讓可視化設計更清晰的方法有哪些

Ⅰ 如何將數據進行數據可視化展現

1、確認需求

在數據可視化設計前，分析人員要先完成業務需求的分析，將分析需求拆分成不同層級、不同主題的任務，捕捉其中業務的數據指標、標簽，劃分出不同優先順序，為下一步取數做准備。

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此外，整個可視化圖表頁面中，色彩不宜太過豐富，顏色最好也不要太過鮮艷，把色彩對比強烈的顏色放到關鍵信息，用清晰的邏輯去呈現變化，突出重點部分，使用戶產生更好地體驗，這才是他們最希望看到的。

最後，回到數據分析本身，分析人員可以選擇為製作完成的可視化圖表附上自己從業務邏輯思考的信息，幫助用戶更好地分辨圖表展現的意義。

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Ⅱ 如何語言清晰的搭建數據可視化系統

圖表設計

1. 圖表基本類型

六種基本圖表涵蓋了大部分圖表使用場景，也是做數據可視化最常用的圖表類型：

• 柱狀圖 分類照片照片什麼照片什麼什麼項目之間的比較

• 餅圖 構成即部分佔總體的比例

• 折線圖 隨時間變化的趨勢

• 條形圖 分類照片照片什麼照片什麼什麼項目之間的比較

• 散點圖 相關性或分布關系

• 地圖 區域之間的分類照片照片什麼照片什麼什麼比較

基本圖表類型都有通用的樣式，不過多的展開講解我們更多的考慮如何選擇常用圖表來呈現數據，達到數據可視化的目標基本方法：



△ 扶貧項目

3. 動效設計

目前越來越多的可視化展示的數據都是實時的，所以動效在可視化項目中的應用越來越廣泛，動效設計肩負著承載更多信息和豐富畫面效果的重要作用。

a.信息承載

在可視化設計中經常遇到，非常多的數據信息需要展示在一個大屏幕上。遇到這種情況，需要對信息進行合並整理或通過動畫的方式，在有限的屏幕空間里承載更多的信息，使信息更加聚合，同時使信息展示更加清晰，突出重點。

b.畫面效果

增加細節及空間感，背景動效使畫面更加豐富。單個圖表的出場動畫，使畫面平衡而流暢。減少了圖表在出現或數據變化時的生硬刻板。

數據可視化動畫在設計上重要的原則是恰當的展示數據。動畫要盡量的簡單，復雜的動畫會導致用戶對數據的理解錯。動畫要使用戶可預期，可使用多次重復動畫，讓用戶看到動畫從哪裡開始到哪裡停止。

Ⅲ 如何設計成功而有價值的數據可視化

[what]什麼是數據可視化？

塔夫特所說，「圖形表現數據。實際上比傳統的統計分析法更加精確和有啟發性。」對於廣大的編輯、設計師、運營分析師、大數據研究者等等都需要從不同維度、不同層面、不同粒度的數據處理統計中，藉助圖表和信息圖的方式為用戶（只獲得信息）、閱讀者（消費信息）及管理者（利用信息進行管理和決策）呈現不同於表格式的分析結果。數據可視化技術綜合運用計算機圖形學、圖像、人機交互等，將採集、清洗、轉換、處理過的符合標准和規范的數據映射為可識別的圖形、圖像、動畫甚至視頻，並允許用戶與數據可視化進行交互和分析。而任何形式的數據可視化都會由豐富的內容、引人注意的視覺效果、精細的製作三個要素組成，概括起來就是新穎而有趣、充實而高效、美感且悅目三個特徵。

[why]為什麼要進行數據可視化？

無論是哪種職業和應用場景，數據可視化都有一個共同的目的，那就是准確而高效、精簡而全面地傳遞信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。並且利用合適的圖表直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現數據自我解釋、讓數據說話的目的。而人類右腦記憶圖像的速度比左腦記憶抽象的文字快100萬倍。因此，數據可視化能夠加深和強化受眾對於數據的理解和記憶。

[how] 如何實現可靠的數據可視化

數據可視化包括數據的採集、分析、治理、管理、挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，或許是二維圖表、三維立體視圖，不管是什麼樣的信息圖，最後由前端工程師創建對應的可視化演算法及前端渲染和展現的實現。如果僅僅是能夠將數據轉化成漂亮的圖表，設計出固定維度、不同式樣的圖表來解釋你的觀點，並不說明這樣的結局就足夠好。這只是一個簡單的開始，只是一個美好願望的萌芽。如果要成功報告結果，將你所分析的度量和數據有效地轉化為有商業價值的見解，使其能夠為基於事實所做的決策提供支持，那麼還需要做更多的功課。

