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Web端设计语言库——数据可视化

蓝蓝设计的小编

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一、可视化原则
数据可视化是把相对复杂、抽象的数据通过可视化手段,表达数据内在的信息和规律,促进数据信息的传播和应用。
Dreawer Design 团队总结了以下四个可视化原则,供设计者参考及使用:
1. 准确
数据图表需精准、如实地反应数据信息的变化特征。
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2. 清晰
让设计服务于数据内容,给用户以最为清晰、明确、迅捷的数据展示。用户看到可视化图表时,应能在 5 秒内了解到它的用途,而不是花几分钟都不能理解各个数据的含义。
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3. 简单
可视化结果应该是一看就懂,不需要思考和过度理解,因而选定图表时要理性,避免为了视觉上的效果而选择一些对用户不太友好的图形。
下面为图标类型与认知成本对比:
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4. 美观
优秀的数据可视化界面,会有一套非常严谨一致的版面。这里的一致性需要考虑到布局、结构和内容。
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二、图表解构
1. 构成元素
我们从标题、坐标轴、图例、标签、提示信息、数据图形这 6 个大类,对数据图表进行进一步元素拆解及阐述。设计过程中,需遵循可视化原则来精简数据图表,让用户快速获取图表中的关键信息,完成任务。
 
图表构成 6 大类,元素细分:
1. 标题:图表标题;
2. 坐标轴:X/Y轴线、刻度线、网格线、X/Y轴标题、X/Y轴标签;
3. 标签:数据点、引导线、(文本)数据值;
4. 提示信息;
5. 图例;
6. 数据图形:线、矩形、扇形、环形等。
下面为数据图表的基本构成元素示例(为了便于观察,某些字母做了大写处理):
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除了以上的常规元素,还有常用于饼图、环形图中的“引导线”:
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2. 标题
标题是概括图表主题的说明文字,一个明确、精简的标题可以迅速让读者理解图表要表达的内容。
2.1 位置
一般位于数据图表卡片的左上方。
2.2 使用建议
标题需言简意赅、符合图表主题;尽量控制在 20 个字以内,标题宽度尽量不要超过卡片宽度。
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2.3超长处理
当标题超过长出卡片宽度时,省略标题中间的文字,保住首尾,如“我是...标题”。
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3. 坐标轴
3.1 坐标系
坐标轴包含在坐标系的概念里,因此,我们需要先了解坐标系。坐标系是能够使每个数组在维度空间内找到映射关系的定位系统,更偏向数学/物理概念。
 
