数据可视化项目设计(数据可视化项目策划书)

本篇文章给大家谈谈数据可视化项目设计,以及数据可视化项目策划书对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

如何设计成功而有价值的数据可视化

[what]什么是数据可视化?

塔夫特所说,“图形表现数据。实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。”对于广大的编辑、设计师、运营分析师、大数据研究者等等都需要从不同维度、不同层面、不同粒度的数据处理统计中,借助图表和信息图的方式为用户(只获得信息)、阅读者(消费信息)及管理者(利用信息进行管理和决策)呈现不同于表格式的分析结果。数据可视化技术综合运用计算机图形学、图像、人机交互等,将采集、清洗、转换、处理过的符合标准和规范的数据映射为可识别的图形、图像、动画甚至视频,并允许用户与数据可视化进行交互和分析。而任何形式的数据可视化都会由丰富的内容、引人注意的视觉效果、精细的制作三个要素组成,概括起来就是新颖而有趣、充实而高效、美感且悦目三个特征。

[why]为什么要进行数据可视化?

无论是哪种职业和应用场景,数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,获得更有商业价值的洞见和价值。并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来,实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此,数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。

[how] 如何实现可靠的数据可视化

数据可视化包括数据的采集、分析、治理、管理、挖掘在内的一系列复杂数据处理,然后由设计师设计一种表现形式,或许是二维图表、三维立体视图,不管是什么样的信息图,最后由前端工程师创建对应的可视化算法及前端渲染和展现的实现。如果仅仅是能够将数据转化成漂亮的图表,设计出固定维度、不同式样的图表来解释你的观点,并不说明这样的结局就足够好。这只是一个简单的开始,只是一个美好愿望的萌芽。如果要成功报告结果,将你所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解,使其能够为基于事实所做的决策提供支持,那么还需要做更多的功课。

色彩提升信息可视化的视觉效果。在信息可视化通过造型元素明确传达信息及叙述的基础上,把握好视觉元素中色彩的运用,使图形变得更加生动、有趣,信息表达得更加准确和直观。色彩可以帮助人们对信息进行深入分类,强调和淡化、生动而有趣的可视化作品的表现形式,常常给受众带来视觉效果上的享受。当然,视觉效果要将企业品牌的色调融合进去,和企业的品牌文化保持高度的一致,这是一个最基本的常识。比如,如果企业的品牌色调比较热衷红色,你设计的可视化效果,就要有意识地朝着这个基调靠拢。但没有必要吻合,因为红色的可视化效果,通常都包含警示的韵味,所以,红色适合做预警、提醒和突出信息的功能。

排版布局增强信息可视化的叙事性。我有酒,你有故事吗?排版布局四大基本原则:

(1)对比(Contrast): 如果两个项不完全相同,就应当使之不同,而且应当是截然不同。

(2)重复(Repetition):设计的某些方面在整个作品中重复。

(3)对齐(Alignment):任何元素都不能在页面上随意安放。每一项都应当与页面上的某个内容存在某种视觉联系。

(4)亲密性(Proximity):将相关的项组织在一起,使它们的物理位置相互靠近相关的项将被看作凝聚为一体的一个组。

动态增加信息可视化的视觉体验。在信息可视化的视觉表达中,动态地将相互分离的各种信息传播形式有机地融合在一起,进行有关联、有节奏的信息处理、传输和实现。最终的目的是,为了实现数据之间的联动,解释数据表现之间驱动和联系的关系。通过图表样式和色彩的运动,满足受众的视觉感受,同时将信息内容更加深刻而精简地传达给阅读者,使整个信息传达的过程更加轻松便捷。对于数据可视化有诸多工具,如:ECharts、iCharts、D3js、Flot、Raphaël等功能都十分强大,但对于非专业可视化而又经常与图表打交道的职场人士来说,一款轻便易学而又实用的可视化软件则显得十分重要。比如cognos、tebleue等。如果需要展现的数据结构不是特别复杂,而又要把数据展现的绚丽多彩,而且具有交互性,那么水晶易表是不二之选。

1.谁是你的阅读者?