色彩提升信息可視化的視覺效果。在信息可視化通過造型元素明確傳達信息及敘述的基礎上，把握好視覺元素中色彩的運用，使圖形變得更加生動、有趣，信息表達得更加准確和直觀。色彩可以幫助人們對信息進行深入分類，強調和淡化、生動而有趣的可視化作品的表現形式，常常給受眾帶來視覺效果上的享受。當然，視覺效果要將企業品牌的色調融合進去，和企業的品牌文化保持高度的一致，這是一個最基本的常識。比如，如果企業的品牌色調比較熱衷紅色，你設計的可視化效果，就要有意識地朝著這個基調靠攏。但沒有必要吻合，因為紅色的可視化效果，通常都包含警示的韻味，所以，紅色適合做預警、提醒和突出信息的功能。

排版布局增強信息可視化的敘事性。我有酒，你有故事嗎？排版布局四大基本原則：

（1）對比（Contrast）： 如果兩個項不完全相同，就應當使之不同，而且應當是截然不同。

（2）重復（Repetition）：設計的某些方面在整個作品中重復。

（3）對齊（Alignment）：任何元素都不能在頁面上隨意安放。每一項都應當與頁面上的某個內容存在某種視覺聯系。

（4）親密性（Proximity）：將相關的項組織在一起，使它們的物理位置相互靠近相關的項將被看作凝聚為一體的一個組。

動態增加信息可視化的視覺體驗。在信息可視化的視覺表達中，動態地將相互分離的各種信息傳播形式有機地融合在一起，進行有關聯、有節奏的信息處理、傳輸和實現。最終的目的是，為了實現數據之間的聯動，解釋數據表現之間驅動和聯系的關系。通過圖表樣式和色彩的運動，滿足受眾的視覺感受，同時將信息內容更加深刻而精簡地傳達給閱讀者，使整個信息傳達的過程更加輕松便捷。對於數據可視化有諸多工具，如：ECharts、iCharts、D3js、Flot、Raphaël等功能都十分強大，但對於非專業可視化而又經常與圖表打交道的職場人士來說，一款輕便易學而又實用的可視化軟體則顯得十分重要。比如cognos、tebleue等。如果需要展現的數據結構不是特別復雜，而又要把數據展現的絢麗多彩，而且具有交互性，那麼水晶易表是不二之選。

1．誰是你的閱讀者？

無論你是否在做一份傳統的報表還是新式的信息圖，首先問問自己有哪些閱讀者看到這份報告？他們對將要討論的事項了解多少？他們需要什麼？、還有，他們會如何利用你要展示的信息和數據呢？而我在 《一份靠譜的數據分析報告都有什麼套路？》 里講過，明確清晰的分析目標和方法會有多重要，因為只有明確分析目標，才能有一個良好的驅動過程。無論是目標驅動還是分析過程驅動，後續的數據分析工作和分析報告里所要呈現的全部內容事項都是緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。

2．規劃數據可視化方案

數據可視化方案，是一定是能夠解決用戶特定問題的。既然是能夠解決用戶特定的問題，那麼這樣的高度，是在基於你在深入地理解了這些數據的現象和本質的基礎之上。簡單來說，就是你的可視化方案，不僅懂得並且能夠很好地解釋數據分析的結論、信息和知識。並且管理者能夠沿著你規劃的可視化路徑能夠迅速地找到和發現決策之道。

舉例來說，當企業的業績不達標時（企業的業績是否達標，關繫到企業最關鍵的利益和存亡。）可視化方案的設計路徑應該是這樣的：

Step1，從整體運營出發，明確有哪些關鍵因素會影響成交和業績。

比如：有效名單、demo品質、客服服務、產品屬性等，相應地去看這些關鍵因素對應的KPI的表現，對整體的業績來講，這些因素都會是驅動因素，這些因素對應的KPI都會是對STV有直接驅動和影響作用的。這些驅動數據的可視化是基礎，也是尋找解決方案最終的出發點和落腳點。因為，這些數據的表現，是關乎運營成功與否的最直接視圖。

