圖表設計總結┃數據可視化的精益之道

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數據可視化是傳達信息的最好的方法之一,它可以直觀地呈現數據,快速吸引用戶的注意力。但是如果設計師對圖表設計的理解有偏差,在界面呈現上可能會對用戶產生錯誤的引導,因此筆者結合自己的工作經驗對圖表設計進行總結,希望每位設計師都能成為優秀的數據搬運工。

下面我將從功能、交互和UI深挖圖表設計的各個知識點,敲黑板畫重點咯~

 

前言

1.概念

圖表泛指在屏幕中顯示的,可直觀展示統計信息屬性(時間性、數量性等),對知識挖掘和信息直觀生動感受起關鍵作用的圖形結構,是一種很好的將對象屬性數據直觀、形象地「可視化」的手段。

如果說表格可以承載數據的全面性,那麼圖表可以完美展現數據的特點和變化,它對數據的解讀能力是表格無法做到的。

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2.使用場景

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(1)比較數據差異情況。基於分類的數據,可以通過比較數據來瞭解不同分類的差異,比如柱狀圖。基於流程的數據,可以通過比較數據瞭解數據的變化趨勢,比如折線圖。

(2)分析數據關聯情況。展現數據間相互關係和數據的流向。比如桑葚圖。

(3)查看數據分布情況。對於錯綜複雜的變量之間關係,可以通過圖表來找出規律。比如利用氣泡圖進行回歸分析。

(4)瞭解數據構成情況。發現各變量的佔比情況,比如餅圖。

 

3.原則

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(1)輕量。眾所周知表格是可以承載數據的全面性,但將相同的數據用可視化展示時,設計師總想將所有的信息堆砌在圖表上,顯得圖表非常笨重,因此增加了用戶的思考時間。在此建議明確你圖表類型的特點,將主要信息呈現在圖表上或者分層展示圖表,比如數據鑽取功能。

(2)直觀。設計師應該將數據信息清晰而直觀地表達出來,使用戶一眼就能洞察事實,更快地發掘商業價值並作出決策。

(3)美感。缺乏美感的數據可視化僅僅是數據展示。美感包括兩個部分,第一個部分是整體協調美,比如對圖表中的各個元素(標題、網格、坐標軸、縮略軸、圖例、提示信息、預警線和輔助線等)進行合理的排版和使用協調的配色。第二部分是局部細節美,比如設計師根據流行趨勢給圖表加上漸變色。

功能

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我將用一種最複雜的圖表類型-雙軸圖當作示範。

 

1.標題。包括左對齊、居中對齊和右對齊。在選擇某種對齊方式前,請兼顧圖例的擺放位置。

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2.柵格。包含點狀、線狀和斑馬線。

(1)根據數據特點選擇橫縱向輔助線,橫向引導線增強水平方向的導視。縱向引導線增強垂直方向的導視。

(2)線狀建議用虛線,因為不是用戶確定指向值。

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3.坐標軸。坐標軸包括X坐標軸、Y坐標軸和次坐標軸。

(1)X軸刻度方向的改變,如果維度過多,則橫向刻度的展示範圍有限。在沒有縮略軸的情況下,需要適當改變刻度的角度(0~90度為宜)節省空間,但是要遵從人的閱讀習慣是從左到右的規則。

(2)Y軸初始值定為0,如果不是,則無法體現數據的全面性。如果數據的波動比較小有意義的(例如,在股票市場數據中),你可以截斷刻度以顯示這些差異。

(3)Y軸刻度值盡量轉化為千位分隔符,如K,M,B。

(4)Y軸最大值取值要恰當,保證圖表佔據2/3以上。

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4.縮略軸。包括滑面和滑柱。

(1)拖動滑柱滑動,增加或較少滑面,從而改變查看密度。

(2)拖動滑面滑動,保持滑面長度,進行前後移動。不改變查看密度,只改變查看範圍。

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5.圖例。離散型數據包括橫向排列和縱向排列,連續型數據包括連續圖例。

(1)所有圖表類型的排列方式要統一,所以要考慮整體的圖表空間是適合橫向排列,還是縱向排列。

(2)所有形式總長度超過內容區換行或換列。

(3)雙軸圖包含了2種圖表類型,不同類型的圖例樣式要有所區分。

(4)連續型數據通過漸變色來展示數據大小的變化。

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6.提示信息。包括查看單個數據點和多個數據點。

(1)單變量的浮層提示內容為相同維度下選擇的變量。多變量的浮層提示內容為相同維度下所有的變量。

(2)提示內容遵從表單規範,按照冒號對齊。

(3)拓展:直聯表的圖例是展示所有變量,但是交叉表不是,是「變量+列維度」的排列組合。

 

7.預警線。數據超過閾值就會報警,幫助用戶監控數據。

(1)預警線建議用實線,並用警示的顏色引起用戶的注意,最好用郵件或短信通知用戶。

 

