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设计夹的第200篇文章分享
Halo,这里是设计夹,今天分享的是「数据可视化设计」。
数据可视化主要从可视化原则、图表解构、可视化色板、可视化图表这 4 个方面进行阐述。
数据可视化是把相对复杂、抽象的数据通过可视化手段,表达数据内在的信息和规律,促进数据信息的传播和应用。
Dreawer Design团队总结了以下四个可视化原则,供设计者参考及使用:
① 准确
数据图表需精准、如实地反映数据信息的变化特征。
② 清晰
让设计服务于数据内容,给用户以最为清晰、明确、迅捷的数据展示。用户看到可视化图表时,应能在 5 秒内了解到它的用途,而不是花几分钟都不能理解各个数据的含义。
③ 简单
可视化结果应该是一看就懂,不需要思考和过度理解,因而选定图表时要理性,避免为了视觉上的效果而选择一些对用户不太友好的图形。
下面为图标类型与认知成本对比:
④ 美观
优秀的数据可视化界面,会有一套非常严谨一致的版面。这里的一致性需要考虑到布局、结构和内容。
① 构成元素
我们从标题、坐标轴、图例、标签、提示信息、数据图形这6个大类,对数据图表进行进一步元素拆解及阐述。设计过程中,需遵循可视化原则来精简数据图表,让用户快速获取图表中的关键信息,完成任务。
图表构成6大类,元素细分:
1. 标题:图表标题;
2. 坐标轴:X/Y轴线、刻度线、网格线、X/Y轴标题、X/Y轴标签;
3. 标签:数据点、引导线、(文本)数据值;
4. 提示信息;
5. 图例;
6. 数据图形:线、矩形、扇形、环形等。
下面为数据图表的基本构成元素示例(为了便于观察,某些字母做了大写处理):
除了以上的常规元素,还有常用于饼图、环形图中的“引导线”:
② 标题
标题是概括图表主题的说明文字,一个明确、精简的标题可以迅速让读者理解图表要表达的内容。
位置
一般位于数据图表卡片的左上方。
使用建议
标题需言简意赅、符合图表主题;尽量控制在 20 个字以内,标题宽度尽量不要超过卡片宽度。
超长处理
当标题超过长出卡片宽度时,省略标题中间的文字,保住首尾,如“我是...标题”。
③ 坐标轴
坐标系
坐标轴包含在坐标系的概念里,因此,我们需要先了解坐标系。坐标系是能够使每个数组在维度空间内找到映射关系的定位系统,更偏向数学/物理概念。
数据可视化中,最常用的二维坐标系有两种:
笛卡尔坐标系:即直角坐标系,是由相互垂直的两条轴线构成。常用于柱状图、条形图、折线图、面积图等。
极坐标系:由极点、极轴组成,坐标系内任何一个点都可以用极径 r 和夹角 θ(逆时针为正)表示。常用于饼图、圆环图、雷达图等。
补充说明:
坐标轴由定义域轴(X轴)和值域轴(Y轴)组成。条形图中,定义域轴为Y轴,值域轴为X轴;
X轴为水平方向的横轴,Y轴为垂直方向的竖轴。以下主要针对笛卡尔坐标系的坐标轴构成进行分析。
坐标轴
定义:坐标轴指二维空间中统计图表中的轴,是坐标系的构成部分,它用来定义坐标系中数据在方向和值之间的映射关系。
构成元素细分:X/Y 轴线、刻度线、网格线、X/Y 轴标题、X/Y 轴标签。
轴类型
根据对应变量是连续数据还是离散数据,可以把坐标轴分为:分类轴、时间轴、连续轴三大类。
X/Y 轴线
颜色层级:X/Y轴线要比网格线层级高、颜色深,这样能让图表有主次区分。
使用建议:有网格线时,柱状图/折线图会隐藏 Y 轴线,条形图则是隐藏 X 轴线,以达到信息降噪、突出重点的目的。
刻度线
轴刻度线是轴线上的小线段, 用于指示数值标签在坐标轴上的具体位置。轴刻度线有 3 种放置方式:置内、置中(即交叉方式)、置外。
位置建议:刻度线置中/置内时,可能会和网格线、数据图形重叠,所以建议将刻度线置于数值坐标轴外侧,以呈现最佳显示效果。
显示建议:
折线图:刻度线、X/Y 轴标签、数据点需要保持在同一垂直线上。
柱状图/条形图:由于单个柱子有很强的对应关系,此时可以隐藏刻度线。
网格线
定义:网格线是用来辅助图表优化映射关系的,我们需要弱化网格线的视觉效果,来增加数据的可阅读性。
作用:延伸数值刻度至可视化对象中,以便观察数据值的大小;增加可视化对象之间的对比观察度。
使用建议1:使用网格线时,需遵从主次原则,以轴线为主、网格线为辅;样式上可采用实线或虚线;避免颜色过重、使用纯黑/纯白色。
使用建议2:网格线一般跟随值域轴的位置单向显示,柱状图、折线图等采用水平网格,条形图采用垂直网格。
X/Y轴标题
轴标题主要用于说明坐标轴数据组的含义,也可理解为“轴单位”。当可视化图表标题、图例、轴标签等已能充分表达数据含义时,可隐藏轴标题。
这样处理体现了奥卡姆剃刀定律:如无必要,勿增实体。
X/Y轴标签
轴标签是对当前某一组数据的内容标注,用于提高数据的可读性。
