数据可视化太重要了

杭州/设计爱好者/12天前/20浏览

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数据可视化太重要了

数据可视化类的页面通过一系列图表展现及辅助解读，用户通过浏览和操作数据图表，来实现特定分析目的，制定数据驱动型决策。

设计目标

让使用者快速、清晰地理解数据意义，快速分析趋势，驱动决策。

设计原则

组织性

有逻辑地定义布局，有组织地排布内容。通常使用从上到下和从左到右的结构排列，或递进的交互形式，来凸显常用分析思路：概览第一，聚焦过滤，再按需查看详情。

突出重点

将最重要的视图、最关键的指标放在此类型页面的顶部或左上方。

信息准确

保证数据的准确性、清晰度和完整性。

使用正确的图表类型。

在必要的时候对数据的定义作出解释。

Do & Don't

在对数据进行高度概括时，展示指标卡+数值，比图表更直接。

Collect

尽量在一屏中突出核心指标，将总模块数量控制在5-9个，避免信息过载。

Collect

善于使用筛选、过滤功能，让用户在观察全局的同时，还可以查看数据细节，从而让用户在有疑问时能够快速找到方向。

Collect

模板

概览

将全局视角中最关键的指标，以平铺的方式展现在整个页面中，帮助决策者做决策。当指标重要性平均时采用左图布局，需要强调主题时采用右图布局。

Collect

模板-指标大盘

什么时候用

决策层用户用来监控全局数据，并附带图表来辅助解读。

涉及哪些功能

核心数据、指标卡模块、筛选器、图表区。

Collect

模板-监控

什么时候用

决策层用户用来监控全局数据，通常是围绕着一个主题，展现多个维度的关键指标，并帮助用户快速发现异常。

涉及哪些功能

核心数据、指标卡模块、图表区、地图、仪表盘。

Collect

分析

将数据分析类型页面拆解为多个部分，通常为“总-分”的结构，多维度地展示数据的全貌，帮助使用者发现当前问题。

Collect

模板-多维分析

什么时候用

针对同一主题的多个维度分析。

涉及哪些模块

核心数据、指标卡模块、筛选器、图表区。

Collect

明细

数据明细用来展示单个指标总览和明细。常用于数据报表细节信息的展示，根据业务诉求可配置文本、列表、可视化图表等。

Collect

模板-数据明细

什么时候用

常用于数据报表细节信息的展示。

涉及哪些模块

筛选器、图表区、数据明细表。

Collect

设计建议

串联分析思路

明确此类页面的使用者身份，以及分析目的，从而选择对应的页面类型、划分用户。不同业务线间，关注的核心指标不同，常见的指标类型有：宏观的大盘数据，具体的业务指标。

针对决策者，可以选择描述型的指标结果页面。
针对执行者，可以选择有更多分析功能的分析、详情页面。

确定核心指标间的联系及优先级，合理地进行页面布局，把结论和最重要的指标放在最醒目的位置。

请记住，您可以将以上页面通过交互方式串联起来，讲述你的数据故事。

Collect

卡片的组合方式

一张卡片放置一个主题内容。

Collect

也可将相关性高的数据组合呈现在一个卡片中，并使用通栏分割线区隔。

Collect

选择正确的可视化组件

当设计者对页面的结构有初步的思路之后，可根据信息粒度的大小来选择不同的可视化组件。信息粒度从大到小对应：指标卡和排行榜、图表、文本明细。

Collect

选择正确的色板

Collect

结语

以上就是今天分享的全部内容，我们下期再见！

注：以上文中配图均来自于网络或应用截图，仅作学习分享使用。

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