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  • 大数据数据可视化设计原则8 hats of data visualization are basically the important persons and their roles that are basically required to carry out data visualization are as follows: 数据可视化有8个...

    大数据数据可视化设计原则

    8 hats of data visualization are basically the important persons and their roles that are basically required to carry out data visualization are as follows:

    数据可视化8个基本要素,而进行数据可视化所需的基本角色如下:

    • The initiator

      发起人

    • The data scientist

      数据科学家

    • The journalist

      记者

    • The computer scientist

      计算机科学家

    • The designer

      设计师

    • The cognitive scientist

      认知科学家

    • The communicator

      传播者

    • The project manager

      项目经理

    Let us discuss these hats one by one...

    让我们一一讨论这些帽子...

    • The data scientist:

      数据科学家:

      This is basically characterized as data miner who basically the miner’s hat. Their basic role is to acquire, handle prepare and examine the data.

      这基本上就是数据挖掘者的特征,他们基本上就是挖掘者的帽子。 它们的基本作用是获取,处理准备和检查数据。

    • The journalist:

      记者:

      The role of journalist is to build up the narrative approach to the visualization problem. Working with both initiator and data scientist they are able to build up the story for the data visualization.

      新闻工作者的作用是建立可视化问题的叙事方法。 通过与发起者和数据科学家合作,他们能够为数据可视化构建故事。

    • The computer scientist:

      计算机科学家:

      The Computer Scientist is basically the executer who brings the project alive because they are only the person who is going to get the solution.

      计算机科学家基本上是使项目活着的执行者,因为他们只是要获得解决方案的人。

    • The designer:

      设计师:

      The designer is creative person who in harmony with the computer scientist will bring out the solution. They basically have the eye for visual detail and a flavor of innovation.

      设计师是富有创造力的人,他将与计算机科学家和谐相处,提出解决方案。 他们基本上着眼于视觉细节和创新气息。

    • The cognitive scientist:

      认知科学家:

      The cognitive scientist is basically the thinker in terms of appreciating the work of both computer scientist and designer. They basically have knowledge about how the eye and the brain work most effectively and efficiently.

      就欣赏计算机科学家和设计师的工作而言,认知科学家基本上是思想家。 他们基本上了解眼睛和大脑如何最有效地工作。

    • The communicator:

      沟通者:

      The communicator is basically concerned with the communication part of the project. These basically work as a presenter in front of client.

      沟通者基本上关心项目的沟通部分。 这些基本上是在客户面前作为演示者的工作。

    • The project manager:

      项目经理:

      At last comes the role of project manager whose basic job is to bring the work of all other hats together and manage and supervise their work.

      最后是项目经理的角色,其基本工作是将所有其他工作人员的工作集中在一起,并对他们的工作进行管理和监督。

    翻译自: https://www.includehelp.com/big-data/8-hats-of-data-visualization-design.aspx

    大数据数据可视化设计原则

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  • 可视化:对事物建立心理模型或者心理图像 数据可视化: 是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为, 一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。...

    可视化:对事物建立心理模型或者心理图像

    数据可视化:
     是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,
     一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一
     个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技
     术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过
     表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立
     体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
    

    最有影响力的五个数据可视化信息图
    http://www.199it.com/archives/265911.html

    主要使用的图表工具

    D3
    http://d3js.org/
    Echarts
    https://www.echartsjs.com/zh/index.html
    

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    1. 选择可以讲故事的图表

    首先需要思考清楚你想达到什么目的、传达什么信息、以及你的用户是谁等。
    

    2. 删减与故事无关的元素

    这并不意味着要减半数据量,而是要多留意图表垃圾、多余的信息、不必要的说明、阴影、
    装饰等。可视化的绝妙之处在于它可以四两拨千斤般强化并传达你想表达的故事。
    

    3. 为了更好的理解去设计

    创建好可视化原型后,退一步考虑如何才能让读者更容易地理解数据。还可以增加、微调或
    者移除哪些简单的元素,或许要在线性图表里增加一条趋势线,你也可能会发现饼图切片太
    多了(最多只能用6片)。这些微妙的调整将会带来极大的改变。 
    

    4. 加入零点基准线

    尽管线性图表不一定从零点开始,但如果图表中含大量对比数据的话,零点就很有必要!
    相对来说,数据的小幅波动是有意义的(比如股票市场的数据),那么你就需要截断一个
    范围以展示它们的不同。
    