数据可视化中,最常用的二维坐标系有两种:
笛卡尔坐标系:即直角坐标系,是由相互垂直的两条轴线构成。常用于柱状图、条形图、折线图、面积图等。
极坐标系:由极点、极轴组成,坐标系内任何一个点都可以用极径 r 和夹角 θ(逆时针为正)表示。常用于饼图、圆环图、雷达图等。
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补充说明:
1. 坐标轴由定义域轴(X 轴)和值域轴(Y 轴)组成。条形图中,定义域轴为 Y 轴,值域轴为 X 轴。
2. X轴为水平方向的横轴,Y 轴为垂直方向的竖轴。以下主要针对笛卡尔坐标系的坐标轴构成进行分析:
3.2 坐标轴
定义:坐标轴指二维空间中统计图表中的轴,是坐标系的构成部分,它用来定义坐标系中数据在方向和值之间的映射关系。
构成元素细分:X/Y 轴线、刻度线、网格线、X/Y 轴标题、X/Y 轴标签。
3.3 轴类型
根据对应变量是连续数据还是离散数据,可以把坐标轴分为:分类轴、时间轴、连续轴三大类。
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3.4 X/Y 轴线
颜色层级:X/Y轴线要比网格线层级高、颜色深,这样能让图表有主次区分。
使用建议:有网格线时,柱状图/折线图会隐藏 Y 轴线,条形图则是隐藏 X 轴线,以达到信息降噪、突出重点的目的。
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3.5 刻度线
轴刻度线是轴线上的小线段, 用于指示数值标签在坐标轴上的具体位置。轴刻度线有 3 种放置方式:置内、置中(即交叉方式)、置外。
位置建议:刻度线置中/置内时,可能会和网格线、数据图形重叠,所以建议将刻度线置于数值坐标轴外侧,以呈现最佳显示效果。
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显示建议:
折线图:刻度线、X/Y 轴标签、数据点需要保持在同一垂直线上;
柱状图/条形图:由于单个柱子有很强的对应关系,此时可以隐藏刻度线;
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3.6 网格线
定义:网格线是用来辅助图表优化映射关系的,我们需要弱化网格线的视觉效果,来增加数据的可阅读性。
作用:1. 延伸数值刻度至可视化对象中,以便观察数据值的大小;2. 增加可视化对象之间的对比观察度。
使用建议 1 :使用网格线时,需遵从主次原则,以轴线为主、网格线为辅;样式上可采用实线或虚线;避免颜色过重、使用纯黑/纯白色。
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使用建议 2 :网格线一般跟随值域轴的位置单向显示,柱状图、折线图等采用水平网格,条形图采用垂直网格。
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3.7 X/Y 轴标题
轴标题主要用于说明坐标轴数据组的含义,也可理解为“轴单位”。当可视化图表标题、图例、轴标签等已能充分表达数据含义时,可隐藏轴标题。
这样处理体现了奥卡姆剃刀定律:如无必要,勿增实体。
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3.8 X/Y 轴标签
轴标签是对当前某一组数据的内容标注,用于提高数据的可读性。
以下从 X 轴标签、Y轴标签两方面进行分析:
a.  X 轴标签
X 轴标签的设计重点在显示规则上。卡片宽度过窄、标签过多、名称过长时,X 轴标签便会出现显示问题(如标签重叠等)。
为了解决显示问题,我们从连续/时间轴标签(数值类)、分类轴标签(文本类)两方面进行分析:
 
  •  
    连续/时间轴标签
显示规则:建议等分抽样显示、旋转;不尾部省略。
建议等分抽样:连续/时间轴,通常由一组等差数列组成,具有规律性,缺失的数据用户会在脑海中自动补全。所以建议用等分抽样来避免标签的重叠问题。
注意:等分抽样尽量保留首尾数据标签;随机抽样没有规律,会影响用户的判断及辨认,不建议采取随机抽样显示。
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连续/时间轴标签是由“关键数值”组成的标注点,一般都明确精简,尾部省略会影响用户对关键数值的辨认。
为了保证标签的辨识度,我们可以将标签旋转 45°、 90° 。极端情况下(图表宽度极窄),可以同时进行旋转+抽样。
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  •  
    分类轴标签
显示规则:建议旋转显示;不建议抽样显示。
分类轴由几个离散数据标签组成,标签之间独立存在,无紧密逻辑关系,用户无法自动补全缺失信息。因此,不能采取抽样显示,应尽量展示全部标签的全部文本。
若标签横向展示空间不够(文字重叠),我们可以将标签旋转 45°、 90° 来达到预期显示效果。若通过旋转无法满足需求,可使用条形图,将分类轴放在Y轴。
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旋转方向说明:通常情况下,用户的阅读视线为从左至右、从上到下。因此,标签顺时针旋转 45° 更符合用户的浏览习惯。
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b. Y 轴标签
Y 轴标签的设计重点在标签数量、取值范围和数据格式上。标签显示区域一般根据最长标签宽度进行自适应缩放。
  •  
    轴标签的数量
使用建议:根据米勒定律(7±2 法则),Y 轴标签数量应控制在 5-9 个的范围内;Web页面中,Y 轴常用标签数为:6 或 7(含标签0)。
轴标签的数量越多,横向网格线就会越多。过多的轴标签及网格线会造成元素冗余,违背了清晰、准确的可视化原则,也不利于图表信息的表达及阅读。
对齐方式:右对齐
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  •  
    轴标签的取值范围
基准线: Y 轴标签取值应从 0 基线开始,以反映数据的真实性。如果展示被截断的 Y 轴数据,会导致用户做出错误的判断。
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  •  
    轴标签的数据格式
使用建议 1: 标签保留的小数位数保持统一。
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4. 数据标签
数据标签是对数据点对应数值的标注,用于直接观察每个数据点的具体数值。
若图表主要是用来看趋势变化、占比大小等,则不需要显示数据标签。若想精确了解每组数据的具体数值,则可以显示数据标签。
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4.1 位置
数据标签位于数据点的上方。
4.2 显示规则
在不同类型的图表中,数据标签的显示规则不同。我们可以根据数据图形、数据值的特性,选择合适的显示方式,提高图表的准确性。
a. 柱状图
  •  
    基础柱状图
    :数据标签可显示在数据图形内部、外部。
数据标签在图形内部的显示规则:正常情况下,横向显示;数据标签超长时,旋转 90°;图形高度 < 数据标签高度时,不显示数据标签。
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  •  
    分组柱状图
    :数据标签可显示在数据图形内部、外部。显示在内部的数据标签显示宽度不够时,解决方案同上。
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  •  
    堆叠柱状图
    :数据标签显示在数据图形内部。
数据标签在图形内部的显示规则:正常情况下,横向显示;数据标签超长时,旋转 90°;图形高度 < 数据标签高度时,不显示数据标签。
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b. 条形图
数据标签在图形内部的显示规则:正常情况下,横向显示;图形宽度 < 数据标签高度时,不显示数据标签;条形图高度需 >= 数据标签高度。
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基础、分组条形图的数据标签也可以显示在图形外部:
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c. 折线图
数据标签显示在数据点的上方。
图表宽度过窄,数据点多且密时,相邻的数据标签会出现重叠的问题。此时,我们会采用抽样的方式显示数据标签。鼠标悬停数据点,显示隐藏的数据标签。
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d. 饼图、环形图
数据标签显示在图形内部、外部均可。
由于扇形有角度,且形状相对不规则,对数据标签的文本长度包容度较低,环形更是如此。所以,当扇/环形分割过多、面积较小时,建议将数据标签显示在图形外部。
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当然,我们也可以内外部结合使用:
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e. 数据标签颜色
数据标签显示在图形内部时,图形为背景,数据标签为前景。此时,数据图形作为背景色,会影响到数据标签的显色度及易读性。
为了确保良好的可读性,我们通过对图形颜色 HS 值的判断,来决定文字的颜色。这样对比度就在可控范围内,不会出现可读性低的问题。
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作者:布鲁星人
链接:https://www.zcool.com.cn/article/ZMTYzNzI0NA==.html
来源:站酷
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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作者:阿兰是Alan
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一招搞定数据可视化设计的核心工具!

