可视化图表 - 派可数据
数据可视化分析人员必须了解所有主流的图表类型 , 知道每个图表适合做哪些分析 , 能够展现哪种类型的信息 , 举个例子 , 折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势 , 但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上 , 那这个图表就没有任何意义了 。
4、页面布局
分析人员将一张完整的页面分割成不同板块、层次 , 保证数据能够完全展现 , 同时设计人员还要注意划分信息的重要程度 , 在整体视觉设计中 , 把核心的数据指标放在最重要的位置 , 占据较大的面积 , 其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开 。
可视化大屏 - 派可数据
当然 , 在实际的可视化分析过程中 , 管理人员给到的数据需求一般都会比较多 , 要求在同一页面上展现尽可能多的信息量 。 这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次 。
可视化大屏 - 派可数据
5、数据可视化分析
在数据分析过程中 , 很多新手会有一个误区 , 经常会把各种各样的可视化图表装满几个屏幕 , 认为这样就可以把所有信息直观地展示给用户 。 实际上 , 用户并不需要那么多内容 , 相比复杂的信息展示 , 他们往往会更喜欢一目了然的内容设计 , 一眼就能看到关键信息 。
数据可视化 - 派可数据
此外 , 整个可视化图表页面中 , 色彩不宜太过丰富 , 颜色最好也不要太过鲜艳 , 把色彩对比强烈的颜色放到关键信息 , 用清晰的逻辑去呈现变化 , 突出重点部分 , 使用户产生更好地体验 , 这才是他们最希望看到的 。
【数据可视化|数据可视化大屏掌握这些技巧,从0~1轻松实现数据可视化】最后 , 回到数据分析本身 , 分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息 , 帮助用户更好地分辨图表展现的意义 。
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