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    ​在信息时代中,一些数据的价值需要经过深度的挖掘之后才能够表现出来,当我们使用分析工具挖掘出数据的价值之后,就需要找到一种合适的方式来表达数据,对于当前的数据管理工作来说,真正能够帮助人们完美的呈现数据的工具就是图表。

    图表会让数据可视化的效果呈现得更为理想,从而能够让数据更为直观的呈现在大家的面前,所以关键性的数据就是图表所要表达的内容之一,它的颜色突出其实就是为了突出表达的效果。图表不仅会直观的呈现数据还会将数据之间的关系呈现出来,因此对于企业后续工作和决策有很大的帮助。

    有了合适的图表来表现数据之后,用户还可以按照自己的需求来分析数据,通常在图表中还会有交互式的功能,用户可以使用该功能对数据进行任意的排序,如果需要提取哪一项的数据,就可以直接过滤,从而将数据缩小到最关心的核心范围中。

    图表设计属于数据可视化里的一个分支,而是对于数据进行再加工,通过图表来呈现。数据通过事实或者是观察得到的结果,对于客观的事物进行一个逻辑的归纳,在通常的情况下,具体数字比模糊理解具有更高的可信度以及说服力。但是只靠单纯的数字不能提供出足够影响力,通过图表对数据进行解读,是一种更加强有力的方式。

    图表设计的特性

    1、多样性

    对于绝大多数的统计信息来说,都是具有多重的属性,而对于不同的属性来说,我们就需要采用相对的具有明显优势的可视化的图表手段来进行表现,从而实现一个多重项目展现。

    2、优先性

    对于同一个的统计信息,在不同的主题或者是不同用途当中都是具有不同的作用的,而为了能够更好的对主次来进行展现,那么,就需要确定好其内部结构的一个层次关系。

    3、归属性

    这个其实很好理解,就是我们可以根据一些特定的指标,之后将统计信息来进行归类,也就是按着不同的类别形式或者是分级等加以区别归类,如此,更方便我们进行相关项目的阅读。

    4、时间性

    图表当中的统计信息可以在可视化过程当中随着时间内容变化出现数量、成分的一些变化,也就是说,在不同的一个月,出现相关内容或者是数据变化。

    5、主题性

    在不同的图表目标下,对于不同的一个统计信息所反映的信息主题也是不相同的,而这就需要根据表头以及相关数据来加以区分了。

    6、空间性

    图表当中的信息表现可以说囊括了几个的几何特性,也就是包含有点、线、面等,能够更直观的对数据等进行表现。

    7、相关性

    对于图表当中,尤其是条形图表,对于其横向与纵向的数据都是存在有一定的关联性的,当然,对于一些数据也是有一定规律性变化,总之就是存在有一定关联。

    8、数量性

    能够更好的对统计信息的一个相对或者是绝对的特征进行反应,这可以说是图表可视化所要表现出的一个具体内容。

    正是由于图表具备了如此之多的特性,所以使得其运用也是愈加广泛,一些涉及到数据、时间或者空间内容的都是可以用其进行完美展现。

    Smartbi是一款专业的图表制作软件,常用于图表制作与图表样式设计,最终形成专业、炫酷、美观的可视化图表。Smartbi可以直接使用Excel实现各种图形效果,如柱图、饼图、线图、雷达图等,同时结合数据仓库里面的动态数据进行数据展现。

    image.png

    第一大特性:操作简单

    回想一下我们使用excel时的场景,复制粘贴数据、函数公式处理、生成表格图表、属性设置、格式调整等等等,是不是很繁琐?一通操作下来,半天都算快的。

    使用Smartbi图表制作工具只需3步,首先抓取数据,可以一键连接数据库,也可以一键导入excel或者txt中的数据源,然后根据数据自动生成图表或表格,最后再对生成的图表做下简单处理就OK了,其实软件默认的图表样式已经蛮好看的了。

    image.png

    第二大特性:实时呈现

    图表制作中常常碰到的另一个问题,很多时候数据源是变化的,比如每天的销售额或每周的营业额,老板的需求是了解每周营业,下面做表的人就苦逼了,每周都要重新拉取整理数据,再重新制作生成图表,那么Smartbi图表制作工具是如何应对这种问题的?