蓝蓝设计的小编 大数据可视化设计文章及欣赏

数据图表是一种非常重要的可视化工具,它能够帮助用户更直观地理解和分析数据。借助于图形化的手段,清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度,数据可视化可以让用户快速抓住要点信息,让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。
 
⭐️
PART 1 ——————
数据图表的概述
数据图表是将复杂的数据集转换为图形或图像的过程,旨在通过视觉化的方式简化信息的理解和分析。它不仅是一种技术手段,更是一种沟通工具,能够帮助人们更有效地解释数据、发现模式、做出决策并传达见解。
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
「核心价值」
·  简化复杂信息:数据图表通过图形化的手段简化了大量数字或文本信息,使读者能够迅速抓住关键点。
·  促进理解与学习:利用人类大脑对图形和色彩的敏感性,数据图表加速了信息处理过程,支持教育和培训。
·  辅助决策制定:数据图表为管理层或其他决策者提供了有价值的商业智能,支持快速决策。
·  提升沟通效果:促进了跨部门协作和公众传播的效果。
 
「核心要素」
·  数据:来源可以是数据库、API或文件,类型包括定量和定性数据。
·  图表类型:根据数据特性和分析目的选择最恰当的图表类型。
·  设计原则:确保图表清晰易读、准确无误、风格一致且具备视觉吸引力。
 
「核心目标」
·  简化复杂信息:使大量数字或文本信息变得直观易懂。
·  促进理解与学习:加速信息处理过程,支持教育和培训。
·  辅助决策制定:提供有价值的商业智能,支持快速决策。
·  提升沟通效果:增强跨部门协作和公众传播的效果。
·  探索数据关系:发现隐藏模式,验证假设。
·  监测与跟踪进展:实时监控关键指标,规划项目管理。
 
