數據可視化的應用

數據可視化就是通過可視化手段將枯燥的數據圖形化，直觀化展示給用戶。

明白了數據可視化的使命，讓我們來看看當前業界的可視化平臺都是如何樹立自己品牌形象且抓住用戶去使用這個平臺的呢？

1  “數據可視化”交互布局

首頁——上下結構布局

通過目前線上比較知名的國內外數據分析平臺首頁設計，不難發現，其首頁的架構分為上下布局，更多的是通過Banner圖來展示自己的特性，其次再通過一個個案例來進行事例說明，或者擺出各種合作伙伴Logo來提升自我品牌形象。首頁的輪播Banner圖通常起到的作用是介紹該平臺的數據分析的特點，通常通過這幾個方面來展示Banner圖，數據的呈現的速度、數據容量、用戶體驗、服務品質、分析的維度、多種自定義設置配置——人性化設置，其次首頁也不可缺少的就是“新手指引”。

內頁——結構布局

根據多個案例分析，視覺可視化的交互基本分為兩類：

下圖屬于信息層級關系很明確，不是直觀展示數據，缺點：數據隱藏很深，很難讓用戶產生興趣繼續查看；優點：可承載數據量大。

下圖屬于信息扁平化呈現，數據展示直觀，缺點：承載數據量少；優點：數據展示直觀，用戶容易在查看的過程中挖掘自己的興趣點。

2  “數據可視化”設計元素

認知心理學和圖形設計

信息可視化的兩大基礎是認知心理學和圖形設計，認知心理學是理論基礎，圖形設計是實踐操作?？梢暬粌H僅是視覺上的，該領域的研究人員也嘗試著將聽覺、嗅覺和觸覺融合進去（比如針對殘障人士的設計）。在《信息可視化的基本過程和與主要研究領域》一文中，作者將視覺上的可視化變量分為 7 種：位置、形狀、大小、方向、色彩、紋理、灰度，有時候也會將色彩分為色相、亮度和飽和度?；旧纤械男畔⒖梢暬瘧枚际且粋€或多個變量的組合。不同的視覺變量在呈現數據各有優劣（從認知角度），如下表所示：

數據可視化——呈現形式

通常目前數據可視化的表現形式，我們最熟悉的有餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖，而這些都是最原始的統計圖表。

餅狀圖

用圓內各個扇形的大小表示各部分量占總量的百分之幾

直方圖

將一個變量的不同等級的相對頻數用矩形塊標繪的圖表(每一矩形的面積對應于頻數)

柱狀圖

是一種以長方形的長度為變量的表達圖形的統計報告圖，由一系列高度不等的縱向條紋表示數據分布的情況，用來比較兩個或以上的價值（不同時間或者不同條件），只有一個變量，通常利用于較小的數據集分析

散點圖

用兩組數據構成多個坐標點，考察坐標點的分布，判斷兩變量之間是否存在某種關聯或總結坐標點的分布模式