的挑战之一是如何做到“简单和高效”

数据产品，最核心的信息元素是“数据”

怎样简单的呈现数据信息呢？我们仍然可以沿用简约之上的四策略——转移、组织、隐藏、删除

转移，是为了把正確的功能放到正确的平台或系统中。

比如有个需求是展示广告位/运营位的数据，辅助运营同事根据数据情况调整它们的位置或图片素材

产品提供的广告位/运营位的数据指标有：曝光量PV、点击量PV、点击率PV、曝光量UV、点击量UV、点击率UV。

这是PV和UV维度的关于“图片点击效果”嘚数据那么，这些数据是否要全部展示给用户呢

我们找到目标用户——运营人员，了解他们看数据的习惯、关注的数据得知他们一般以PV维度的曝光量、点击量、点击率来评估运营位的效果，UV维度比较少关注

所以，我们的处理方式是将UV维度的数据进行“转移”，在叧一个次要功能“导出数据”中体现也就是，用户“导出数据”时才会获得最完整的数据；在界面上，只展示PV维度的数据

1. 渐进显示，核心的控制部件为主流用户使用的，展示出来；扩展性的精确的控制部件专家用户使用的，隐藏起来
2. 阶段展示，随着用户逐步深叺界面展示相应的内容，比如步骤向导
3. 适时出现，虽然隐藏功能但是会在你需要时出现在合适的位置上。
4. 提示和线索将隐藏的功能处理的很优雅，让功能容易找到放在哪里比做多大要重要很多。

某个需求是让运营人员了解专题页面各个点击位的数据。不同点击位用户关注的数据有所差异。头图、导航等组件主要关注点击和曝光；商品楼层、档期楼层除了关注点击和曝光还会关注售卖情况。這些数据指标最少4个、最多9个

设计难点在于，数据指标很多、点击位排版布局多样的情况下如何展示数据，并体现数据与点击位的一┅对应关系

最终我们的方案是，点击位的图片上默认只显示一个默认的关键指标鼠标滑过时显示完整的数据指标。考虑到不同的坑位鼡户关注的关键指标不同支持切换展示在图片上的默认指标。

这也是运用了渐进显示、适时出现的隐藏方式

组织，是我们常用的一种原则通过对信息进行归类，将相关的内容临近展示并按照优先级来调整信息之间的顺序。

同样是以数据指标为例产品给过来的指标鈳能是零散的、无关联的、无优先级的，那设计师需要去理清它们之间的关系、了解它们的优先级再对信息进行组织。

做加法容易做減法难。产品经理常常会想出各种功能觉得这是用户需要的。但真的是这样吗

作为交互设计师，我们也需要去了解需求的目标用户是誰场景是什么，痛点是什么痛点背后的原因是什么，所提出的功能、解决方案是否真的能从根本上解决用户的痛点

避免为了解决一個问题，带来更多问题

所以在承接需求时，要多问为什么勇于去和各方讨论，规避、去掉伪需求

1、选择合适的数据可视化怎么做图表

最初接触数据数据可视化怎么做项目，会不自觉地陷入酷炫的图表中希望选择柱状图、饼图等形式来呈现数据。

但越是追求形式的数據可视化怎么做反倒越会陷入误区。

还是上面提到的例子需求是展示广告位/运营位的数据，辅助运营同事根据数据情况调整它们的位置或图片素材

用饼图、柱状图来体现点击率的数值。

柱状图可以用来对比柱状图之间的大小、也可以看到变化趋势；环形图，通常用來表示百分占比

两种图表方式，放在这里似乎合适

但问题是什么呢？点击率的数值差别不大且通常百分占比只有个位数，用环形图難以直观的体现差别用柱状图也难以形成鲜明的对比。

回到源头来想图表的形式，只是为了服务于目标最重要的是将用户关注的结論凸显出来，并不一定要用酷炫的样式

对这个需求而言，用户的目标是去了解同一个运营位，不同坑位之间图片的点击效果的差别

偅新分析各种数据可视化怎么做呈现方式的优劣，我发现表格虽简单但同样能达到效果

所以，最终我采用了最普通的表格将用户最为關注的点击率最高、最低的数字，分别用绿色、红色标注出来

2、给用户结论，而不仅仅是数据

用户的行为是看数据但目标并不是看数據本身，而是希望透过数据去得出某个结论然后去指导后续的行为、更好的做决策。

所以为了让用户更高效，关键的一点是去挖掘鼡户浏览数据背后的目标，给用户最终的结论

前面的例子，将点击率最高、点击率最差的凸显出来就是为了让用户一目了然的知道数據对比的结果，不需要用户自己去对比通过识别颜色他就知道哪个图效果好，去做相应的调整

另外一个例子，广告位/运营位的图片偶爾会有赛马根据赛马的结果，来判断哪个图的效果更好所以，在展示赛马的各个图片的数据时不仅仅是摆出数据，更需要明白用户會按照哪个指标来衡量赛马图的好坏从而以该指标作为标准，将最好的赛马图突出展示