⭐️
PART 2
——————
应用标准指南
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
设计有效的数据图表不仅需要选择合适的图表类型,还需要遵循一系列设计要点以确保图表既美观又实用。以下是应用数据图表时需要注意的标准指南:
 
1. 明确目标与受众
·  理解需求:明确你希望通过图表传达的信息是什么。
·  考虑受众:了解你的目标受众是谁,他们的知识水平和兴趣点在哪里。
2. 简洁性与清晰度
·  去除冗余:避免不必要的装饰元素,保持图表简单明了。
·  突出重点:通过颜色、字体大小等方式强调最重要的信息。
·  易于解读:确保图表中的每个元素都有其明确的意义,并且容易被理解。
3. 数据准确性
·  精确无误:保证所使用的数据是最新且经过验证的。
·  透明度:注明数据来源,增加可信度;如果适用,提供数据获取方法或计算公式。
4. 合理使用颜色
·  色彩心理学:根据情感联想选用颜色,例如绿色通常关联增长,红色常用来警示。
·  对比度:使用足够的颜色对比来区分不同的数据系列或类别,同时考虑到色盲用户的需要。
·  一致性:在多个图表中保持颜色方案的一致性,以便于比较。
5. 标签与注释
·  完整标签:为所有轴、图例和其他重要元素添加清晰的标签。
·  必要注释:对于特别重要的数据点或异常情况进行说明,帮助用户更好地理解图表内容。
6. 图表标题与描述
·  简洁标题:用简短而准确的语言概括图表的主要信息。
·  辅助文本:如有必要,可以添加副标题或简短描述来补充背景信息或解释图表含义。
7. 交互性(如适用)
·  工具提示:当用户将鼠标悬停在某个数据点上时,显示详细信息。
·  动态更新:对于实时数据,设计允许自动刷新的图表。
·  筛选与排序:提供选项让用户根据自己的兴趣过滤或重新排列数据。
8. 响应式设计
·  适应多平台:确保图表能够在不同设备(桌面电脑、平板电脑、智能手机)上良好显示。
·  可缩放:允许用户放大特定区域或滚动查看超出初始视图的数据。
9. 避免误导性表示
·  比例尺的选择:合理设置Y轴起始值和增量,避免夸大或缩小差异。
·  避免三维效果:除非绝对必要,否则不要使用三维效果,因为它们可能会扭曲感知比例。
10. 故事讲述
·  逻辑连贯:构建一个从开始到结束逐步理解数据背后意义的故事线。
·  引导视线:通过布局和视觉层次引导观众关注最重要或最有趣的部分。
11. 测试与反馈
·  用户测试:邀请真实用户测试图表,收集反馈以改进设计。
·  持续优化:基于用户反馈和技术进步不断调整和完善图表设计。
 
遵循上述标准可以帮助创建出既美观又功能强大的数据图表,从而更有效地支持决策过程并促进信息交流。
 
⭐️
PART 3
——————
图表构成元素
想准确的将图表与所要表现的数据进行对应,需要了解图表本身所包含的基本元素。
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
在这些元素中正常情况下一定在图表中的有:标题、时间范围、图形主体,经常出现的有:坐标系、图例、提示信息,有时候会有的有:切换选项和值域。
 
· 标题
(Title)
简明扼要地说明图表的内容和目的。
标题应位于图表上方居中位置,使用清晰易读的字体和大小。
 
· 坐标系(Coordinate System)
定义图表的X轴和Y轴,以及数据点的位置。
坐标轴应清晰地标记,包括刻度线和刻度值。确保刻度间隔合适,易于阅读。
 
· 时间范围(Time Range)
告知用户图表数据覆盖的时间段。
如果图表显示的是时间序列数据,时间范围可以放在标题下方或者图表底部的X轴标签旁边。
 
· 图形主体(Graph Body)
定义图表的X轴和Y轴,以及数据点的位置。
坐标轴应清晰地标记,包括刻度线和刻度值。确保刻度间隔合适,易于阅读。
 
· 图例(Legend)
解释图表中不同颜色或图案代表的数据系列。
图例应放置在图表的边角位置,不妨碍图表的主体内容。图例中的颜色或图案应与图表中的一致。
 
· 提示信息(Tooltip)
允许用户选择不同的数据系列或时间范围。
切换选项可以是按钮或下拉菜单的形式。应放置在图表的一侧或顶部,不影响图表主体的可视性。
 
· 切换选项(Toggle Options)
允许用户选择不同的数据系列或时间范围。
切换选项可以是按钮或下拉菜单的形式。应放置在图表的一侧或顶部,不影响图表主体的可视性。
 