以下从 X 轴标签、Y轴标签两方面进行分析:
X轴标签
X轴标签的设计重点在显示规则上。卡片宽度过窄、标签过多、名称过长时,X轴标签便会出现显示问题(如标签重叠等)。
为了解决显示问题,我们从连续/时间轴标签(数值类)、分类轴标签(文本类)两方面进行分析:
连续/时间轴标签
显示规则:建议等分抽样显示、旋转;不尾部省略。
建议等分抽样:连续/时间轴,通常由一组等差数列组成,具有规律性,缺失的数据用户会在脑海中自动补全。所以建议用等分抽样来避免标签的重叠问题。
注意:等分抽样尽量保留首尾数据标签;随机抽样没有规律,会影响用户的判断及辨认,不建议采取随机抽样显示。
连续/时间轴标签是由“关键数值”组成的标注点,一般都明确精简,尾部省略会影响用户对关键数值的辨认。
为了保证标签的辨识度,我们可以将标签旋转 45°、 90° 。极端情况下(图表宽度极窄),可以同时进行旋转+抽样。
分类轴标签
显示规则:建议旋转显示;不建议抽样显示。
分类轴由几个离散数据标签组成,标签之间独立存在,无紧密逻辑关系,用户无法自动补全缺失信息。因此,不能采取抽样显示,应尽量展示全部标签的全部文本。
若标签横向展示空间不够(文字重叠),我们可以将标签旋转 45°、 90° 来达到预期显示效果。若通过旋转无法满足需求,可使用条形图,将分类轴放在Y轴。
旋转方向说明:通常情况下,用户的阅读视线为从左至右、从上到下。因此,标签顺时针旋转 45° 更符合用户的浏览习惯。
Y 轴标签
Y 轴标签的设计重点在标签数量、取值范围和数据格式上。标签显示区域一般根据最长标签宽度进行自适应缩放。
轴标签的数量
使用建议:根据米勒定律(7±2 法则),Y 轴标签数量应控制在 5-9 个的范围内;Web页面中,Y 轴常用标签数为:6 或 7(含标签0)。
轴标签的数量越多,横向网格线就会越多。过多的轴标签及网格线会造成元素冗余,违背了清晰、准确的可视化原则,也不利于图表信息的表达及阅读。
对齐方式:右对齐
轴标签的取值范围
基准线:Y 轴标签取值应从 0 基线开始,以反映数据的真实性。如果展示被截断的 Y 轴数据,会导致用户做出错误的判断。
轴标签的数据格式
使用建议 1:标签保留的小数位数保持统一。
④ 数据标签
数据标签是对数据点对应数值的标注,用于直接观察每个数据点的具体数值。
若图表主要是用来看趋势变化、占比大小等,则不需要显示数据标签。若想精确了解每组数据的具体数值,则可以显示数据标签。
位置
数据标签位于数据点的上方。
显示规则
在不同类型的图表中,数据标签的显示规则不同。我们可以根据数据图形、数据值的特性,选择合适的显示方式,提高图表的准确性。
柱状图
基础柱状图:数据标签可显示在数据图形内部、外部。
数据标签在图形内部的显示规则:正常情况下,横向显示;数据标签超长时,旋转 90°;图形高度 < 数据标签高度时,不显示数据标签。
分组柱状图:数据标签可显示在数据图形内部、外部。显示在内部的数据标签显示宽度不够时,解决方案同上。
堆叠柱状图:数据标签显示在数据图形内部。
数据标签在图形内部的显示规则:正常情况下,横向显示;数据标签超长时,旋转 90°;图形高度 < 数据标签高度时,不显示数据标签。
条形图
数据标签在图形内部的显示规则:正常情况下,横向显示;图形宽度 < 数据标签高度时,不显示数据标签;条形图高度需 >= 数据标签高度。
基础、分组条形图的数据标签也可以显示在图形外部:
折线图
数据标签显示在数据点的上方。
图表宽度过窄,数据点多且密时,相邻的数据标签会出现重叠的问题。此时,我们会采用抽样的方式显示数据标签。鼠标悬停数据点,显示隐藏的数据标签。
饼图、环形图
数据标签显示在图形内部、外部均可。
由于扇形有角度,且形状相对不规则,对数据标签的文本长度包容度较低,环形更是如此。所以,当扇/环形分割过多、面积较小时,建议将数据标签显示在图形外部。
当然,我们也可以内外部结合使用:
数据标签颜色
数据标签显示在图形内部时,图形为背景,数据标签为前景。此时,数据图形作为背景色,会影响到数据标签的显色度及易读性。
为了确保良好的可读性,我们通过对图形颜色 HS 值的判断,来决定文字的颜色。这样对比度就在可控范围内,不会出现可读性低的问题。
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3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
7. 文章标题党,主要表现为:
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
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