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  • 大数据可视化产品设计的要素

    观点· 产品 / 02-20

    数据可视化要根据数据的特性,可视化要根据数据的特性,如时间信息和空间信息等,找到合适的可视化方式,例如图表(Chart)、图(Diagram)和地图(Map)等,将数据直观地展现出来,以帮助人们理解数据,同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。从设计层面来看,数据信息可视化以传递信息为主,把各类数据信息做可视化处理,传递给决策者直观准确的信息,决策者有时不需要有执行类操作行为,只阅读各方数据显示情况,来做出有益于公司的决策,由此设计者则需要读懂数据,并改变数据的表现形态,合理的传递清晰有效信息给决策者。任何形式的数据可视化都会由丰富的内容、引人注意的视觉效果、精细的制作三个要素组成,概括起来就是新颖而有趣、充实而高效、美感且悦目三个特征。

    尽管数据可视化设计中,我们与完成其他领域的设计一样有着充分的设计自由度,但是正确把握在数据可视化设计中最常见的设计元素“图表”的设计语言可以有效提升数据可视化设计质量。

    数据的五种关系

    数据通常包含五种相关关系:构成(各指标占总体的百分比)、比较(指标的排名)、趋势(指标如何随着时间变化)、分布(指标的频率情况)及联系(变量之间的关系)。

    构成主要关注每个部分所占整体的百分比,如果你想表达的信息包括:“份额”、“百分比”以及“预计将达到百分之多少”,这时候可以用到饼图;

    比较可以展示事物的排列顺序——是差不多,还是一个比另一个更多或更少呢?“大于”、“小于”或者“大致相当”都是比较相对关系中的关键词,这时候会首选条图;

    趋势是最常见的一种时间序列关系,关心数据如何随着时间变化而变化,每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波动或基本不变,这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现的趋势;

    分布是关心各数值范围内各包含了多少项目,典型的信息会包含:“集中”、“频率”与“分布”等,这时候使用柱图;同时,还可以根据地理位置数据,通过地图展示不同分布特征;

    联系主要查看两个变量之间是否表达出我们预期所要证明的模式关系,比如预期销售额可能随着折扣幅度的增长而增长,这时候可以用气泡图来展示,用于表达“与……有关”、“随……而增长”、“随……而不同”变量间的关系。

    数据的五种关系

    图表的具体使用场景

    漏斗图

    漏斗图用来表示逐层分析的过程,从一个总值(最顶端),不断除去不关心的部分,最终得到关心的值的过程。多用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析,通过比较各个环节宽窄大小,能够直观地发现和说明问题所在。

    常见应用场景

    1)电商网站:通过转化率比较能充分展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率。2)营销推广:反映搜索营销的各个环节的转化,从展现、点击、访问、咨询,直到生成订单过程中的客户数量及流失。3)CRM:销售漏斗图用来展示客户各个阶段转化比较。

    雷达图

    金字塔图

    金字塔图用于展示类似金字塔的层级结构和数据量。例如某个国家的收入分配,金字塔顶部显示高收入类别,逐渐降低到代表低收入的底部。

    金字塔图

    雷达图

    雷达图可以用来表现一个周期数值的变化,也可以用来表现特定对象主要参数的相对关系。多用于在财务分析中,用来分析企业负债能力、运营能力、盈利和发展能力等指标。

    雷达图

    地图

    地图是信息密度最大的数据可视化方式,人们在日常生活中就使用地图,所以能直观理解地图。数据观基于不同的视觉化原理提供三种地图:区域地图、散点地图和热力地图。

    区域地图

    按照国家、省市行政区划分,用来展现地理信息,以及与地理位置有关的信息,指标的多少可以用颜色深浅区分。

    区域地图

    散点地图

    基于高德地图实现,通过定位经纬度,用散点来表示所在位置的信息指标。

    散点地图

    热力地图

    以特殊高亮的形式显示访客所在的地理区域的图示,不同颜色反映不同区域密度的分布。

    热力地图

    条图

    条图表达比较关系,按照强调的方式可以排列任何顺序,适用于高亮Top3或Top5数据,如在零售行业中统计畅销品的销售情况就是很好的应用。它是最通用的一种图表,应在所有的图集使用中占到25%。

    条图

    柱图

    柱图用高度反映数据差异,用来展示有多少项目(频率)会落入一个具有一定特征的数据段中,比如分析公司人员构成是否存在老龄化现象,可以通过柱图看到25岁以下的员工有多少,25岁到35岁之间员工有多少等这种年龄的分布情况。同时,柱图还可以用来表示含有较少数据值的趋势变化关系。

    分析图形有单指标柱图、多指标柱图以及堆叠柱图类型。

    单指标柱图

    单指标柱图

    多指标柱图

    多指标柱图

    堆叠柱图

    堆叠柱图

    线图

    线图可用来反映随时间变化而变化的关系,尤其是在趋势比单个数据点更重要的场合。

    在柱图与线图的选择过程中,可以考虑数据的本质。柱图强调的是数量的级别,它更适合于表现在一小段时间里发生的事件,产量的数据很适合这个领域。线图强调的是角度的运动及图像的变换,因此展示数据的发展趋势时最好使用它,存货量就是一个很好的例子。柱图和线图的使用应占到图集看板的50%左右。

    线图类型中可以有单线图,还可以在图中进行多指标趋势性比较。

    单线图

    单线图

    多指标趋势性比较

    多指标趋势性比较

    饼图

    构成比例关系时,最好使用饼图,给人一种整体的形象,可以展示每一部分所占全部的百分比,比如产品A预计销售额占到所有产品销售额的最大份额。

    为了使饼图尽量发挥作用,在使用中不宜多于6种成分。人的眼睛比较习惯于按顺时针方向进行观察,所以应该讲最重要的部分放在紧靠12点钟的位置,如果没有哪一个部分比其他部分更加重要,那么就应该考虑让它们从大到小的顺序排列。

    数据观除了有标准饼图,还提供中空饼图和环形饼图两种类型。

    标准饼图

    标准饼图

    中空饼图

    中空饼图

    环形饼图

    环形饼图

    不适用饼图的情况

    饼图是通过面积呈现数据的变化,当各指标所占比例接近时,无法直观的判断面积的大小,此时选择条图来呈现,规律就更加清晰。饼图是应最少使用的图表,在所有的陈述和报告中其使用率应少于5%。

    错误的图表类型

    错误的图表类型

    正确的图表类型

    正确的图表类型

    气泡图

    气泡图判断两个变量之间是否存在某种关系,可反映五维数据。每个气泡的不同颜色或标签,以及气泡点大小,都可以反映一个维度。一般使用率为10%。

    气泡图

    KPI图

    最直接显示结果,适用于高亮关注指标值或者差异,可以通过主要指标和次要指标进行体现。信息量避免过多,越直观越好。

    KPI图

    面积图

    与折线图较为类似,面积图强调变量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。用填充了颜色或图案的面积来显示数据,面积片数不宜超过5片。

    面积图

    表格

    表格可以通过拖拽所关心的指标,如通过一级、二级分类,了解更加明细的数据,起到数据透视表功能。

    表格

    综合使用

    饼图、柱图、条图、线图、气泡图可以组成可视化报告90%图形,其他视觉化展示可以将图表组合起来综合使用。

    综合使用

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