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做好数据可视化有哪些难点和要求

发布时间:2021-12-27 16:42:15

我们都知道“数据可视化”就是把数据内部的信息和规则表现得更加形象,促进数据信息的传播和应用,是一种把比较复杂、抽象的数据,用直观的方式,使人们更容易理解。那么多好数据可视化又有哪些难点和要求呢?

一、筹备工作

数据可视化的最大困难在于如何获得和整理数据,并对其进行整理。例如:收集资料是否完全精确?数据过滤后是否可用?数据分析是有根据的吗?数据分析的结论清楚吗?当用于数据可视化的数据出现问题时,数据可视化的最终结果就没有任何参考价值。

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二、对数据具有敏感性

面对复杂的数据、信息,如何找出数据间的逻辑关系,需要制作者具备一定的数据分析能力,即对大量复杂数据具有数据敏感性。能迅速地发现多维、多变量数据之间的逻辑关系,确定哪些数据之间有直接联系,哪些数据之间存在间接关系,以及需要重点展示哪些数据之间的关系,这些都需要数据分析者及时作出准确判断。

三、以简明扼要的图表说明复杂的数据关系

由于阅读者需要在很短的时间内掌握各种图传递的数据关系,所以数据可视化必须尽可能简练,使不同阅读者能够迅速地抓住他们的焦点。因此数据可视化要求用有限的文字、简明扼要的图表呈现大量数据之间的各种关系及其客观规律。

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四、选择适当的图表

每个图表都有其优点和局限性,条形图有一般条形图、堆叠条形图、百分比条形图、双向柱状图等。此外饼状图包括:一般饼状图、玫瑰饼状图、环形图、旭日图等类型。因此,如何从各式各样的图表中选择出符合自身需要的数据类型是实现数据可视化的关键。

五、处理图表的细节

对图表细节的处理需要综合考虑多种因素,如刻:度标记类型、标号间距、刻度标签位置、数据类型、小数点、可否微分位、颜色取值、图例位置、图面标签、图示标题、注释文字等。

此处对细节的处理不仅影响数据的可视化效果,还可能会增加读者者的阅读困难。比如:选择不合理的刻度折线太陡,折线太细,无法观察线等。


由此可见做好数据可视化还是具备很多难点的,对数据可视化设计者提供了一定的要求。只有具备了良好的专业能力,才能打造出好的数据可视化产品。在数据可视化领域,UIPower具备了17年的数据可视化设计经验,以大屏为载体,为用户呈现具备极致用户体验的数据可视化服务。