    5. 选择最高效的可视化图形

    保持视觉的一致性,让读者可以一眼辨别出,这意味着你可能要使用堆叠型柱状图、分组
    条形图或者折线图了。但无论选择哪种图形,不要让读者费力去对比太多东西。
    

    6. 注意摆放的位置

    如果用两个好看的堆叠型柱状图让读者去对比,但如果它们相距甚远,那就别谈
    什么对比了。
    

    7. 讲完整的故事

    完整的故事会让整个数据可视化过程更加有意义
    

    8. 不要过度解释

    如果上下文已经提到了某件事,副标题、标注、标题中不必重申一遍。
    

    9. 让图表标题简单扼要

    没必要用俏皮、啰嗦或双关的语句。图表上方的描述性标题应简明扼要,并与下
    方图表直接相关。记住:关注那些让人快速理解的方式。
    

    10. 善用标注

    标注并非用来填充空白的,而该用来强调相关信息或提供额外的背景知识。
    

    11. 不要使用让人分心的字体或元素

    有时确实需要强调某一点,只要用粗体或斜体文字即可,无须同时使用二者。 
    

    12. 使用一种颜色去表达相同类型的数据

    如果条形图展示了月销售数据,那只需一种颜色即可。如果要在一组图表上对比今年
    和去年的销售数据,那么可用不同颜色代表不同年份的数据。另外,还可使用一个强
    调色去突出重点数据。
    

    13. 注意积极和消极数据的表达

    不要用红色表示积极数据或用绿色表达消极数据。这些颜色关联历来很强,它们早已
    在读者心中打上了标签。
    

    14. 确保颜色间有足够的对比

    如果颜色过于相似(例如浅灰与更浅的灰),人们难以发现两者间的区别。相反,
    也要避免强烈的对比色,例如红配绿或蓝配黄。
    

    15. 避免使用图案

    条纹和波点图案听起来有趣,但却十分让人分心。如果你想在地图等地方加以区分,
    可使用不同饱和度的同色,而且要纯色实线。
    

    16. 使用恰当的颜色

    当图表中的某些颜色比其他颜色更加突出时,会给数据增加不必要的重要性。因此,应
    该使用阴影有区别的单色或相同光谱中的两个类似色来区分强度。记住要用直觉以及色
    彩明暗去调整重要性。
    

    17. 不要在一张图上使用6种以上的颜色
    18. 保证一切都贴上了标签

    确保所有需要的信息都有标签——并且没有重复或拼写错误。
    

    19. 确保标签可见

    所有标签应清晰可见,并且对应的数据点都可以轻松识别。
    

    20. 可以直接标记线条

    如果可能,请在数据点中包含数据标签。读者可以快速识别线条和对应标签,
    不必寻找图例说明或类似的数值。
    

    21. 不要过度标记

    如果数据点的精确度对于故事讲述很重要,那么请包含数据标签以增强理解力。
    若并不重要,请忽略数据标签。
    

    22. 不要倾斜地放置标签

    如果在数据轴上的标签过于拥挤,请考虑删除轴上的其他标签,以使文本排布更舒服。 
    

    23. 直观地排列数据

    图表应该有一个逻辑结构,可以将数据按照字母、顺序或大小类别排列。
    

    24. 排序连贯

    图例的排序应和图表中的顺序保持一致。
    

    25. 排序均匀

    在轴上使用自然增量(0,5,10,15,20),而非不均匀的增量(0,3,5,16,50)。 
    
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  •  数据可视化设计制作需要遵守的原则有哪些?  1.明确项目目标  数据可视化应该回答重要的战略问题,提供真实的价值,并帮助解决实际的问题。  例如:它可用于跟踪绩效,监视客户行为并评估流程的有效...

      由于以往的数据分析报告难以快速、清晰地理解大量数据背后的信息,数据可视化能够以可视化图表的形式清晰、有效地传输企业运营过程中产生的重要数据。

     

      数据可视化的设计制作需要遵守的原则有哪些?

