我们身处于大数据时代，无时无刻不接收着各种各样的数据信息。在复杂繁多的数字世界里，将数据通过可视化图表的形式展现出来，让观者一目了然，这是数据可视化的基本目标。在满足此基础目标之上，UIPower还致力于带给用户赏心悦目的观看体验，让数据不再是枯燥乏味的数字，而是令人耳目一新、印象深刻的可视化图像。

一.数据可视化常用图表介绍

数据可视化的过程中，图表的选择决定着数据的展现形式，恰当的图表可以完美展现数据的变化和特点，这就需要设计师对图表的类型和特点有着深刻的了解。下面我们介绍几种数据可视化中常见的图表。

1. 折线图：用于表示随时间变化的连续数据，代表数据变化的趋势，点越多，反映的变化趋势越准确，往往用于与时间相关紧密的数据。

2. 散点图：用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图也是基于数据量比较大的情况，数据量越大，它的作用越明显。也可以用散点大小确定第三维度数据，这就是气泡图。

3. 柱状图：是最常见的一种数据可视化图表，常常用柱形的高低来表示数据的大小，当数据间的差距不是特别大的时候，柱状图在数据对比方面就会显得比较乏力，通常一组数据的个数也不宜过多，避免造成视觉负担。

4. 饼图：它是将数据按照百分比形式展示，由于从视觉分辨角度来看，人们肉眼对于百分比的掌握精确度往往不够，因此在表现的时候，个数也不宜过多。

5. 雷达图：它通过统一的标准来表示多维度属性的值，可以比较直观看出每一类属性的影响力。同柱形图一样，它所应用的数据量也不宜太多，否则容易产生混乱。

6. 地理图：基于地图的一些数据图表往往与地理位置相关。目前的大屏几乎都离不开地理图。

二.如何有效选择数据可视化图表？

首先，根据不同的数据特点选择相应的基础图表。如果是一些分类数据，可以用柱状图；如果是基于时间的连续性数据，可以用折线图；如果想要表现一个物体两种属性的关联性，可以选择散点图；如果想要表达数据的占比情况，那就选择饼图。

其次，要深入了解用户关注数据的侧重点，透过一个数据能够深层挖掘他们更多的内在需求，而不是简单地将数据通过一种形式展现出来。

最后，对数据可以进行一定层面的整合，同类型并且具有对比意义的数据可以合并起来展示，二级数据也可以与一级数据同时展现在一个复合型的图表里面。数据整合过后，一些基础图表也会相应升级，比如普通的柱状图变成堆叠柱状图；饼图也可以表示二级数据，变成旭日图；更多的会出现一些复合型图表。

三.数据可视化图表案例解析

UIPower在浙江运达风电的大屏设计中，运用了多种图表，数据可视化程度很高。在图表的选择过程中，首先根据数据的特点，选择最能够表现数据特征的图表。比如风电场的装机容量数据，它本身是与时间相关的一组数据，就可以考虑用折线图来表达它的趋势。其次，深入了解用户关注数据的侧重点，他们不仅关注每一年的总数，也关心每一年的增长量，甚至关注每一年增长量的趋势，因此这几类数据都需要表达出来。最后，通过对这些数据的整合，就形成了复合型图表。

可视化数据图表的选择是大屏设计的基础，在选择有效的数据可视化图表后，视觉设计上通过一定的创新，将图表与主体业务、行业特色结合起来，就可以形成具有自身特色的可视化数据大屏。