ui大数据可视化如何设计

ui大数据可视化如何设计

ui大数据可视化如何设计？当用户在浏览数据界面时，最好一眼就能对关键信息有一个大概的了解，也就是说，后台界面应该是一种引人注目、简单直接的导航方式。今天小编主要给大家分享ui大数据可视化如何设计，希望对你们有帮助!

1.定义目标

后台界面必须先有一个明确的目标来满足用户的需求，就像产品中的其它界面一样。如果目标弄错了，那么下一步的努力就没有意义了!对于不同的使用场景，界面的设计方法会有所不同。为了简化分析，这里主要介绍两种最常见的形式:

1)运营型后台界面

运营型后台界面通常出现在时效性很强的任务场景中，以有效地向用户提供关键信息。运营型后台界面主要为用户提供异常数据、当前资源状况和所处状态。运营型后台界面的数据控制中心可以帮助用户高效灵活地运营管理。

2)分析型后台界面

与运营型后台界面相比，分析型后台界面主要通过提供更全面的信息来进行分析和决策，对时效性要求不高。分析型后台界面主要是帮助用户更好地理解数据、分析趋势和协助决策。

用户需求决定了设计哪个后台界面，产品可能有许多功能，不同的经理有不同的需求。设计需要适合当地条件。设计师经常混淆这两种类型，为期望快速响应和行动的用户提供大量分析数据，反之亦然。

2.正确展示数据

后台界面中的数据展示是一个复杂的设计，尤其是当在后台界面上展示各种类型的数据时，无论是静态的还是实时变化的信息，都非常具有挑战性。如果选择了错误的图表类型或直接默认为通用数据可视化模板，用户可能会混淆或误读数据。

散点图主要用于相关性和分布性分析;气泡图将第三维度引入图表;网络图也非常方便。数据之间的节点越大，就越重要。

当比较一组或多组数据时，使用可视图表比看网格中的数字简单得多。柱形图和折线图是最常用的类型。我的建议是:

1.时间维度应始终展示在X轴上，时间从左到右。

2.当使用水平或垂直条形图时，请尝试以最大比例设计条形图，而不是随意设计。

3.使用折线图时，不要展示超过5个值;使用条形图时，不要展示超过7个值。

饼图和环形图不容易在数据可视化中使用，这种图表最常用，但同时也最容易被误用。因为饼图和环形图有太多的组件和相似的值，阅读体验非常差。当浏览饼图和环形图的角度和区域时，用户不容易看出差值。

分布图可以帮助了解数据中的异常值、正态分布和信息范围。

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