     

      1.明确项目目标

     

      数据可视化应该回答重要的战略问题,提供真实的价值,并帮助解决实际的问题。

     

      例如:它可用于跟踪绩效,监视客户行为并评估流程的有效性。而在数据可视化项目开始时应该明确好所需要花费的时间,明确项目目的和数据分析展示的优先级,以及最终的数据可视化效果要有用,避免浪费时间创建不必要的视觉效果。

     

      2.了解受众

     

      数据可视化在设计过程中如果没有考虑到与目标受众清楚地交流,那么它的设置则毫无用处。

     

      它应与受众的专业知识兼容,并能够让受众轻松,快速地查看和处理数据,还要充分考虑到受众对数据呈现的基本原理的熟悉程度,以及他们是否可能具有数据可视化的背景知识,是否需要经常定期查看图表。

     

      3.使用正确的数据图表

     

      图表种类繁多,选择哪种类型最适合可视化呈现的数据本身就是一门艺术。正确的图表不仅会使数据更易于理解,而且会以最准确的方式显示出来。为了做出正确的选择,必须充分考虑需要传输什么类型的数据以及将数据传输给谁。

     

      4.最受欢迎的数据可视化图表类型

     

      1)折线图

     

      折线图应用于比较一段时间内的值,并且对于显示较大和较小的变化都非常有用,它们还可以用于比较对一组以上数据的更改。

     

      2)条形图

     

      应使用条形图比较几种类别的定量数据,它们也可以用来跟踪一段时间内的变化,但是最好仅在这些变化很重要时使用。

     

      条形图是直观显示某些数据的好方法

     

      3)散点图

     

      散点图应用于显示一组数据的两个变量的值。它们非常适合探索两组之间的关系。

     

      在此数据可视化最佳实践示例中,以可视方式显示数据使其更易于理解

     

      图源:华尔街日报/美国失业率统计

     

      4)饼图

     

      饼图应用于显示整体的一部分。他们无法显示诸如随时间变化的内容。

     

      许多企业管理人员从实践中看到了数据可视化的价值,使决策者能够解决数据分析报告难以快速读懂的问题,并能用数据可视化的模式来理解数据,从而为企业做出更好的决策。

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  • 在遵循数据可视化目的的基础上,以内容为基础,在数据可视化设计上进行加强,才可以达到数据可视化的最终结果,如果只针对数据可视化设计来说,对于数据分析人员还有一定的素质要求,在设计上也要遵守一定的原则。...

    数据可视化的操作过程中,在遵循数据可视化目的的基础上,以内容为基础,在数据可视化设计上进行加强,才可以达到数据可视化的最终结果,如果只针对数据可视化设计来说,对于数据分析人员还有一定的素质要求,在设计上也要遵守一定的原则。

     

    第一、数据可视化设计是为了更好的将内容传达给读者,在进行设计的过程中,设计者要知道的是,设计是为了更好的让读者理解内容,更好的实现沟通的过程,在进行数据可视化的设计过程中,不能脱离数据分析的目的和数据分析的内容,这也是数据可视化设计最重要的一条准则。

     

    第二、必须容易被理解的,数据可视化工具中一般都会有已经生成图表以及表格,我们要避免密密麻麻都是文字,进行数据可视化设计是为了让视觉的效果更好,设计的结果必须是非常容易理解的,让不了解数据分析技术以及IT技术或者是和销售以及业务部门一点都不了了解的人也能看懂,很多时候数据可视化结果是用来做报告的,这些报告有可能是对内的也有可能是对外的,让数据可视化报告变得容易理解也是很重要的。

     

    第三、将不明显的信息表达出来,数据可视化的设计是对以已经初步形成的数据可视化的结果进行润色,在润色的过程中要更好的将隐藏的信息表现出来,数据分析人员了解数据设计的整个过程,也知道哪些数据是没有被结果体现出来的,在设计过程中,如果这些信息是关键的,重要的,就要学会将这些信息表现出来。

     

    第四、必须是没有歧义的,数据可视化设计是一个额外的工序,是为了是数据可视化的结果更好,但是不能画蛇添足,设计必须是独立的,按时又不能引起读者的歧义,数据可视化设计还是要为读者传递最正确的信息。

     

    数据可视化设计的过程很重要,让数据可视化的结果更具有可看性,有的时候,可能只要一张图片或者一条横线就可以帮助设计者减少很多的文字说明。

     

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    转载于:https://my.oschina.net/u/2245039/blog/537822

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空空如也

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可视化设计原则