数据下的可视化设计有哪些
710人已读
发布于:2023-02-16 20:53:56
展开目录
展开目录收起
1、区域空间可视化
2、颜色可视化
3、图形可视化
4、面积及尺寸可视化
5、抽象概念可视化
简单地说,数据可视化的视觉设计本质就是通过颜色、面积、长度和其他方式在视觉上代表数字。方法有区域空间可视化,颜色可视化,图形可视化,面积及尺寸可视化和抽象概念可视化。

数据下的可视化设计有哪些制作数据可视化,除了掌握以上5种的数据可视化设计方法外,还需要更加注重素材的积累,才能真正设计出美观实用的数据可视化图表。从用户的角度来看,数据可视化可以让用户快速掌握信息的关键点,帮助他们做出更好、更明智的决策。市面上占有率较高的帆软FineBI,就内置了很多种颜值高的BI图表类型,并且不断更新,提供了很新很丰富的的素材。

1、区域空间可视化

当指标数据的主体与区域相关时,我们一般选择地图作为背景。这样,用户可以直观地了解整体的数据情况,也可以根据地理位置快速定位某个区域,查看详细的数据。

2、颜色可视化

用颜色的深度来表示索引值的强度和大小,是数据可视化设计的常用方法。这样,就可以一目了然地看到哪个部分的指标数据值更突出。

3、图形可视化

在设计指标和数据时,使用具有相应实际意义的图形来组合表示,可以让数据图表显示得更加生动,用户也更容易理解图表所表达的主题。

4、面积及尺寸可视化

面积及尺寸可视化,是指区分同类型图形的长度、高度或面积(如列、圈、蜘蛛等),以明确表示不同指标对应的索引值之间的对比。这种方法允许读者一眼看到数据和数据之间的比较。在制作这样的数据可视化图形时,一般会用数学公式来表达精确的比例尺。

5、抽象概念可视化

这种方法吗,是通过将抽象的指标数据转化为熟悉的、易于感知的数据,使用户更容易理解图形的含义。

比如你要解释:什么是非结构化数据?通过概念转换的形式,经结构化数据比作露出海面的冰山,非结构化数据比作隐藏在海底的冰山。因为每个人都知道,悬在海上的冰山只是冰山的一角,海底的冰山是冰山的绝大部分。这样来解释,对比数据量,描述非结构化数据的特征,是非常生动的,也更容易理解未知和困难的概念。

另外,信息图是概念可视化最广泛的表现形式。如果想制作信息图形,建议可以选择好用的7个数据可视化工具之一。

让数据流动起来,开启业绩增长!

了解500+品牌零售商使用LinkFlow的场景用例