· 值域(Value Range)
允许用户调整坐标轴的范围,以聚焦于特定的数据区间。
值域调整通常出现在坐标轴附近的小控件中,例如滑块或输入框。
 
⭐️
PART 4
——————
常见的数据图表类型
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
在C端(消费者端)应用中,数据图表是一种非常重要的可视化工具,它能够帮助用户更直观地理解和分析数据。
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
 
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PART 5
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选择合适图表的关键因素
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
挑选最佳图表类型是一个综合考量数据集特点、应用场景需求以及目标受众理解能力的过程,是确保数据有效传达的关键。以下是选择图表类型时应考虑的几个重要要点:
 
1. 数据性质
·  定量 vs 定性:确定你的数据是数值型(如销售额、温度)还是分类型(如性别、地区)。数值型数据通常适合柱状图、折线图等;分类型数据可能更适合饼图或条形图。
·  时间序列 vs 非时间序列:如果数据随时间变化,如股票价格或天气预报,则折线图和面积图可能是最佳选择。如果是静态数据,如人口统计信息,则可以考虑柱状图或饼图。
 
2. 比较需求
·  类别对比:如果你需要比较不同类别的数量或比例,柱状图、条形图和饼图是很好的选择。
·  趋势分析:对于展示随时间或其他连续变量的变化趋势,折线图和面积图更为合适。
·  相关性探索:当你要研究两个变量之间的关系时,散点图可以帮助你发现潜在的相关性或模式。
 
3. 数据量与复杂度
·  少量数据:对于简单且数据点较少的情况,饼图、条形图等可以直接清晰地传达信息。
·  大量数据:面对大量数据或高维数据集时,热力图、气泡图、树状图等能够更有效地处理复杂信息,并帮助识别模式。
 
4. 用户目标与受众理解能力
·  决策支持:如果目的是辅助快速决策,那么应该选择易于解读、直观明了的图表类型,如子弹图、漏斗图等。
·  教育或解释:针对教育目的或需要详细解释的数据,可以选择更具互动性的图表,如带有工具提示或动态更新功能的图表。
 
5. 图表的功能性
·  强调差异:如果你想突出显示异常值或显著差异,可以选择箱线图、瀑布图等。
·  构成分析:为了展示各部分占整体的比例关系,饼图和堆叠柱状图非常有用。
·  分布展示:直方图和密度图能很好地展示数据的分布情况,包括集中趋势和离散程度。
 
6. 可视化效果与美观性
·  视觉吸引力:某些图表不仅传递信息,还能增强视觉美感,如玫瑰图、雷达图等,适用于报告封面或演示文稿中。
·  空间效率:在有限的空间内传达更多信息,子弹图、仪表盘等紧凑设计的图表是不错的选择。
 
7. 行业惯例与标准
·  领域特定:不同的行业可能有其偏好使用的图表类型,例如金融领域常用蜡烛图,地理信息系统常用地图可视化。
·  遵循规范:遵守所在领域的图形表示规范,确保图表的专业性和可接受性。
 
通过综合考虑上述要点,你可以为特定的数据集和应用场景挑选出最合适的图表类型,从而最大化数据的价值并促进有效的沟通。选择图表时,务必结合实际需求和用户背景,确保最终呈现的信息既准确又易于理解。
 
⭐️
PART 6
——————
使用场景
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
「健康类应用」
健康类App通过使用多样化的数据图表,不仅让用户对自己的健康状况有了更直观的理解,同时也激励用户采取积极的生活方式改变,从而改善健康状况。
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
——图表运用特点——
1. 清晰易读
·  直观布局:图表的颜色和布局让用户能够迅速获取关键信息,如每日步数、卡路里消耗等。
·  视觉层次分明:使用不同的颜色、字体大小和对比度来区分关键信息和次要信息,最重要的数据一目了然。
·  一致性:整个应用程序中图表风格的一致性,包括颜色编码、图标和布局,以增强用户对不同页面间数据的理解。
 
