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實現大數據可視化的十個技巧!

發布時間:2022-1-19 16:04:15

高效的數據可視化不應該僅僅是為管理人員繪制的美麗畫面。專家認為企業可以通過考慮布局、反復優化設計、吸引用戶和理解業務需求來改進結果。

這方面的關鍵是基于數據、背景知識和觀眾對視覺效果進行定制,而不是盲目遵循任何視覺規則。UIPower提供以下10個技巧來開展數據可視化項目的企業。


一、考慮使用者

公司應該用顏色、形狀、尺寸和布局來展示視覺設計和使用。用色彩強調需要用戶注意的分析方面。而且尺寸可以有效地表示數量,但是太多地用大小的差異傳達信息會造成混亂。

此外,數據類型可以決定呈現分析的形狀。例如是否使用線條或條形圖來表示某些類型的信息。這有助于進行有效的交流。

二、敘述前后一致

和觀眾交流,讓設計變得簡單而專注。詳細信息,如顏色到圖表的數量,可以幫助儀表板描述一致的故事。指示板就像一本書,需要考慮讀者的設計要素,而不只是要求列出所有易讀的數據。指示板的設計將是推動部署的因素。

三、迭代式設計

應該不間斷地從視覺分析中獲得用戶的反饋。一段時間后,數據探索會產生新的想法和問題,隨著時間和部署的推移改善數據關聯將使用戶更加容易理解。

征詢來自你受眾的反饋,這會改進體驗。迅速建立概念,迅速地得到反饋,進行迭代,這樣就能更快地得到更好的結果。此外把調查表和表格整合成一個好的報告,也能幫助確保大數據的可視化結果確實對目標受眾有幫助。

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四、個性化一切

應該確保指示板向最終用戶顯示個性化信息,并確保它們的相關性。此外還應該確??梢暬軌蚍从称湓O計中的設備,并向終端用戶提供離線訪問,從而使可視化走得更遠。讓分析更有吸引力。

通過精心設計的互動視覺,來吸引受眾并傳播數據文化。員工也可以直觀地存取、可視化和分享包含實時動態數據的報表。

五、分析各項目標

數據類型和分析目標應該能夠反映出所選擇的可視化類型。人經常采取相反的方式,他們首先看到了清晰或模糊的可視化類型,然后嘗試將數據進行匹配。在對大數據項目進行可視化時,有時候簡單的表格或條形圖可能是最有效的。

六、考慮管理

在這方面花費時間和精力,但是重要的是終端用戶信任數據。在技術、工藝、人員等方面提供幫助,確保數據的審核和準確性。

七、與觀眾保持一致

每一種情況將采用不同的視覺方法。舉例來說,許多數據可視化專家明確禁止使用餅狀圖,因為人的眼睛和意識能更容易地測量長或位置的差別,而難以辨別角度的差別。把餅圖轉換成條形圖后,各部分的差別就會變得不明顯,很難辨認一些小區域??梢钥紤]到雙環圖,它相當于去掉中間區域的餅圖,可以快速顯示75%、20%、5%等模式。

八、了解商業

花費時間與業務用戶交流,以了解他們想要在大數據產品的可視化中實現什么,以及他們需要何種數據以提供所需的洞察力。如果需要可以購買工具或技術來對這些數據進行分析和轉換。而在大數據領域,我們面臨著大量的數據。必須要使用戶能夠從這些數據中受益。

與此同時,了解商業趨勢很重要,它可以幫助用戶使用最新的指標和分析,以促進更好的商業決策。設計不同的儀表盤時,總是要考慮終端用戶。管理人員、分析人員、IT人員和業務用戶都會從各種不同的視覺分析研究中獲得價值。

滿足利益相關者的利益需要,大數據可視化才有價值。明確理解利益相關者的動機,可以確保在適當細致和詳細的層面上實現可視化,從而使利益相關方對此采取行動。

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九、連接的可視化

請確認已連接并快速鏈接以顯示完整視圖。若要分析按地點銷售總結報告,也應該有能力分析或比較不同產品的年銷售額。

要保證大數據可視化能夠實時更新和查詢。沒有基本數據源或靜態顯示,都不能幫助企業分析迅速變化的大數據流。

十、盡量簡化

大部分領先的大數據可視化工具都有大量的特性,這通常導致分析人員構建密集和過于復雜的可視化,從而很難收集到可行的洞察力。好的分析人員應該盡可能地簡化可視化,從而解決眼前的假設問題。分析人員應該盡早和相關人員溝通,以確保最終產品不會只是外觀華麗,而不會直接滿足受眾需要。


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