无论你是否在做一份传统的报表还是新式的信息图,首先问问自己有哪些阅读者看到这份报告?他们对将要讨论的事项了解多少?他们需要什么?、还有,他们会如何利用你要展示的信息和数据呢?而我在 《一份靠谱的数据分析报告都有什么套路?》 里讲过,明确清晰的分析目标和方法会有多重要,因为只有明确分析目标,才能有一个良好的驱动过程。无论是目标驱动还是分析过程驱动,后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容事项都是紧紧围绕着这个目标主题而服务的。

2.规划数据可视化方案

数据可视化方案,是一定是能够解决用户特定问题的。既然是能够解决用户特定的问题,那么这样的高度,是在基于你在深入地理解了这些数据的现象和本质的基础之上。简单来说,就是你的可视化方案,不仅懂得并且能够很好地解释数据分析的结论、信息和知识。并且管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。

举例来说,当企业的业绩不达标时(企业的业绩是否达标,关系到企业最关键的利益和存亡。)可视化方案的设计路径应该是这样的:

Step1,从整体运营出发,明确有哪些关键因素会影响成交和业绩。

比如:有效名单、demo品质、客服服务、产品属性等,相应地去看这些关键因素对应的KPI的表现,对整体的业绩来讲,这些因素都会是驱动因素,这些因素对应的KPI都会是对STV有直接驱动和影响作用的。这些驱动数据的可视化是基础,也是寻找解决方案最终的出发点和落脚点。因为,这些数据的表现,是关乎运营成功与否的最直接视图。

Step2,对关键因素深入分析确定是什么因素导致了业绩没达成,发现和挖掘导致业绩未达标的根本原因和问题。

比如:

1、对比分析,逐一观测201601月-201612月全部关键因素对应的KPI的表现,对比成交业绩最高的月份和成交业绩最差月份的关键因素对应的KPI差异在哪里,能够快速定位出哪些方面、哪些因素导致业绩未达标。然后能够有针对性地驱动和帮助业务部门去改善。

2、追踪对成交和业绩有驱动和改善的行动方案的落地和实施进度,存在什么样的问题,是否存在行动方案的执行不力影响了业绩达标。

Step3,针对这些问题因素,有的放矢地去做改善和探索提升业绩之道。

否则,设计再商业绚丽的可视化图表,如果不能快速地得到信息和商业决策建议和方案就毫无意义。可视化仅仅成了虚假和欺骗,华丽而不务实的结果。基于准备好的全部的这些问题所得出的答案,就要开始定制你的数据可视化方案以满足每个决策者的特定要求。数据可视化始终都应该是为其受众专门定制的,这样的报告里只应包括受众需要知道的信息,且应将这些信息置于和他们有关并对他们有意义的背景下。

3.给数据可视化一个清晰的标题。

当你的报告像一份报纸、杂志的新闻一样。从这个标题,就能给阅读者强烈的冲击。一个清晰的标题是能够很好地阐释报告和故事的主题,是对整个报告和故事概括的信息。当然,并不是鼓励运营分析人员去做“标题党”。好的标题,既不要模棱两可,也不要画蛇添足,只要解释清楚图表即可。这有助于帮受众直接进入主题。这样能让读者大致浏览文件,并能快速抓住核心所在。尽量让你的标题突出。

4.将数据可视化和你的策略、方案联系起来

如果数据可视化的目的在于介绍能解决具体的、可衡量的、可执行的、有相关性和时效性问题的数据,那就在开场白里加上这些问题。稍后再和你的策略连接起来以理清这些数据的定位,因此,读者便能立刻明白可视化数据的相关性和价值。最终,他们便能更好地参与进来,并能够更明智地利用这些信息。数据可视化,最终时为了企业良好的运营而服务的,这是它的商业价值。如果你不关注企业的战略和行动方案,很难建立起具有联动价值的信息图。比如,企业执行的行动方案,通常是为了达成和实现企业的战略目标,通过这样的手段实现精益管理和精益运营。所以,可视化的解决方案要能够做到,行动方案对战略目标的驱动效果、个体、团队对部门整体指标、KPI的驱动和影响效果。只有建立起来具有联系的信息视图,才会获得有价值的数据可视化。

5.明智地选择你的展示图表。

不管使用哪一类图表,bar图、折线图、雷达图等等,每一种图表都有它自身的优点和局限性。你无法找到完美的可视化图表。但你可以通过尝试混合展现方式让可视化表现再人性化一点点。所以的可视化效果,都应该尽可能简单精准地传达讯息。这就意味着:不论有多新潮、多好看或者多绚丽,这都不是设计数据可视化的初衷。诚然,我们在持续地并且永不满足地追求数据之美。但最佳的平衡点在于,用合适的数据可视化开阐释恰到好处的信息和知识的价值之美。