2. 互动性
·  深度探索:用户通过点击、滑动或其他交互操作深入查看更详细的数据,如具体日期的锻炼记录或饮食摄入情况。
·  多维度筛选:灵活的筛选选项,让用户可以根据时间范围(日、周、月)、运动类型等进行筛选,满足个性化的查询需求。
·  导出功能:为用户提供将图表导出为图片或CSV格式的功能,便于打印或分享给教练或朋友。
 
3. 个性化
·  用户定制:根据用户的个人健康目标或偏好调整图表内容,例如突出显示关键指标的变化趋势或特定训练方案的效果。
·  目标跟踪:类似于健康管理目标设定,允许用户设定并跟踪自己的健身目标,如减重、增肌等。
·  建议与反馈:集成系统推荐的图表视图或设置,方便用户快速评估进展,并为用户提供有针对性的反馈和建议。
 
4. 实时更新
·  即时反馈:图表能够迅速反映最新的健身数据,如实时监测的心率或运动进度,这对于及时调整训练计划尤为重要。
·  同步与整合:与其他健身设备或平台无缝对接,自动同步来自各种来源的数据,如智能手环、跑步机等,确保数据的完整性和准确性。
·  通知与提醒:当某些关键指标达到预设目标或需要特别关注时,及时向用户发送通知或提醒,鼓励持续参与。
 
5. 教育与支持
·  学习资源:提供额外的学习资源链接或内置教程,帮助用户更好地理解他们的健身数据和图表背后的意义。
·  社区交流:创建一个安全的社区平台,让用户之间可以交流经验和支持,增加互动性和动力。
 
综上所述,健身类APP图表运用的设计特点不仅强调了清晰易读、互动性强、个性化定制和实时更新,还特别注重用户体验和社区互动。这些特性共同作用,可以帮助用户更有效地管理和理解健身数据,从而促进更好的健康管理和运动效果。
 
「医疗辅助应用」
医疗辅助应用的数据图表设计特点可以从健身类APP的设计特点中汲取灵感,但同时也需要考虑到医疗行业的特殊需求和严格标准。
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
——图表运用特点——
1. 清晰易读
·  专业术语解释:确保图表本身清晰易读的同时,提供必要的术语解释或简短说明,帮助非专业人士理解复杂的医学概念。
·  视觉层次分明:使用不同的颜色、字体大小和对比度来区分关键信息和次要信息,确保最重要的数据一目了然。
·  一致性:保持整个应用程序中图表风格的一致性,包括颜色编码、图标和布局,以增强用户对不同页面间数据的理解。
 
2. 互动性
·  深度探索:用户通过点击、滑动或其他交互操作深入查看更详细的数据,如具体日期的测量结果或特定治疗阶段的效果。
·  多维度筛选:灵活的筛选选项,让用户可以根据时间范围(日、周、月)、病患群体、疾病类型等进行筛选,满足个性化的查询需求。
·  导出功能:为用户提供将图表导出为PDF、CSV等格式的功能,便于打印或分享给其他医疗专业人员。
 
3. 个性化
·  患者定制:根据患者的健康状况、治疗计划或个人偏好调整图表内容,例如突出显示关键指标的变化趋势或特定治疗方案的效果。
·  医生建议:集成医生推荐的图表视图或设置,方便医生快速评估病情进展,并为患者提供有针对性的反馈。
·  健康目标跟踪:类似于健身APP中的目标设定,允许患者设定并跟踪自己的康复或健康管理目标,如血压控制、体重管理等。
 
4. 实时更新
·  即时反馈:图表能够迅速反映最新的健康数据,如实时监测的生命体征或实验室检测结果,这对于紧急情况下的决策尤为重要。
·  同步与整合:与其他医疗设备或系统无缝对接,自动同步来自各种来源的数据,如可穿戴设备、医院信息系统等,确保数据的完整性和准确性。
·  通知与预警:当某些关键指标超出正常范围时,及时向患者和相关医护人员发送通知或警告,以便采取必要的干预措施。
 
