让大数据活起来,使之更贴近大多数人,最重要的手段之一就是数据可视化。某种意义上而言,恰当的可视化运用可以提供给人们认知数据的较短路径,成为通过数据分析传递信息的一种重要工具。然而,数据可视化如要真正可行,应具备适当的交互性。它们必须设计良好、易于使用、易于理解、有意义、更容易被人接受。
如果要深入了解大数据,就需要提高数据的可视化水平。那么,如何搭建数据可视化系统,使复杂和庞大数据用丰富的设计语言清晰表达,并形成鲜明的设计风格?本文将数据可视化的元素进行拆分,提供一站式数据可视化体系规范。
1图表设计
图表基本类型六种基本图表涵盖了大部分图表使用场景,也是做数据可视化最常用的图表类型:
柱状图用来反映分类项目之间的比较;
饼图用来反映构成,即部分占总体的比例;
折线图用来反映随时间变化的趋势;
条形图用来反映分类项目之间的比较;
散点图用来反映相关性或分布关系;
地图用来反映区域之间的分类比较。
基本图表类型都有通用的样式,不过多的展开讲解。我们更多的考虑如何选择常用图表来呈现数据,达到数据可视化的目标。基本方法:明确目标—选择图形—梳理维度—突出关键信息。
a、明确目标
明确数据可视化的目标,通过数据可视化我们要解决什么样的问题,需要探索什么内容或陈述什么事实。
b、选择图形
围绕目标找到能提供信息的指标或者数据,选择合适的图形去展示需要可视化的数据。
AndrewAbela整理的图表类型选择指南图示,将图表展示的关系分为四类:
c、选择维度
分辨哪些是有价值的值得2017治疗白癜风疾病最好的药是什么治疗白癜风哪里比较好