B端设计语言-数据可视化

面对“可视化”我们脑海里肯定疑惑的问题是：

1. 什么是数据可视化？

2. 数据可视化图表的构成元素有哪些？

3. 如何选择合适的可视化图表？

4. 数据可视化图表有哪些类型？

国外专家Andrew Abela曾整理了一份图表类型选择指南图示，但其实结合我自己的经验，考虑到日常企业的数据分析场景，图中有些图表使用频率是比较低的。所以在此基础上结合自己的经验，总结出了常用的选择指南，总体我认为这些更适合图表展示，希望对大家有用。（文中涉及到的数据均经过处理，不代表实际数据） 

首先，在选择图表之前，设计师首先要确立业务目标，其次，确立给到的指标分析维度，然后，再来选择可视化图表类型进行接下来的设计，一个数据可视化设计流程可以总结为如下几个步骤。

3.1. 确立指标分析维度

指标分析维度是指，图表数据想要传递给观看者什么样的信息，是想表达数据间的对比，构成，占比，还是分布？同一个指标的数据，从不同维度分析就会有不同的视觉效果。

4. 1. 可视化图表类型

图表类型的选择，设计师Andrew Abela在《Chart Suggestions: A Thought Starter》中做了详细的解答。结合实际项目，把图表进行了简化，大致分为比较，构成，分布&联系三大类。

比较类

可视化的方法显示值与值之间的不同和相似之处。使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小，通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。

使用场景

柱状图适用于描述分类数据（大小，数值）之间的对比。

【用户相想对比下，12:05至12:25时间段的请求数】

设计建议

1. 矩形间距宽度及矩形宽度,具体情况具体分析。

2.在同一图表中，一般情况下长方形选用同一色系，如果需要强调某个数据，可以尝试使用对比色进行突出。

3.不推荐使用全圆角，因为可能会导致数据读取歧义。

使用场景

和柱状图相似，最明显的区别是有正反数据的区分，更加强调其对比性 ，适用于两组以上分类数据比较，常见于收入和支出。

【用户相想对比下，10:05至10:20时间段的报错数】

设计建议

对比状态要足够明显，建议使用面性/线性对比或者对比色对比 。

使用场景

和柱状图相似，加强调其对比性 ，适用于两组以上分类数据比较。

【用户相想对比下，10:05至10:20时间段的报错数】

感谢大家阅读～但文章未完（可视化图表样式较多），下章继续～～～