Step2，對關鍵因素深入分析確定是什麼因素導致了業績沒達成，發現和挖掘導致業績未達標的根本原因和問題。

比如：

1、對比分析，逐一觀測201601月-201612月全部關鍵因素對應的KPI的表現，對比成交業績最高的月份和成交業績最差月份的關鍵因素對應的KPI差異在哪裡，能夠快速定位出哪些方面、哪些因素導致業績未達標。然後能夠有針對性地驅動和幫助業務部門去改善。

2、追蹤對成交和業績有驅動和改善的行動方案的落地和實施進度，存在什麼樣的問題，是否存在行動方案的執行不力影響了業績達標。

Step3，針對這些問題因素，有的放矢地去做改善和探索提升業績之道。

否則，設計再商業絢麗的可視化圖表，如果不能快速地得到信息和商業決策建議和方案就毫無意義。可視化僅僅成了虛假和欺騙，華麗而不務實的結果。基於准備好的全部的這些問題所得出的答案，就要開始定製你的數據可視化方案以滿足每個決策者的特定要求。數據可視化始終都應該是為其受眾專門定製的，這樣的報告里只應包括受眾需要知道的信息，且應將這些信息置於和他們有關並對他們有意義的背景下。

3．給數據可視化一個清晰的標題。

當你的報告像一份報紙、雜志的新聞一樣。從這個標題，就能給閱讀者強烈的沖擊。一個清晰的標題是能夠很好地闡釋報告和故事的主題，是對整個報告和故事概括的信息。當然，並不是鼓勵運營分析人員去做「標題黨」。好的標題，既不要模稜兩可，也不要畫蛇添足，只要解釋清楚圖表即可。這有助於幫受眾直接進入主題。這樣能讓讀者大致瀏覽文件，並能快速抓住核心所在。盡量讓你的標題突出。

4．將數據可視化和你的策略、方案聯系起來

如果數據可視化的目的在於介紹能解決具體的、可衡量的、可執行的、有相關性和時效性問題的數據，那就在開場白里加上這些問題。稍後再和你的策略連接起來以理清這些數據的定位，因此，讀者便能立刻明白可視化數據的相關性和價值。最終，他們便能更好地參與進來，並能夠更明智地利用這些信息。數據可視化，最終時為了企業良好的運營而服務的，這是它的商業價值。如果你不關注企業的戰略和行動方案，很難建立起具有聯動價值的信息圖。比如，企業執行的行動方案，通常是為了達成和實現企業的戰略目標，通過這樣的手段實現精益管理和精益運營。所以，可視化的解決方案要能夠做到，行動方案對戰略目標的驅動效果、個體、團隊對部門整體指標、KPI的驅動和影響效果。只有建立起來具有聯系的信息視圖，才會獲得有價值的數據可視化。

5．明智地選擇你的展示圖表。

不管使用哪一類圖表，bar圖、折線圖、雷達圖等等，每一種圖表都有它自身的優點和局限性。你無法找到完美的可視化圖表。但你可以通過嘗試混合展現方式讓可視化表現再人性化一點點。所以的可視化效果，都應該盡可能簡單精準地傳達訊息。這就意味著：不論有多新潮、多好看或者多絢麗，這都不是設計數據可視化的初衷。誠然，我們在持續地並且永不滿足地追求數據之美。但最佳的平衡點在於，用合適的數據可視化開闡釋恰到好處的信息和知識的價值之美。

• 只用有關聯能傳達重要信息的且為你的受眾所需要的圖形。

•無需填滿頁面的所有空白——太多雜亂的內容只會干擾對重要信息的接收，會讓人太難記住，又太容易忽略。

• 恰當運用色彩，增加信息深度。同時要注意有些色彩具備潛在含義。舉例來說，紅色被認為是代表警告或危險的顏色。適合預警額。

• 不要使用太多不同類的圖表、表格和圖形。如果需要對比各種圖表，要確保你闡述數據時使用的是同類的圖表，這樣才能便於互相比較。

6．在恰當處備注文字說明

文字說明有助於用語言解釋數據，並能在情境化圖表的同時增加內容的深度。數字和表格或許僅能提供快照，而文字說明則讓人對關鍵處了解更多，加以評論並強調其內涵。引導觀看者去思考圖形的主題，而不是方法論、圖形設計、圖形生成或其他東西。