• 只用有关联能传达重要信息的且为你的受众所需要的图形。

•无需填满页面的所有空白——太多杂乱的内容只会干扰对重要信息的接收,会让人太难记住,又太容易忽略。

• 恰当运用色彩,增加信息深度。同时要注意有些色彩具备潜在含义。举例来说,红色被认为是代表警告或危险的颜色。适合预警额。

• 不要使用太多不同类的图表、表格和图形。如果需要对比各种图表,要确保你阐述数据时使用的是同类的图表,这样才能便于互相比较。

6.在恰当处备注文字说明

文字说明有助于用语言解释数据,并能在情境化图表的同时增加内容的深度。数字和表格或许仅能提供快照,而文字说明则让人对关键处了解更多,加以评论并强调其内涵。引导观看者去思考图形的主题,而不是方法论、图形设计、图形生成或其他东西。

• 避免歪曲数据原本的意图。

• 让庞大的数据集连贯一致。

• 吸引读者将不同的数据片段进行比对和比较,突出重点和优劣。

• 主旨要相当明确:描述、挖掘、作表、可视化自我解读。

数据可视化大屏展示设计

一、设计前的需求确认

数据大屏的需求主要来源于以下 4 种情况——商务洽谈、展会、官网、产品自身需要。其中作者在20年做的两个大屏均是来源于商务洽谈、展会需要,更多的是为了展示公司能力,宣传产品。那么我们该怎么设计处符合项目需要的数据大屏呢?

原则1:明确大屏需求来源及场景

设计师在开始设计数据大屏时一定要(尽量)直接与需求的提出方进行沟通,确定他们提出该需求背后的诉求,是为了进行商务的洽谈?投标?还是和政府合作等,这步确认清楚带来的结果就是我们对大屏框架、数据指标的搭建、大屏视觉风格、动效、二级页面就会有个更清晰的认知。所以我们不管在面对任何需求都应该思考背后的:背景、目标用户、用户场景、需解决的问题

背景:提出需求人的立场是什么?基于这个立场我们可以做什么尽量去达成?

目标用户:考虑需求针对的核心用户,包括主要用户、次要用户等,这一步分析在于确认我们目标用户的社会属性及他们的关注点,为我们后续定方案提供设计依据。

用户场景:穷举用户会使用到的场景,提炼设计点。

需解决的问题:明确问题点,围绕这个核心问题点输出解决方案,同时也是作为后续设计验证的核心依据。

在确定以上需求后,我们便可以真正开始基于该需求一步步去实现  。对于数据大屏,首先我们应该根据展示需要确定数据重点。

原则2:业务思维,建立数据指标,提炼业务重点

例如:作者本次做的是关于智慧教室的数据大屏,所以我在确定数据大屏页面主框架前与商务部门人员沟通,确定本次K12-智慧教室数据大屏需要帮助商务部门面向教育部门领导及校长展示从全国到省市区县地区的智慧教室的使用量、累计用户数(老师、学生)、备课情况、授课情况、资源使用情况;并且基于这些指标需体现出丰富度与深度,在重要数据指标上需体现学科分布、学段分布、不同资源使用情况。

数据大屏核心业务诉求

通过Xmind搭建数据指标体系,来确定数据大屏的数据层级及数据展示的优先级,便于后续我们后续确定数据大屏整体框架。

原则3:根据数据传达重点确定最适合的页面布局方案

选择依据:凸显核心数据,吸引视觉焦点

原则4:图表可视化设计

 选择依据:根据展示目的选择正确图表

根据商务需要确定大屏风格

收集市场主流竞品发现 90 %以上的数据大屏主要风格均采用:深蓝色的科技风格,因为深色背景风格与数据的基调十分契合,并且在深色背景上适合增加光效、亮眼的颜色吸引用户目光,更能聚焦视觉中心,故本次K12智慧教室数据大屏以深蓝色为主要基调,在此基调上进行风格统一的设计。由于本子项目分布广泛,并顺利出海,所以在大背景蓝色基调基础上增加地图元素,并在用信息传输线条连接的方式表现数据传输与收集。

以下数据并非真实数据

原则5:动效点缀

基于数据重点进行动效的设计,通过动效的方式吸引用户目光,将用户的视觉中心集中到大屏中间区域

最后

本次数据大屏的设计师我所在的部分第一次设计大屏,部门目前没有数据大屏设计经验,但是公司后续很多项目对数据大屏的需求逐渐增多,所以我对本次设计进行复盘,总结设计经验帮助部分后续其他同学在承接类似案子时能有个参考,并在部分内部进行分享。