5. 隐私与安全
·  数据加密:所有传输和存储的数据都应经过严格的加密处理,确保患者信息的安全。
·  访问权限控制:实施细粒度的权限管理,确保只有授权人员可以查看敏感数据。
·  合规性:遵守相关的法律法规和行业标准,如HIPAA(美国健康保险流通与责任法案)或其他国家/地区的疗数据保护法规。
 
6. 教育与支持
·  学习资源:提供额外的学习资源链接或内置教程,帮助用户更好地理解他们的健康数据和图表背后的意义。
·  社区交流:创建一个安全的社区平台,让患者之间或患者与医生之间可以交流经验和支持。
 
综上所述,医疗辅助Web应用的数据图表不仅要具备清晰易读、互动性强、个性化定制和实时更新的特点,还需要特别关注隐私保护和安全性,以及提供足够的教育和支持资源。这些特性共同作用,可以帮助医疗专业人员和患者更有效地管理和理解健康数据,从而促进更好的医疗服务和健康管理。
 
「金融类应用」
金融类应用的数据图表设计需要特别关注清晰性、互动性、个性化和实时更新,同时还要考虑到金融行业的特殊需求如安全性、合规性和专业性。
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
——图表运用特点——
1. 清晰易读
·  直观布局:图表的颜色和布局让用户能够迅速获取关键信息,如股票价格走势、投资组合表现等。
·  视觉层次分明:不同的颜色、字体大小和对比度来区分关键信息和次要信息,确保最重要的数据一目了然。
·  一致性:整个应用程序中图表风格的一致性,包括颜色编码、图标和布局,以增强用户对不同页面间数据的理解。
·  术语解释:提供必要的术语解释或简短说明,帮助非专业人士理解复杂的金融概念。
 
2. 互动性
· 深度探索:用户通过点击、滑动或其他交互操作深入查看更详细的数据,如具体日期的交易记录或市场波动情况。
·  多维度筛选:灵活的筛选选项,让用户可以根据时间范围(日、周、月、年)、资产类型(股票、债券、基金等)进行筛选,满足个性化的查询需求。
·  导出功能:为用户提供将图表导出为图片、PDF或CSV格式的功能,便于打印或分享给财务顾问或同事。
·  情景模拟:提供情景分析工具,用户可以调整变量(如利率、通胀率)来预测不同市场条件下的投资表现。
 
3. 个性化
·  用户定制:根据用户的个人投资目标或偏好调整图表内容,例如突出显示关键指标的变化趋势或特定投资策略的效果。
·  风险偏好匹配:基于用户的风向承受能力,推荐适合的投资组合配置,并展示相应的风险与回报图表。
·  建议与反馈:集成系统推荐的图表视图或设置,方便用户快速评估投资进展,并为用户提供有针对性的投资建议和反馈。
 
4. 实时更新
· 即时反馈:确保图表能够迅速反映最新的金融市场数据,如实时股价、汇率变动等,这对于及时调整投资策略尤为重要。
·  同步与整合:与其他金融平台或服务无缝对接,自动同步来自各种来源的数据,如银行账户、证券账户等,确保数据的完整性和准确性。
·  通知与提醒:当某些关键指标达到预设阈值或需要特别关注时,及时向用户发送通知或提醒,帮助用户抓住投资机会或规避风险。
 
5. 安全与合规
·  数据加密:所有传输和存储的数据都应经过严格的加密处理,确保用户隐私和资金安全。
·  访问权限控制:实施细粒度的权限管理,确保只有授权人员可以查看敏感数据。
·  合规性:遵守相关的法律法规和行业标准,如GDPR(欧盟通用数据保护条例)、SOX(萨班斯-奥克斯利法案)等,确保数据处理符合法律要求。
 
6. 教育与支持
·  学习资源:提供额外的学习资源链接或内置教程,帮助用户更好地理解他们的金融数据和图表背后的意义。
·  社区交流:创建一个专业的社区平台,让用户之间或用户与金融专家之间可以交流经验和支持。
·  客户支持:提供在线客服或热线电话,确保用户在遇到问题时能够得到及时的帮助。
 
综上所述,金融类应用的数据图表设计不仅要具备清晰易读、互动性强、个性化定制和实时更新的特点,还需要特别关注安全性和合规性,以及提供足够的教育和支持资源。这些特性共同作用,可以帮助用户更有效地管理和理解金融数据,从而做出更加明智的投资决策。
 