• 避免歪曲數據原本的意圖。

• 讓龐大的數據集連貫一致。

• 吸引讀者將不同的數據片段進行比對和比較，突出重點和優劣。

• 主旨要相當明確：描述、挖掘、作表、可視化自我解讀。

Ⅳ 可視化設計的5個步驟

如您所見， 信息可視化  可以產生令人難以置信的美麗圖像，高效的傳達信息。下面的圖像是現已解散的安然集團的通信組織圖。

作者/版權所有者：Kitware Inc.版權條款和許可：CC BY-ND 2.0

        Ben Shneiderman說： 「可視化的目的是洞察力，而不是圖片。」

        那麼，可視化是否有設計訣竅呢？Riccardo Mazza在他的書「Introction to Information Visualization」中，為我們提供了一種信息可視化的5步設計法，我們一起來看看吧。

整個設計過程很簡單，一旦你審查了這個過程，它應該是常識：

1、定義問題

2、定義要表示的數據

3、定義表示數據所需的維度

4、定義數據的結構

5、定義可視化所需的交互

1.定義問題

與任何用戶體驗工作一樣; 第一步是定義信息可視化將解決的問題。這通常需要一些 用戶研究  來回答問題; 「我的用戶需要什麼呢？」、「他們將如何使用它？」

您可能正試圖向用戶解釋某些內容，或者您可能正試圖讓他們建立新的聯系或觀察;為了將問題定義清楚，您還應考慮用戶群特有的任何特定因素，比如：他們的教育水平或數據處理能力如何？他們過去的數據有什麼樣的經驗？這將指導輸出的復雜程度，並闡明用戶的整體需求。

2.定義要表示的數據

有三種主要類型的數據可以通過信息可視化來表示，它們的映射方式可能會有很大差異- 因此，在開始設計之前，在您的腦海中清楚地了解數據，您將使用哪些數據？

1、 定量數據  - 這是數值類的數據。

2、 有 序數據  - 非數值的，但具有內在順序的 數據 。（例如，想想一周中的幾天。）

3、 分類數據  - 既沒有數字也沒有內在順序的數據。（例如商業名稱或地名）。

3.定義表示數據所需的維度

必須仔細考慮數據集的維度或屬性的數量，因為它將在很大程度上確定哪些數據可用於進行信息可視化。數據中表示的維度越多- 理解信息可視化就越混亂。因此值得注意的是，具有大量維度的數據可能更適合使用高度互動式表示，不適合靜態圖形展示。可以根據要研究的相關維度的數量將分析分成四種類型：

1、 單變數分析  - 針對自變數研究單個因變數

2、雙變數 分析  - 其中兩個因變數針對自變數進行研究

3、三變數 分析  - 其中三個因變數針對自變數進行研究

4、 多變數分析  - 針對自變數研究三個以上的因變數

 

作者/版權所有者：Chire。版權條款和許可：CC BY-SA 3.0

多變數分析的圖像，其中數據點之間的關系很多且相關。

4.定義數據的結構

這是關於檢查數據集如何相互關聯的全部內容，常見的關系結構包括：

1、 線性關系  - 數據可以以線性格式顯示，例如表格，向量等。

2、 時間關系  - 數據隨著時間的推移而變化

3、 空間關系  - 與現實世界相關的數據（例如地圖數據或辦公室平面圖）這有時也被稱為地理關系

4、 分層關系  - 與定義的層次結構中的位置 相關的 數據（從辦公室管理結構到簡單的流程圖）

5、 網路關系  - 數據與同一數據中的其他實體相關

   

作者/版權所有者：Nathanael Crawford。版權條款和許可：CC BY-SA 3.0

以上示出了分層網路模型的示例。

5.從可視化中定義所需的交互

設計過程的最後一部分要求您了解用戶信息可視化所需的交互級別。有三類互動：

1、 靜態模型  - 這些模型按「原樣」顯示，例如您保存在汽車中的道路地圖集中的地圖。用戶無法修改它們。

2、 可轉換模型  - 這些模型使用戶能夠轉換或修改數據。它們可以允許用戶改變用於分析的參數或者為數據集選擇不同形式的 視覺映射 。

3、 可操作模型  - 數據有時候是高度關聯的，通過操作部分數據圖形，可以獲得關聯數據的變化，從而產生新的見解是一種常見的互操作方法。例如：我們可以通過DataFocus快捷創建圖形的聯動操作。

