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如何进行数据可视化设计

奈薇网站建设 2020-05-08 11:27发表
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  之前进行过一个数据可视化的设计,初步有些成果,借此总结下自己设计时的步骤与方法。文中每步穿插当时设计的例子,希望可以更易理解,例子的原型图如下。

  设计中经过多次反复,但总体可以归为以下3步。

  1.分析数据想要清楚地展现数据,就要先了解所要绘制的数据,包括元数据维度、元数据间关系、数据规模。元数据在这里指图形要表达的不可再细分的实体。

  元数据的维度即数据的各属性度量,比如二维平面上的点的属性是<x,y>,它的维度就是x坐标轴与y坐标轴。一般需要可视化的数据会有很多维度,分析清楚各维度及其关注度是最终把数据清晰表达的前提。过多的维度会加大可视化的难度,因为“想聊的故事太长了,反而就都沉默的笑着”。当然一直沉默就可能丢工作了,所以可以尝试从二维到三维、加入颜色、形状等表现维度,如果真的觉得极限了,就应该考虑信息过载问题了,回头试着删减非必要的信息维度。

  本例中的元数据是案件,维度有时间、类别、所在部门、前后案件。

  元数据间关系,多数关系都与元数据本身的属性有关,也就是说,可以在一个维度上判断出数据间的关系。

  案件的开始结束时间,可以知道各案件的前后关系。根据案件的前后案件,可以把案件连接在一条流转线上。

  数据规模,往往需要采集真实数据,以便确定图形的容量、坐标刻度等。

  幸好例子中的数据量不大,上图是最复杂的流程了。本例的可视化任务主要难点在关系上的表达。

  2.匹配图形分析清楚数据后,就要找个合适的箱子把这些“苹果”装进去。上一步,或许还可以靠自身的逻辑能力,采集到的现成数据分析得到,而这一步更多地需要自己的经验、阅历,数据可视化本来就是个很综合的学问啊!

  西乔如是说:它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间分析、科学建模等。

  不过,幸运的是,现在已经有很多成熟的图形可以借鉴了。比如以下两个(本文的例子是它们两个的综合)。

  InteractiveHistoryTimeline

  FlowingData

  如何确定采用哪种图形模式呢?这要从数据出发。确定哪个维度最重要,是应该首要表现的,这个维度往往决定最后采用的图形模式。当你在脑中对图形有个预期后,如果觉得从空白开始太难,可以上网看看,或回想自己使用过的软件有无类似这种概念的表达。

  在时间、类别、所在部门、前后案件4个维度中,根据业务分析得,前后案件是最重要的,但在这个业务中凑巧的是,时间与前后案件有很大关联——前后案件是无缝相接的,前一案件的结束时间是后一案件的开始时间。最后决定将时间与前后案件联合作为第一维度考虑。确定这个基调后,我参考了一些图形,如下图。

  ChromeDeveloperToolsResources

  AfterEffectRender

  最终我做了个艰难的决定,选用timelines图形,同时兼容了flowing图形!细心点还会发现,我山寨了chrome的样式。

  3.优化图形有了图形后,尝试把数据按属性,绘制到各维度上,不断调整直到合理。虽然这里说的很简单,但这是最耗时耗力的阶段。维度过多时,在信息架构上广而浅或窄而深都是需要琢磨的,而后再加上交互导航,使图形更“可视”。

  在这个任务中,图形经过我的很多次修改。下图是一次修改前后的对比。

  所做的修改主要有:

  纵轴去掉一行一个部门(公诉、侦监、反贪等称为部门)的标识,改用同一颜色隐式表达。如此的考虑是,了解检察院业务的用户看到案件类别就能知道它属于哪个部门,而且少了部门后,单位区域更清楚——上下级单位的案件流转是很受关注的。之前的时间轴是非等比显示的,它的标识由下方的图形决定,始终觉得这样不够严谨,后来看到一个开源组件:SimileTimeline。它对一个时间轴上不同时间段上信息量相差悬殊的情况,定义了一个Hotzone的概念,觉得与我的图形很契合,于是采用了。这个Hotzone概念,简单说就是放大一个指定的时间段,这个时间段里的刻度可以更细,表现更多信息。对数据可视化,只能说接触了点皮毛,希望以此抛砖引玉。

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