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做好數據可視化有哪些難點和要求

發布時間:2021-12-27 16:42:15

我們都知道“數據可視化”就是把數據內部的信息和規則表現得更加形象,促進數據信息的傳播和應用,是一種把比較復雜、抽象的數據,用直觀的方式,使人們更容易理解。那么多好數據可視化又有哪些難點和要求呢?

一、籌備工作

數據可視化的最大困難在于如何獲得和整理數據,并對其進行整理。例如:收集資料是否完全精確?數據過濾后是否可用?數據分析是有根據的嗎?數據分析的結論清楚嗎?當用于數據可視化的數據出現問題時,數據可視化的最終結果就沒有任何參考價值。

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二、對數據具有敏感性

面對復雜的數據、信息,如何找出數據間的邏輯關系,需要制作者具備一定的數據分析能力,即對大量復雜數據具有數據敏感性。能迅速地發現多維、多變量數據之間的邏輯關系,確定哪些數據之間有直接聯系,哪些數據之間存在間接關系,以及需要重點展示哪些數據之間的關系,這些都需要數據分析者及時作出準確判斷。

三、以簡明扼要的圖表說明復雜的數據關系

由于閱讀者需要在很短的時間內掌握各種圖傳遞的數據關系,所以數據可視化必須盡可能簡練,使不同閱讀者能夠迅速地抓住他們的焦點。因此數據可視化要求用有限的文字、簡明扼要的圖表呈現大量數據之間的各種關系及其客觀規律。

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四、選擇適當的圖表

每個圖表都有其優點和局限性,條形圖有一般條形圖、堆疊條形圖、百分比條形圖、雙向柱狀圖等。此外餅狀圖包括:一般餅狀圖、玫瑰餅狀圖、環形圖、旭日圖等類型。因此,如何從各式各樣的圖表中選擇出符合自身需要的數據類型是實現數據可視化的關鍵。

五、處理圖表的細節

對圖表細節的處理需要綜合考慮多種因素,如刻:度標記類型、標號間距、刻度標簽位置、數據類型、小數點、可否微分位、顏色取值、圖例位置、圖面標簽、圖示標題、注釋文字等。

此處對細節的處理不僅影響數據的可視化效果,還可能會增加讀者者的閱讀困難。比如:選擇不合理的刻度折線太陡,折線太細,無法觀察線等。


由此可見做好數據可視化還是具備很多難點的,對數據可視化設計者提供了一定的要求。只有具備了良好的專業能力,才能打造出好的數據可視化產品。在數據可視化領域,UIPower具備了17年的數據可視化設計經驗,以大屏為載體,為用戶呈現具備極致用戶體驗的數據可視化服務。





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