作者/版權所有者：DataFocus  版權條款和許可：CC BY-SA 3.0

  小貼士： 設計信息可視化的過程可能與您的最終輸出並不直接相關，但可以使您更加明智地決定何種表示形式最適合您的用戶。通過充分了解用戶的需求，以及他們需要展示的數據、數據中的關系和模型類型，信息可視化設計師可以提供充分滿足這些需求的可視化作品。

Ⅳ 數據可視化的方法有哪些

數據可視化就是將數據分析的結果用圖表的形式展現出來。

可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI

圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀錶板圖、散點圖、桑基圖、詞雲和矩形樹圖等各種各種圖形。

以下展示幾張通過觀遠數據BI平台做的數據可視化大屏：

Ⅵ 數據可視化6步法

數據可視化6步法

在當前互聯網，各種數據可視化圖表層出不窮，本文嘗試對數據可視化的方法進行歸納，整理成6步法。
一般的數據圖表都可以拆分成最基本的兩類元素: 所描述的事物及這個事物的數值，我們暫且將其分別定義為指標和指標值。比如一個性別分布中，男性佔比30%，女性佔比70%，那麼指標就是男性、女性，指標值對應為30%、70%。
1. 將指標值圖形化
一個指標值就是一個數據，將數據的大小以圖形的方式表現。比如用柱形圖的長度或高度表現數據大小，這也是最常用的可視化形式。
傳統的柱形圖、餅圖有可能會帶來審美疲勞，可嘗試從圖形的視覺樣式上進行一些創新，常用的方法就是將圖形與指標的含義關聯起來。
比如Google Zeitgeist在展現top10的搜索詞時，展示的就是「搜索」形狀的柱形，圖形與指標的含義相吻合，同時也做了立體的視覺變化：

2. 將指標圖形化
一般用與指標含義相近的icon來表現，使用場景也比較多，如下：

3.將指標關系圖形化
當存在多個指標時，挖掘指標之間的關系，並將其圖形化表達，可提升圖表的可視化深度。常見有以下兩種方式：
藉助已有的場景來表現
聯想自然或社會中有無場景與指標關系類似，然後藉助此場景來表現。
比如網路統計流量研究院操作系統的分布，首先分為windows、mac還有其他操作系統，windows又包含xp、2003等多種子系統。
根據這種關系聯想，發現宇宙星系中也有類似的關系： 宇宙中有很多星系，我們最為熟悉的是太陽系，太陽系中又包括各個行星， 因此整體借用宇宙星系的場景，將熟知的windows比喻成太陽系，將xp、window7等比喻成太陽系中的行星，將mac和其他系統比喻成其他星系，表現如下：

構建場景來表現
指標之間往往具有一些關聯特徵，如從簡單到復雜、從低級到高級、從前到後等等。如無法找到已存在的對應場景，也可構建場景。
比如網路統計流量研究院中的學歷分布，指標分別是小學、初中、高中、本科等等，它們之間是一種越爬越高，從低等級到高等級的關系，那麼，這種關系可以通過構建一個台階去表現，如下：

支付寶新出的個人年度賬單中，在描述付款最多的三項時，構建了一個領獎台的形式：

小結：
根據之前3步，可將指標、指標值和指標關系分別進行圖形化處理。
以最簡單的性別分布為例，可以得到一個線性的可視化過程，如下：

以上圖示為供參考的線性化過程，實際可視化思考中，將哪類元素進行圖形化或者圖形化前後的順序可能均有不同，需根據具體情況處理。
4. 將時間和空間可視化時間
通過時間的維度來查看指標值的變化情況，一般通過增加時間軸的形式，也就是常見的趨勢圖。
空間
當圖表存在地域信息並且需要突出表現的時候，可用地圖將空間可視化，地圖作為主背景呈現所有信息點。
Google Zeitgeist在2010和2012年的年度熱門回顧中，都是以地圖為主要載體（同時也結合了時間），來呈現熱門事件：

5. 將數據進行概念轉換
先看下生活中的概念轉換，當我們需要喝水時，通常會說：給我來一杯水；而不會說：給我來30ml的水。在這里，30ml是一個實際數據，但是難以感知，所以用一杯的概念來轉換。
同樣在數據可視化，有時需要對數據進行概念轉換，可加深用戶對數據的感知。常用方法有對比和比喻：
對比：
下圖是一個介紹中國煙民數量的圖表：如果只看左半部分中國煙民的數量：32000000，知道數據量級很大，但具體有多大卻很難感知；直到看到右半部分：中國煙民數量超過了美國人口總和，這樣一對比，對數據的感知就加深了。