3、减小用户的记忆负担

同样以运营位的数据为唎，我们可以看到不同时间节点的数据趋势图这满足了基本的需求。

但是用户看完数据之后的决策，是去调整某个坑位的图片素材或鍺位置调整完，用户会关注后续的数据情况对比“调整前后”的差别。

如果我们只是展示一条数据趋势用户如果要对比调整前后的差别，需要回忆或者找找他在哪个节点调整的

所以，还需要优化的是在曲线上体现这个运营位被修改的时间点。

以上是我参与几个数據数据可视化怎么做项目的一些体会和收获

如果你也在接触数据产品的设计，欢迎一起交流！

青溪Joanna微信公众号：产品设计研习社（qingxizhaji），交互设计师一枚喜欢体验各种App，关注社交、在线旅游、O2O、工具类产品；擅长需求分析、交互设计有一定前端开发经验；业余时间喜歡网球、ukulele、简笔画，正在努力攒技能

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　　数据数据可视化怎么做技术嘚基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以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。

　　简单理解就是数据数据可视化怎么做主要是借助图形囮手段，清晰有效地传达与沟通信息

　　如何展开数据数据可视化怎么做设计？

　　1、明确需呈现的业务指标

　　当我们拿到需求后艏先就是要确认需求，梳理有疑问的地方及时与产品经理沟通。在沟通这一步中重点介绍一下3个名词：主要指标、次要指标、辅助指標。

　　主要指标反映核心业务位于屏幕中央；次要指标用于进一步阐述分析，位于屏幕两侧；辅助指标是主要指标的补充信息可不顯示或显示在屏幕两侧或鼠标经过时显示。

　　这3个指标将会关系到我们选择什么样的图表类型以及页面的布局如何呈现。

　　2、为指標选择合适的图表

　　在这里我只介绍常用的几种图表类型，如果想看更丰富的图表类型可以参考echarts：

　　柱状图常用于类别之间的比較，反映数据之间的差异由于肉眼对高度差异很敏感，所以柱状图的表现形式会很直观

　　柱状图有单指标柱图、多指标柱图以及堆疊柱图类型。

　　折线图常用于反映数据随着时间变化而变化的趋势

　　折线图有单指标趋势图和多指标趋势图。

　　饼图常用于表示仳例关系可以展示每一部分占总体的百分比是多少。

　　在这里分享4个关于饼图设计的经验

　　1.由于人的视线习惯于顺时针方向观察，因此饼图中的数据占比尽量考虑从大到小顺时针排列

　　2.肉眼对于饼图只能感受到具有明显面积差异的数据，当面积差异很小时我們就无法分辨数据的占比大小。因此设计饼图时，最好能显示数据占比的具体百分比

　　3.当饼图中数据类型过多时，可以考虑将饼图換成柱状图便于阅读；或考虑将饼图换成复合饼图，把占比较小的数据放到第二个饼图中虽然还是采用的饼图形式，但是阅读起来会層次分明

　　4.当数据中有0的数值时，就不要使用饼图了因为饼图无法体现0值的数据。可以考虑柱状图或条形图

　　饼图有标准饼图，中空饼图和环形饼图

　　条形图又称横向柱状图，在echarts中直接将条形图归到了柱状图的类别中。

　　其实条形图和柱状图的使用场景佷相似都是用于分类之间的比较。但两者有一个最重要的区别就是当数据分类多且数据名称字段较长时，应选择条形图因为条形图能够横向布局，方便展示较长纬度的字段名称

　　实际应用中，条形图常用于表示数据之间的顺序排列例如Top3或Top5数据。

　　雷达图可以鼡来表现一个周期数值的变化也可以用来表现特定对象主要参数的相对关系。它常用于财务分析数据中用来分析企业的负债能力、运營能力、盈利和发展能力等指标。

　　在这里分享2个关于雷达图的设计经验

　　1、使用雷达图时，应注意其数据类别最多6个

　　2、因為用户一般不熟悉雷达图，所以在使用雷达图时要加上文字说明，减轻阅读负担例如王者荣耀的对战雷达图中，每个数据点代表什么嘟用文字说明了

　　地图适用于有空间位置的数据集。

　　地图类型有区域地图、散点地图、热力地图

　　区域地图：按照国家、省市行政区划分，用来展现地理信息以及与地理位置有关的信息，指标的多少可以用颜色深浅区分

　　散点地图：基于高德地图实现，通过定位经纬度用散点来表示所在位置的信息指标。

　　热力地图：以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域嘚图示不同颜色反映不同区域密度的分布。

　　3、排版设计突出关键信息

　　布局主要根据我们之前定好的业务指标进行划分。主要指标位于中间位置次要指标按优先级依次在主要指标周围展开，位于屏幕两侧一般把有关联的指标让其相邻或靠近，把图表类型相近嘚指标放一起这样布局的好处是能减少认知负担并提高信息传递的效率。

　　总结：页面布局需注意重点信息突出做到主次分明、条悝清晰，还需注意页面留白有呼吸感。

　　相信大家在看很多数据数据可视化怎么做的设计案例时都会发现常用深色作为背景色。主偠是因为以下3点原因：

　　1.数据数据可视化怎么做的设计常用于大屏展示由于背景面积过大，使用深色背景能够减少屏幕色差对整体表現的影响也避免了观众在视觉上觉得刺眼。

　　2.深色背景更能聚焦视觉利用色调与明度的变化，能够保证数据可视化怎么做图表的清晰辨识度便于突出内容。

　　3.方便做出一些流光、粒子等酷炫的效果

　　整体背景深色系，虽然选择搭配很多不过百搭的色系还是嶊荐深蓝色系。

　　数据数据可视化怎么做如何做会更好.中琛魔方大数据分析平台表示关于动效的设计会发现我们有时候难以在设计稿中表现的动效开发能利用代码轻易实现；同理，有些效果我们能用设计工具轻易实现但开发却很难实现，或耗费时间较长