    Smartbi图表制作工具图表制作软件可以直接抓取数据库的数据源,这样一来,只要后端数据源发生变化,前端的图表自动变化,也就是说,当你制作营业额周报的时候,只需制作一次,后面再也不用动手了,因为都是自动更新的。

    1591684570989505.png

    第三大特性:狂拽炫酷

    现代的人都是视觉动物,如果图表的美观度较大,那也是大大的加分,所以视觉也是判断一个图表制作软件的重要因素。

    话不多说,这里小编就直接放一些网友使用Smartbi图表制作工具做出来的图表,美丑大家一看一比便知。

    1597132136396360.png

    1597132318156303.png

    怎么样,是不是简单实用又酷炫,既然已经给你打开了新世界的大门,那就去拥抱它吧,享受Smartbi这个简单、实时、酷炫的图表制作软件带来的便利和改观。上Smartbi官网就能免费试用。

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  • 统计图表的应用场合 线性统计图表应用:用来反映总体趋势情况、用来表达连贯性数据统计、展现折现或者曲线的形式使用、多条折现或者曲线可以进行相互比较 区域统计图表应用:通过区域所占比重进行对比统计、通过...

    统计图表的应用场合

    1. 线性统计图表应用:用来反映总体趋势情况、用来表达连贯性数据统计、展现折现或者曲线的形式使用、多条折现或者曲线可以进行相互比较
    2. 区域统计图表应用:通过区域所占比重进行对比统计、通过区域所占面积情况显示它所拥有的比重、通过区域统计图表显示连续性变化情况
    3. 柱状和条形统计图表应用:柱状和条形统计图表常用在对比情况的使用、可以显示总体数量,也可以分段显示数量、使用频率比较高
    4. 饼状图统计图表应用:用来统计各个组成部分的所占比重,使用频率比较高
    5. 散点图统计图表应用:用来统计总体分布情况、通过图表可以得到哪些区域分布密集与疏散情况
    6. 组合统计图表应用、速度图表、时钟图表

     Excel设计统计图表

    • 创建一个表,绘制图

    • 使用截图工具,保存下来

    • 打开Axure,拖拽一个图片组件,将图片放入组件中

     HighChart设计统计图表

    • 打开axure,生成原型文件

    • 打开axure,新建内部框架,双击添加链接到HighCharts目录下example中的指定路径,路径下的example最好单独自建一个文件夹,并放入htm,修改名字,方便后续修改操作

    • 发布生成原型文件
    • 对并状图进行修改数据,按如上操作发布一个饼状图,进入到htm,修改浏览网址属性、标题等,然后刷新即可改变页面展示效果

    字体的修改:

     

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  • 可视化沟通 用信息图表设计让数据说话 数据可视化
  • 图表设计的根本原则

    千次阅读 2017-11-10 22:05:00
    1、图表设计的根本原则 (1)区分数据墨水和非数据墨水 数据墨水:指系列数据生成的数据图,如柱形图的柱形颜色。 非数据墨水:除系列数据生成的数据图外的其他内容,诸如图表区、绘图区背景、坐标网格线等。 数据...

      1、图表设计的根本原则

        (1) 区分数据墨水和非数据墨水
    数据墨水:指系列数据生成的数据图,如柱形图的柱形颜色。
    非数据墨水:除系列数据生成的数据图外的其他内容,诸如图表区、绘图区背景、坐标网格线等。
     
    数据墨水比(data-lik Ratio)
    数据墨水比 = 图表中用于数据的墨水量/总墨水量
       = 图表中用于数据信息显示的非多余的墨水的比例
       = 1-可被去除而不损失任何数据信息的墨水比例
    图表设计的根本原则: 最大化数据墨水比,图表中的每一点墨水都要有存在的理由,并且这个理由应该总是展示新的信息。
     
    数据墨水比并不是真的计算出一个比例,它只是一个观念,要求我们考虑每个图表元素的使用目的与最佳呈现方式。
     
    我们不妨想象一下,当自己完成一张图表后,通过打印机输出时,有哪些碳粉/墨水是必不可少的?有哪些碳粉/墨水则是被浪费掉的?


    (2)举例:将一份图表数据墨水最大化的过程


    心得体会:可以看到上图第一个到第三个图表优化过程中我们运用了前面所学到的内容:保证每个墨水的应用都是有意义的,没有意义的墨水使用将被剔除。诸如删除其中的,绘图区背景、边框线、数据条的颜色、网格线、坐标轴。
    而展现本图表的意义的内容(即体现某数据的意义),添加数据标签、体现“产品2”的数据则更改产品2的填充颜色。
     
    (3)商周新风格图表的数据墨水比及设计


    在商周刊中的图表内容非常的简练、需要体现的数据非常清晰。但并非简洁的就一定是正确的、符合图表表达的。 因此设计才是核心,是平衡的艺术。适当的运用非数据元素,有助于形成自己的图表风格。在商业图表中可以运用一些非数据元素来形成自己的风格。如下图:


    看到了什么?嗯,图片照片的冲击力远远大于一般的图表,因此将符合主题意义的图片照片加入进来,非常能让人记得。再分享两个图表:

     
    (4)极简主义 VS 经典风格

    只要数据墨水掌握了,运用自如,无论简约还是经典都将会是属于你自己的技巧了。
     
    2、图表设计案例分析
    Garr的一些图表设计案例(摘自《演说之禅》
    (1)化繁为简1:


    除去一切没有意义的凌乱的数据、元素后,图表一目了然。
     
    (2)化繁为简2

     


    如要在原图中寻找日本的数据,肯定要劳累眼睛了。经过减少数据、删除图表区、绘图区的背景后,再将柱形图变为数据条,瞬间就简练了不少。再看优化过的图表加入了符合日本风格的寿司,几乎不用看文字就知道此图要表达的数据重点是哪个了。
     
    (3)最大优化墨水比
     

    原图杂乱,看似丰富其实没有重点。经过对复杂内容的优化,处理掉了背景图片、3D效果、坐标轴。得到上图。

    再次优化,去掉柱形图颜色,柱形图边框,甚至减少了横坐标的数据字数。将符合主题的07年数据标成红色,以示主题。

    (4)设计的平衡艺术
     

    第一步优化,化繁为简,处理墨水比。

    第二步优化,设计增加图表,增加图表冲击力,建立记忆。
     
    (5)3D不是最佳表现力1

    3D看上去很炫,其实对于观众来说是非常累的事情。在大脑中还需构建3D的形状来对于数据位置与关系,显得过于复杂了。因此不必在图表中应用3D效果,简单的饼图更能表达出你的意图。
     
    (6)3D不是最佳表现力2

    这个柱形图也是3D效果,同理,只需一般的柱形图即可完全表现数据。因此3D在图表中不是最佳表现力,平面的图表样式只要把握好数据墨水比、且设计合理更能突出主题。
     
    3、一般图表的具体原则

     

    • 图表要有明确的作用。图表的目的是反映隐藏在数据背后的信息,促进信息的理解,回答你的商业问题。作为花瓶或者凑数的图表,应该杜绝或只能偶尔而为之。
    • 要考虑图表的受众。确认他们能看懂和接受你的图表,否则会适得其反。
    • 图表要简洁易懂,让人一目了然地获得信息。过多的数据和细节只能淹没信息。
    • 在图表标题中直接说明你的观点、需要强调的重点。同一份图表,不同的人可能有不同的解读,你要确保阅读者了解你的观点。
    • 图表应有脚注区。说明数据来源、备注信息等,这是体现你专业性最简单的方法。
    • 领导满意并不是检验图表成功的标准。在多数情况下领导不一定有你专业,你要了解最佳实践,有自己的判断标准。
    • 避免过度使用图表。图表贵在少而精,太多的图表轰炸并不会留下太深的印象。
    4、通用格式化原则

     

    • 了解并运用设计原则。也许你只是数据分析师,但你的图表要符合设计师的眼光。
    • 永远不要使用Excel图表的默认设置,包括颜色、字体、布局、样式等所有方面。你的图表应该有自己的风格,并保持一致。
    • 有目的地、克制地使用颜色。颜色是如此重要,以至于我们反复提到它。不要使用30、透视、演染等花哨的效果。新手请特别注意,一个成熟的数据分析人士绝不应该把时间花在这上面。
    • 丫轴刻度应从O开始。若使用非O起点坐标必须有充足的理由,且要添加截断标记。
    • 使用合理的长宽比例,并保持一致,避免人为地歪曲图表。
    • 不要使用倾斜的X轴标签。如果需要歪着头看你的图表,谁都不会感到舒服。
    • 不要使用Excel图表的数据表。图表的重点在图,以及它给人的印象,不需要精确的数据。
    举例:
    永远不要使用默认样式

    不用使用倾斜的标签
     
    不要使用过于复杂的图表
    虽然此图的作者技术很好,但依然逃脱不了此图反面典型的命运。所以学习图表,关键在于意,不在型,无招胜有招。
     
    5、关于图表的练习
    总结一下要点:
    • 在数据量较多的情况下,要显示百分比,饼图并非最好的选择,条形图才是。
    • 慎用3D效果,它只会让你的图表模糊不清,不易理解。
    • 化繁为简,才是更好的显示方式。
    • 折线图最能反映时间趋势。
    • 更改坐标轴起始数值,可以更明确的凸显差异。
    • 图表的增长和减少,应使用渐变由浅入深的方式。
    • 数据名称、标签不可倾斜或垂直。
    • 背景色与前景色不要反差太大。
    • 不要在一个表内加入太多的注重色。
     
    ExcelHome培训中心
    http://t.excelhome.net

    本文转自 kirin 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/kirin/759697 ,如需转载请自行联系原作者

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  • 》,很多小伙伴都会问我一些相关的问题,看了小伙伴给我发的视觉稿,整体都还不错,但是发现图表的设计都有一些问题,大家可能对数据可视化的图表设计经验少一些,所以这篇文章就挖掘一下图表的细节表现,分享我曾经...