数据大屏设计SOP

结束~~~~

web端数据可视化(大屏)设计

目前流行数据可视化大屏设计,为了方便大家,我把各个行业的数据大屏进行了整合设计。

作品包括两部分:数据可视化模板和图表组件

数据可视化模板:医防融合数据大屏、慢病患者数据大屏、公卫体检数据大屏、公卫随访数据大屏、家医签约数据大屏、医院数据大屏、医院运营数据大屏、互联网医院数据大屏、电商数据分析大屏、药店销售数据大屏、餐饮数据分析大屏、在线教育数据大屏、网站流量访问数据分析大屏、酒店数据大屏、店铺交易数据统计、运动健康数据分析、个人健康后台数据分析、创作中心数据分析、电商后台数据分析

图表组件:数据卡片,折线图、柱状图、饼图及其他全图表

支持软件版本:Axure8.1(兼容Axure9、Axure10)

点击此处预览完整设计

部分设计展示:

如何实现大数据可视化?

数据可视化指的是,通过商业智能BI以图形化手段为基础,将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达,清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸,分析人员借助统计分析方法,将数据转化为信息,然后进行可视化展现。

数据可视化-派可数据商业智能BI

经过数据可视化处理后,复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表,让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工,都能通过数据可视化获取信息,促使企业更好地发展。

最后,分析人员还可以借助商业智能BI,分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表,形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化,让数据分析深入企业内核,以数据为核心驱动企业健康发展。

数据可视化工具

1、可视化工具的优点就是更加轻量化,可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种,一种是免费和收费并行,这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制,付费解锁全功能。

另一种就是开源的可视化工具,一般可以免费使用全部功能,也能制作复杂的数据可视化报表,但是通常需要编写代码来制作可视化图表,对使用者的IT技术要求比较高。

2、商业智能BI功能比较完善,有丰富的组件模板,是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库,将不同来源数据储存到数据仓库,也拥有ETL和数据模型等数据处理能力,对数据 以指标、标签的形式分级分类。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在商业智能BI中,数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表,只需拖拉拽就能完成数据可视化分析,制作可视化报表,还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

派可数据官网

数据可视化的设计步骤有哪些?

1、需求分析

需求分析是大数据可视化项目开展的前提,要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容,明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。

2、建设数据仓库/数据集市的模型

数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。

3、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)

数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来,因为每个业务系统的数据质量不同,所以要对每个数据源建立不同的抽取程序,每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。

4、建立可视化场景

建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果,用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况,按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据,从而作出更精准的预测和判断。

数据可视化的功能设计的3个方面

第一、业务指标设计

业务指标设计中的又分为几个小点:

1、关联指标设计,就是相关的关联设计包括数据逻辑关系。

2、横纵关系,指标设计对于数据的深层次分析是很重要的,指标之间有没有很强的关联性,也关系到数据分析的结果。

3、指标跟踪预警,是一种跟踪机制的设立、以及预警设备,可以周期性的把握大数据可视化工作的重点,有了追踪机制才能实时的获取想要的数据,或者说发生数据的异常变动会有预警,才能更好的起到控制的效果。

4、分析流程设计,每一个岗位都有自己不一定的岗位职责和岗位特点,每一个数据可视化工具的选用也是要根据不一样的特点需要,只有做好特定的步骤分析和流程分析才能体现不同周期内的管理重点。

第二、图形设计

数据可视化的数据结果可以通过图形简单直观的呈现给观众,图形对于数据可视化的功能设计过程中直观重要,在进行数据可视化的图形设计的过程中,不同部门,不同的岗位角色需要的展示的界面是不一样的,好的图形设计可以很快的让观众理解数据含义,客户可以找到自己需要的信息,企业也可以通过数据可视化图形更好的展现自己的数据信息。

第三、交互设计

也就是要实现用户的基本的使用性能,数据可视化的交互设计要建立在用户的实际需要的基础上,提供不同层次的分析,在操作的连续性、简单性以及逻辑性上都要有合理的把握和恰当的设计。

关于数据可视化的功能设计的3个方面,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

以上是小编为大家分享的关于数据可视化的功能设计的3个方面的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

关于数据可视化项目设计和数据可视化项目策划书的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。


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