比喻
下圖是一個介紹雅虎郵箱處理數據量的圖表，大意是每小時處理的電子郵件大小有1.2TB，相當於644245094張列印的紙。
這又是一個很大的數據，但到底有多大？ 在這里用了一個比喻的手法：644245094張紙，如果把每一張紙首尾對接，可以繞地球4圈多。到這里，能較深刻感受到雅虎郵箱處理的數據量之大，為地球節省了很多紙張。
更進一步地，還將這個比喻進行了圖形化表現。

6.讓圖表「動」起來
數據圖形化完成後，可結合實際情況，將其變為動態化和可操控性的圖表，用戶在操控過程中能更好地感知數據的變化過程，提升體驗。
實現動態化通常以下兩種方式： 交互和動畫。
交互
交互包括滑鼠浮動、點擊、多圖表時的聯動響應等等，如下是網路統計流量研究院的時間分布圖，採用左圖右表的聯動形式，左圖中，滑鼠浮動則顯示對應數據，點擊則切換選擇：

動畫
包括增加入場動畫、交互過程的動畫、播放動畫等等。
入場動畫：即在頁面載入後，給圖表一個「生長」的過程，取代「數據載入中」這樣的提示文字。
交互動畫：用戶發生交互行為後，通過動畫形式給以及時反饋。
播放動畫：一般來是提供播放功能，像看視頻一樣，讓用戶能夠完整看到數據隨時間變化的過程。下圖是Gapminder在描述多維數據時，提供隨時間播放的功能，可以直觀感受到所有數據的變化。

總結
數據可視化形式多樣，思考過程也不盡相同。以上6步法，是基於「數據」層面（區別於信息可視化），梳理思考過程，總結設計方法，為後續可視化提供可借鑒的思路。

Ⅶ 如何實現大數據可視化

數據可視化指的是，通過商業智能BI以圖形化手段為基礎，將復雜、抽象和難以理解的數據用圖表進行表達，清晰有效地傳達信息。數據可視化是商業智能BI數據分析的延伸，分析人員藉助統計分析方法，將數據轉化為信息，然後進行可視化展現。

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在商業智能BI中，數據可視化能分別為PC、移動端、大屏製作可視化報表，只需拖拉拽就能完成數據可視化分析，製作可視化報表，還擁有詳細的用戶許可權設置功能保護數據安全。

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Ⅷ 數據可視化常用的五種方式及案例分析

概念藉助於圖形化的手段，清晰、快捷有效的傳達與溝通信息。從用戶的角度，數據可視化可以讓用戶快速抓住要點信息，讓關鍵的數據點從人類的眼睛快速通往心靈深處。 數據可視化一般會具備以下幾個特點：准確性、創新性 和 簡潔性。
常用五種可視化方法
下面從最常用和實用的維度總結了如下5種數據可視化方法，讓我們來一一看一下：
一、面積&尺寸可視化對同一類圖形（例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等）的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同指標對應的指標值之間的對比。
這種方法會讓瀏覽者對數據及其之間的對比一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式計算，來表達准確的尺度和比例。
a: 天貓的店鋪動態評分天貓店鋪動態評分模塊右側的條狀圖按精確的比例清晰的表達了不同評分用戶的佔比。從下圖中我們第一眼就可以強烈的感知到5分動態評分的用戶占絕對的比例。

b: 聯邦預算圖如下圖，在美國聯邦預算剖面圖里，用不同高度的貨幣流清晰的表達了資金的來源去向，及每一項所佔金額的比重。

c: 公司黃頁-企業能力模型蜘蛛圖如下圖，通過蜘蛛圖的表現，公司綜合實力與同行平均水平的對比便一目瞭然。

二、顏色可視化
通過顏色的深淺來表達指標值的強弱和大小，是數據可視化設計的常用方法，用戶一眼看上去便可整體的看出哪一部分指標的數據值更突出。a: 點擊頻次熱力圖比如下面這張眼球熱力圖，通過顏色的差異，我們可以直觀的看到用戶的關注點。