「信息记录类应用」
另一类比较常用图表的 App 是信息记录类 App,这些 App 通常会统计用户主动输入信息的频次或频率,依此生成一段时间周期内的统计图表。
数据图表:多领域信息可视化的核心工具
 
 
——图表运用特点——
1. 清晰易读
·  直观布局:图表的颜色和布局让用户能够迅速获取关键信息,如每日情绪波动、月度费用支出等。
·  视觉层次分明:不同的颜色、字体大小和对比度来区分关键信息和次要信息,确保最重要的数据一目了然。
·  一致性:保持整个应用程序中图表风格的一致性,包括颜色编码、图标和布局,以增强用户对不同页面间数据的理解。
·  术语解释:对于不太常见的记录类别或指标,提供必要的解释或简短说明,帮助用户理解图表内容。
 
2. 互动性
·  深度探索:允许用户通过点击、滑动或其他交互操作深入查看更详细的数据,如具体日期的记录详情或特定事件的影响。
·  多维度筛选:提供灵活的筛选选项,让用户可以根据时间范围(日、周、月、年)、记录类型(如费用分类、情绪标签)进行筛选,满足个性化的查询需求。
·  导出功能:为用户提供将图表导出为图片、PDF或CSV格式的功能,便于打印或分享给朋友或顾问。
·  情景模拟:在适用的情况下,提供情景分析工具,用户可以调整变量(如预算分配)来预测不同情况下的结果。
 
3. 个性化
·  用户定制:用户的个人目标或偏好调整图表内容,例如突出显示关键指标的变化趋势或特定习惯养成的效果。
·  目标跟踪:类似于健身APP中的目标设定,允许用户设定并跟踪自己的记录目标,如每月节省金额、每周阅读书籍数量等。
·  建议与反馈:集成系统推荐的图表视图或设置,方便用户快速评估进展,并为用户提供有针对性的反馈和建议。
 
4. 实时更新
·  即时反馈:图表能够迅速反映最新的记录数据,如实时更新的情绪评分或新添加的费用条目,这对于及时调整计划尤为重要。
·  同步与整合:与其他相关平台或服务无缝对接,自动同步来自各种来源的数据,如银行账户、健康监测设备等,确保数据的完整性和准确性。
·  通知与提醒:当某些关键指标达到预设阈值或需要特别关注时,及时向用户发送通知或提醒,帮助用户保持记录习惯或抓住改进机会。
 
5. 隐私与安全
·  数据加密:所有传输和存储的数据都应经过严格的加密处理,确保用户的个人信息和敏感数据的安全。
·  访问权限控制:实施细粒度的权限管理,确保只有授权人员可以查看敏感数据。
·  合规性:遵守相关的法律法规和行业标准,如GDPR(欧盟通用数据保护条例),确保数据处理符合法律要求。
 
6. 教育与支持
· 学习资源:提供额外的学习资源链接或内置教程,帮助用户更好地理解他们的记录数据和图表背后的意义。
·  社区交流:创建一个安全的社区平台,让用户之间可以交流经验和支持,增加互动性和动力。
·  客户支持:提供在线客服或热线电话,确保用户在遇到问题时能够得到及时的帮助。
 
7. 历史回顾与趋势分析
·  长期趋势:提供长周期的趋势分析图表,帮助用户回顾过去一段时间内的变化和发展,如年度费用总结、多年情绪变化等。
·  模式识别:通过可视化手段帮助用户发现隐藏的模式或规律,如消费习惯、情绪波动周期等。
·  里程碑标记:在图表中标记重要的里程碑或转折点,如重大事件发生的时间、重要决策做出的时刻等,增强回忆和反思的价值。
 
综上所述,信息记录类应用的数据图表设计不仅要具备清晰易读、互动性强、个性化定制和实时更新的特点,还需要特别关注隐私与安全性,以及提供足够的教育和支持资源。这些特性共同作用,可以帮助用户更有效地管理和理解记录的信息,从而促进更好的自我管理和行为改变。
 
⭐️
PART 7
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结语
数据图表:多领域信息可视化的核心工具


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