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2020-10-04
首先,我们必须做一些计划,先不要急着马上从图形下手。从长远来看,一点点的前期计划可以节省数小时的血液,汗水和眼泪。
我们最先需要分析的是目标受众群体。确切地说,谁将使用我们提供的数据进行决策?
在设计过程中,分析受众是所有思考步骤中最不线性的。此步骤不依赖于计算机软件或编程技能,而是涉及有关于用脑的思考。
我们的的首要考虑因素就是这个问题,为一组基础课程计划人员设计的图表不适用于一组高中校长,反之亦然。在一张纸,白板,电子表格甚至餐巾纸的背面列出所有受众类型。与相关负责人共享该列表,直到所有人都对数据的目标对象达成共识,这一步才算是完成。
他们喜欢还是害怕数据?除非您为一组经济学家或统计学家设计图表,否则通常可以忽略诸如效应大小,功效分析和误差范围之类的细节。与实际意义相比,外行人通常对实际意义(“那是什么?”和发现的含义)更感兴趣。
如果他们都是些数据可视化的新手,我们其实可以使用传统图表(如饼图,条形图和折线图),这种时候,传统图表胜过一切花里胡哨的专业性图表。因为对于初学者来说,他们将花费更多时间在图表的新颖性和设计性上,而不是关注包含的信息。
如果只有很少的时间或兴趣,建议使用简单的静态图表。反之,交互式图表是一个很好的选择。
他们需要什么信息?他们已经掌握了什么信息?他们期望获取什么信息?我们制作的图表将如何为他们增加价值?如果无法考虑图表如何为读者增加价值,请不要创造一个,因为每个图表都需要一个可以达成决策的目的。
作为数据可视化设计师,可以自由选择需要多少精度。请记住,我们的选择应该经过深思熟虑后有意为之。决定以两种方式发挥作用:1.选择的图表类型 2.如何标记数据点
选择图表类型时,请记住,某些图表在显示精度方面要优于其他图表。例如,依赖于角度和面积来显示差异的图表(如饼图)用于传达一般模式。依靠长度显示差异的图表(如条形图)用于传达特定的细节。
一个相关的决定是数据标签的精确度。你会把小数位包括在内吗?多少合适呢?
在大多数情况下,我们可以安全地将小数位舍入到最接近的整数。因为大多数人很少使用十分之几,百分之几或千分之一的位置进行决策。
在某些情况下,决策者或许需要小数位来做出决定,这种情况下的数字要么很小要么非常相似。例如,在有关奥运会记录的斜率图中,设计师知道显示精确的测量值至关重要,因为数字非常小且相似(如下图所示)。
(图源 推特Post Graphics)
这个就需要我们花费时间把大致的所有可视化图表类型都做一个了解,比如:折线图,条形图和柱形图表示随时间的变化。金字塔和饼图显示整个部分。如果需要可视化大量数据,则散点图和树形图将很有帮助。
然后再问问自己要显示多少个变量,要显示多少个数据点以及如何缩放轴。
创建折线图的最佳做法:
饼图是有史以来最常用和最讨厌的图表类型之一。饼图用于显示整体的一部分,以百分比表示数字,所有划分的部分的总和等于100%。
创建饼图的最佳做法:
条形图和柱形图用于比较不同的项目。柱形图上的每一条是垂直的,而条形图上的每一条是水平的。当一个数据标签很长或要比较的项目超过10个时,通常用条形图来帮助避免混乱。这两种图标都很易于理解并创建。
创建条形图和柱形图的最佳做法:
……
一旦我们对可视化的外观有了大概的想法,就可以坐在计算机面前构建可视化的第一稿。
有数十种软件程序可用于构建数据可视化。关于程序的挑选也需要把控,因为有些是免费的,有些是付费的,对于小企业来说,一款性价比高的可视化工具才是最适合自己的。