b: 2013年美國失業率統計在圖中可以看到，通過對美國地圖以州為單位的劃分，用不同的顏色來代表不同的失業率等級范圍，整個的全美失業率狀況便盡收眼底了。

c: 美國手機用戶城市分布圖中紅點是用iPhone的人，綠點是用安卓的人。這兩張在微博上看到的圖，第一張是美國一個城市的一覽，第二張圖特寫了紐約的市中心，尤其是曼哈頓地區。我們可以看到在市中心和主幹道的人用iPhone居多，而用安卓的人都在郊區。這也引起了人們的熱議，有的說在美國富人都住郊區別墅，所以富人愛用安卓手機；有的反駁說曼哈頓地區的人幾乎都用iPhone，說明富人喜歡用iPhone手機。不管結論如何，都足以說明用戶都被這些圖所吸引，所以可視化的方式效果真的很直觀。

註：科學家統計了2年裡30億條含有地理數據的twitter推文，根據客戶端總結出來的數據。
三、圖形可視化在我們設計指標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表更加生動的被展現，更便於用戶理解圖表要表達的主題。
Examples:
a: iOS手機及平板分布如下圖所示，當展示使用不同類型的手機和平板用戶佔比時，直接用總的蘋果圖形為背景來劃分用戶比例，讓用戶第一眼就可以直觀的看到這些圖是在描述蘋果設備的，直觀而清晰。

b: 人人網用戶的網購調查下圖可以看出，該數據可視化的設計直接採用男性和女性的圖形，這樣的設計讓分類一目瞭然。再結合了顏色可視化（左面藍色右麵粉色），同時也採用了面積&尺寸可視化，不同的比例用不同長度的條形。這些可視化方法的組合使用，大大加強了數據的可理解性。

四、地域空間可視化當指標數據要表達的主題跟地域有關聯時，我們一般會選擇用地圖為大背景。
這樣用戶可以直觀的了解整體的數據情況，同時也可以根據地理位置快速的定位到某一地區來查看詳細數據。
a: 美國最好喝啤酒的產地分布下圖中，通過以美國地圖為大背景，清晰的記錄了不同州所產啤酒在1987-2007年間在美國啤酒節中獲得的獎牌累計總數。再輔以顏色可視化的方法，讓用戶清晰的看到美國哪些州更盛產好喝的啤酒。

五、概念可視化通過將抽象的指標數據轉換成我們熟悉的容易感知的數據時，用戶便更容易理解圖形要表達的意義。
a: 廁所貼士下圖是廁所里貼在牆上的節省紙張的環保貼士，用了概念轉換的方法，讓用戶清晰的感受到員工們一年的用紙量之多。
如果只是描述擦手紙的量及堆積可達高度，我們還沒有什麼顯性化概念。但當用戶看到用紙的堆積高度比世界最高建築還高、同時需砍伐500多顆樹時，想必用戶的節省紙張甚至禁用紙張的情懷便油然而生了。所以可見用概念轉換的方法是多麼的重要和有效。

b: Flickr雲存儲空間達1TB的可視化描述Flickr對雲存儲空間升至1TB確實是讓人開心的事情，但相信很多人對這一數量級所代表的含義並不清晰。
所以Flickr在宣傳這一新的升級產品時，採用了概念可視化的方案。從下圖可以看出，用戶可以動態的選擇照片的大小，之後Flickr會採用動態交互的方式計算和顯示出1TB能容納多少張對應大小的圖片。這樣一來，用戶便有了清晰的概念，知道這1TB是什麼量級的容量了。

注意事項在總結了常見維度的數據可視化方法和範例之後，要再次總體強調下做數據可視化設計時的注意事項，總結了三點如下：
1）設計的方案至少適用於兩個層次：一是能夠整體展示大的圖形輪廓，讓用戶能夠快速的了解圖表所要表達的整體概念；之後再以合適的方式對局部的詳細數據加以呈現（如滑鼠hover展示）。
2）做數據可視化時，上述的五個方法經常是混合用的，尤其是做一些復雜圖形和多維度數據的展示時。
3）做出的可視化圖表一定要易於理解，在顯性化的基礎上越美觀越好，切忌華而不實。
總結：作為設計師，除了掌握方法來有針對性的設計之外，還要在平時多留心積累素材，同時培養自己的創造力和專業素養，保持一顆好奇心，才能真正的設計出樣式精美又實用的數據可視化圖表。