8.輔助線。用戶設置某值作為數據參考進行比較,比如設置平均分為參考數值。

(1)輔助線建議用虛線,僅起參考作用。

 

交互

1.加載方式。加載動畫建議使用和圖表相關的樣式。

 

2.排除異常值。允許用戶剔除高度異常點,因為異常值會影響用戶對整個圖表的分析。

 

3.數據鑽取。單擊某個數據可以看到該數據的詳細信息,變換分析的粒度。

 

4.適配

(1)增減留白。圖表大小固定不變,只是增減留白空間。

(2)等比縮放。圖表的長寬都以相同比例縮放。

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UI

1.顏色

(1)顏色主題

1)深色背景。適合較少信息內容。

優點:可以通過佈局建立良好的視覺層次,深層次地反映內容,而且視覺吸引力強,給人以高端的視覺感受。

缺點:可讀性低。頁面太過聚焦所以對留白的平衡要求較高。

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2)淺色背景。適合較多信息內容。

優點:可讀性高,增加了頁面空間。

缺點:內容不聚焦,信息過少則頁面顯得太空。

 

(2)配色方案。首先要確保顏色數量足夠滿足數據系列在圖表中的展示。

1)使用成熟的色板,比如Flat UI Colors和Material Design Colors。

2)使用流行的元素,比如漸變色。

3)使用情緒板,情緒板是一種借助於圖像,啓發和探索用戶的體驗,然後再作用於視覺設計的研究方法。 可以調查並形成具有指導意義的「風格感受」和「設計元素」。

 

(3)顏色生成規則。一個變量統一用一種顏色,再按配色方案依次出每個變量的顏色。 使得同一圖表的色彩搭配和諧且具有美感。

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(4)視覺缺陷。世界上有一部分人群有視覺缺陷,他們無法通過顏色來得到來精准地區分圖表的維度和變量。作為設計師不能忽略這部分較為龐大的特殊群體。

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設計師常用的PSAI提供了模擬紅色盲和綠色盲的校樣設置,選擇「視圖校樣設置紅色盲型/綠色盲型」。

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想要從根本上解決這個問題,推薦一篇騰訊設計師的文章信息圖形中的顏色探討—面向色盲人士友好的設計解決方案

 

2.佈局

視覺層級要符合邏輯層級,利用信息深度引導用戶閱讀。每個元素要保持一致,保證佈局的整體協調。

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3.插畫

符合主題和整體基調,簡單易懂,數據可視化具有一定的認知門檻,有時候需要插畫來提高用戶的理解力。

 

 

4.留白

信息過多容易造成視覺壓力,合理的留白可以增強用戶對信息的吸收能力。

 

5.字體

避免有個性的襯線字體,字體要保證清晰可見。字體大小適中,太小影響閱讀,太大容易佔用圖表控件。普通字體大概12px,標題用14px。

 

工具

1.使用大廠開放的圖表庫

圖表庫的圖表類型豐富且統一,而且大大節省了開發時間,比如百度的Echart阿里的G2

2.在專業數據分析網站獲取靈感

筆者剛開始學習數據可視化就是拿著數據表格不停地在競品上摸索,作為一名用戶去感受這些圖表的交互體驗。這裡推薦一份數據可視化網站名單

 

總結

1.先懂數據,再談可視化

為此我們要瞭解圖表類型的適用場景和局限,可以看33種經典圖表類型總結,輕鬆玩轉數據可視化。瞭解這些可以幫助大家通過UI設計更好地展現圖表的特點。比如展示各地區的人口密度,可以用柱狀圖來展示,但是我們發現用地圖會更加接近用戶的期望。

2.為了數據,過度可視化

很多時候設計師在圖表上很難展現自己的設計功力,從而會給圖表增加過多的視覺效果,比如3D效果。

3.真實數據,友好可視化

數據產品不要試圖去掩蓋問題,而要反映真實數據,暴露問題,並且和用戶一同解決。比如對數據閾值進行監測,預警線就是很友好的可視化方式。

 

參考資料

1.http://www.199it.com/wp-content/uploads/2014/06/Data_Visualization_101_How_to_Design_Charts_and_Graphs.pdf

2.http://www.woshipm.com/ucd/199509.html

3.https://antv.alipay.com/vis/doc/design/principle/color.html

4.http://www.woshipm.com/ucd/653066.html

5.http://www.jianshu.com/p/2f34821b0e9d

(注:本文示例圖表圖片來自於BDP,我不是托~)

 

本文作者:安琪Angela

本文出自:图表设计总结┃数据可视化的精益之道

責任編輯:BFA 簡報小聚 編輯部

 

簡報小聚 #30 2018 年 1 月聚會

1 月 25 日|職場對話的秘密

BFA 簡報小聚是一個以簡報溝通為主題的交流聚會,每次聚會由「主題分享」與「自由交流」兩個環節組成。「主題分享」將由三位講者 (Before, After, Pro Speaker) 依次帶來 20 分鐘的簡報溝通故事、經驗或技巧分享。

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