结合学习的可视化知识以及自身的经验写下了这篇关于数据可视化的分享

由于互联网红利的枯萎，产业互联网转型，越来越多的公司逐渐向B端业务发展，导致对B端设计师的需求也越来越大，数据可视化作为B端设计师的基本技能之一。

最近空出一些时间来整理以前做数据可视化设计时，遇到的问题及设计思路，希望能对大家有所帮助。

一、什么是数据可视化

“数据本身只是一堆冰冷数字，没有任何意义，只有能让用户。”

数据可视化是为了帮助用户更好的分析数据，向用户清晰有效地传达与沟通信息，帮助企业从数据中提取有价值的信息。

二、理解数据

数据可视化并不是简单将数据图表罗列出来就可以了。而是需要我们去了解这些数据背后所蕴含的含义、规则、问题、结论等。在什么时候、运用什么样的数据图表、不同的业务，运用什么样的数据表达更为合理。因为不同的数据状况与数据组合的寓意不同，数据背后隐藏的问题也都不尽相同。

三、目标用户

在做数据可视化之前，我们需要了解数据可视化的受众是谁。对于大多数的数据可视化大屏（尤其是政企单位），设计受众往往分为各种角色的领导和一线工作人员。因此，我们需要准确了解业务的需求，提炼出核心数据指标，不同的用户对于数据的关注点是不一致，所以我们需要呈现给他们的数据也是不一样的。“遵循以人为本的设计理念”。

四、图表选择

需求及数据确立后，接下来是数据图形化的选择，不同的目标不同的数据对于图表展示的选择也是有讲究的，如：用来同一纬度的占比更适合选用饼图与环形图、用来反映时间变化趋势的图形化更适合曲线图等等，总之不同的数据展示维度，选择的图表是有差异的。

同样一组数据，存在多个图表同可展示，怎样选择最恰当的图表是至关重要的，合适有效的图表有助于信息有效的传达。遇到具体的数据要根据数据的维度，和要表达的业务目标，选择一种最佳的图表呈现。

常用的图表有以下几大类别（antv：https://antv.alipay.com/zh-cn/index.html）

1、一个或者多个类别不同时间的的对比比较。

典型的图表有折线图、条形图、堆叠条形图、蜡烛图、区域图、时间线等。

2、不同类别数据的对比

典型的图表有柱状图、分组条形图、气泡图、平行坐标图、多折线图、子弹图等。

3、排名 主要展示项目数据的一个排名情况。

典型的图表有有序条形图、有序柱状图、平行坐标图等。

4、不同数据对于整体的占比情况

      典型的图表有堆叠条形图、饼状图、环形图、堆叠区域图、树形图、玫瑰图等。

 五、应用场景与设计思路

 数据可视化在To C  、To B、To G的应用非常广。总体来说可以分为以下两种应用场景：移动端与PC端可视化、大屏可视化

移动端与PC端可视化：在此类场景下，简洁简单高效的传达数据内容是非常必要的，更多的是数据分析师及业务部门在使用，他们需要长时间停留在屏幕及数据上做分析统计比对等工作，精准的传达数据的同时也减少对眼睛的过度疲劳，利于用户长时间舒适阅读，所以这类场景下以简洁为主。

大屏可视化：此类场景以观看为主。多应用于指挥大厅、科技展馆、数字展厅等，他的特点是多屏幕拼接，展示面积大、数据类型多，展现形式多元化，业内也称之为数据可视化大屏。目前大多采用深色系与暗色系为主。

确定应用场景是什么（室内、室外、光照如何、灯光照射如何、硬件如何等等）、用户受众是谁、业务需求、数据图形之后。这时我们就可以引用一些UI设计的设计方法。

字体：选择识别性高的，字体不要太细，不要选择太圆润的字体（这块根据实际需求，切记不要照搬）。

颜色：大屏背景大多以深色系为主，内容选择亮色系，方便聚焦。保持内容与背景有一定的对比关系，便于业务信息传达。大屏颜色相近更不易于数据间的区分，降低用户阅读舒适感

布局：在做设计可视化设计时，我们会遇到各种各样的设计屏幕，设计时尽量使组件呈现16：9（1920*1080）比例排布。具体的布局大家可以按照自己的实际业务需求进行设计。

总结

数据可视化设计时切忌不要过度装饰图表，喧宾夺主造成数据不直观，对观者获取数据产生障碍。图形化要友好，不能一味的追求视觉效果，造成图形识别度降低、友好度下降。图形化后一定要利于理解。所有的设计一定是为业务服务的，数据图形化后更不利于业务信息传达，那就失去了图形化设计的意义。开发可实现，设计师常遇到，酷炸炫的效果让开发落地非常困难，务必要多沟通，懂取舍。设计之初就要考虑全面

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