     前言  

     

    自从跟大家分享第一篇《大数据可视化大屏设计经验,教给你!》,很多小伙伴都会问我一些相关的问题,看了小伙伴给我发的视觉稿,整体都还不错,但是发现图表的设计都有一些问题,大家可能对数据可视化的图表设计经验少一些,所以这篇文章就挖掘一下图表的细节表现,分享我曾经遇到过的坑和对图表设计的理解。

     

     

     图表设计  

     

     

    图表设计概念

    图表设计是数据可视化的一个分支领域,是对数据进行二次加工,用统计图表的方式进行呈现,也是数据可视化的核心表现,图表设计既要保证图表本身数据清晰准确、直观易懂,又要在找准用户关注的核心内容进行适当的突显,帮助用户通过数据进行决策。

     

    下面分析三种常用的可视化图表设计:

     

    折线图

    折线图常用于表示数据的变化和趋势,坐标轴的不同对折线的变化幅度有很大的影响。

     

    左图坐标轴设定的太低,折线变化过于陡峭,图中数值区间为(10-34)数据可视化的表现过于夸大了折线变化的趋势。

     

    右图坐标轴的数值设定的太高,则折线变化过于平缓,无法清晰的表现折线的变化。

     

     

    合理的折线图应当占据图表的三分之二的位置,图表的X轴数值范围应根据折线的数值增减变化而变化,这需要跟前端小哥哥小姐姐说明,做成动态计算。

     

     

    折线图的折线粗细要合理,过细的折线会降低数据表现,过粗的折线会损失折线中的数据波动细节,视觉上较难精准找到折线点的相应数值!我通常用两个像素的线,看起来比较合适!

     

     

    右图刻度线颜色过重,影响图表数据的表现,零基线跟图表内的刻度线对比不够明显,整体很乱。零基线是强调起始位置的,一般要比图表内的线颜色凸出一些。

     

     

    条形图/柱状图

     

    理想很丰满,现实很骨感。这个案例是我之前在工作中遇到的问题,数据进来后,被吓到了,问题的原因是没有跟前端小哥姐沟通好,他们把X轴写死,导致出现这种问题,其实应该情况要把这些图表的取值范围写成动态计算的。

     

    例如,以现在数值范围为例,数据的最高值为18,X轴最高数值应该为25,当数据又上升一定的高度后,X轴再上升到相应的数值高度,这样避免了如右图的问题。

     

     

    坐标轴的标签文字最好能水平排列,当X轴标签文字过多时,不建议倾斜排列、上下排列、换行排列文字多了这样的展示大大降低了阅读性!下图给出两个解决方案,大大提高标签文字的阅读性!

     

    解决方案

     

     

    柱子之间过于分散就会失去数据之间的关联性,过密就会变得数据之间没有独立性更不利于舒适阅读。

     

    当柱子为n时,柱子直接的距离建议与n相差不要太大,柱子靠边的距离,最好是柱子之间的一半的距离,这样视觉上最为舒适。

     

     

    饼图

     

    左1图,不建议在饼图内与百分比数值一起显示,饼图本身的形状和大小,文字过多时容易溢出,如果出现一个2%一个1%,就很难辨别图形指向,这样也就失去了数据可视化的意义,PPT通常有这样的设计样式,因为是个死图。

     

    左3图,人的阅读习惯是从左到右,从上到下,所以数据从大到小排列,更有助于阅读,图形也更具美感!

     

     

    当饼图为检出率,或者一些重要信息检测的重点关注数据,就不建议大小数据顺时针排列,左1图这种情况一般很少出现,因为关注的是检出数值,展示未检出数据实为鸡肋,可能是极少情况的需要吧!

     

    右图对于类似检出率的数据最为合适,直观清晰,没有无用数据干扰!

     

    当饼图的标签维度过多时,就不适合把数据围绕饼图一周展示,会很乱,不易阅读,解决方案如右图!

     

     

    图表分类图

     

    分享一张图表分类大全,保存起来,设计数据可视化产品,会有重要参考价值!

     

    这张图由设计师Abela对图表的各种特征进行了大致的概括总结。

    转载于:https://www.cnblogs.com/telwanggs/p/10975202.html

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空空如也

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