2024-10-29 鹤鹤 大数据可视化设计文章及欣赏
随着大数据技术的蓬勃发展，大数据可视化UI设计已成为企业决策支持、业务分析和数据洞察的重要手段。本文摘要旨在探讨大数据可视化UI设计的重要性、设计原则、关键要素以及其在各行业中的应用价值。
大数据可视化UI设计通过将海量数据转化为直观的图表、图形和界面元素，使用户能够快速理解数据的含义和趋势。这种设计不仅提高了数据的可读性，还增强了用户的决策能力和业务洞察力。
在设计过程中，大数据可视化UI设计遵循以数据为核心、用户体验优先、美观与实用并重等原则。设计师需要深入了解用户需求，合理规划布局，选择合适的图表类型和数据展示方式，确保信息的易读性和易用性。同时，设计还需考虑颜色搭配、字体选择、图标与图形等元素，以提高整体的美观度和辨识度。
关键要素方面，大数据可视化UI设计注重数据的实时性、交互性和可视化效果。实时数据流和动态图表可以满足用户对实时监控的需求，而交互功能如缩放、平移、筛选等则提高了用户的数据探索体验。此外，设计还需考虑大屏展示、兼容性、加载速度和稳定性等性能优化问题，确保用户在不同环境下都能获得流畅的使用体验
整个大屏的迭代升级从三个方面着手处理，首先是对视觉风格的统一，减少画面中绿色、暗紫色、以及亮蓝色的对比关系。其次是优化布局结构，将看数区域与交互区域进行区分。最后是重构动线，将基于业务的数据结构划分优化为基于用户动线和业务的数据结构划分。
整个画面的视觉风格是由色彩、形状以及质感构成。而得到构成画面风格的色彩、形状以及质感则是由竞品调研、设计规范和设计推导共同得来。
竞品调研可以帮助我们去得到行业共识。例如这个水利场景，目前所调研到的所有场景基本都是写实风格，那为什么大家都会进行这样的处理？我的理解是：写实风格可以帮助用户较快的进行真实世界与虚拟世界的映射切换，以及在虚拟世界中对全局的感知洞察，例如地形与水系的相关性洞察等。这样可以帮助用户在有全局感知的状态下，更好的分析和预测水利系统的规律性，帮助用户更好的解决民生问题。那通过这样的一个调研，最终可以得到对我接下来有价值的信息是：地图设计应结合真实地形对水利系统进行表达。
设计规范是对整个大屏视觉的底层定义规范。大屏类产品不同于B端UI类产品，大屏产品的定制属性较强，面对不同客户往往要呈现不同风格的设计，会使我们制定出来的规范出现不适用的情况。因此我们要去做区分，哪些是框架层规范，哪些是表现层规范等。我会有一套自己的框架层规范，然后去适配不同的客户需求定制表现层的设计等。
设计推导主要是对视觉风格的定义，主要采用的方法就是基于关键词的头脑风暴（团队进行得出的结果会更加准确）。首先从产品的业务场景、用户以及产品形态出发，构建核心关键词，然后再进行关键词的发散。将发散之后的关键词进行心境和视觉的映射。通过此方法可以得到对产品视觉的基本感受力。最后再通过象限法对色彩、形状以及质感进行特征提取。
页面框架是整个页面骨架结构，需要符合用户的看数动线以及交互行为等。
基于调研发现目前市面上可以见到的大屏基本都是以左中右结构为主，该产品升级前也是左中右布局。因此对整体布局不做更改。对布局基于栅格进行细微调整，采用1：2：1的布局结构。基于该布局结构又对数据结构布局以及交互布局进行重构。
大屏产品中视觉是灵魂，数据是核心，我们不仅要确保数据的清晰易读，更要将数据的层级结构清晰，符合用户的看数需求。该产品之前的数据结构在仔细分析后得出是基于业务结构划分，这本没有问题，但是如果能结合用户的看数需求去做数据结构划分想必用户会有更好的看数体验。
洞悉用户的看数需求，梳理看数动线是数据产品设计中非常重要的一环。通常大屏产品的目标用户并不是单一用户，而是多种类型的用户，那我们需要去满足不同用户的看数需求，保证大多数用户或者核心用户的看数体验是我们数据产品的核心价值。
该产品在之前的数据结构梳理中属于按照业务的划分方式，会导致核心用户在看数动线上较乱，用户看数体验较差。在梳理完不同用户的核心看数需求后，结合需求再对数据结构进行划分是一种较好的选择。
综上所述，大数据可视化UI设计作为连接用户与数据的桥梁，在提升企业决策效率、优化用户体验和推动业务发展方面发挥着重要作用。未来，随着大数据技术的不断发展和创新，大数据可视化UI设计将继续引领设计领域的变革，为更多行业带来革命性的改变。
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