大数据可视化是个热门话题，如何能够让数据具有更深的洞察力、更好的决策力，数据可视化已经成为成为数据决策以及优化的一个重要依据。

   那怎么做才能更好的做好数据可视化呢？下面，上海数据可视化公司广州创友给大家介绍。

一、故事+数据+设计 =可视化

   做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个数据之间的联系？空间关系？比如图书馆，想了解全馆图书馆藏情况以及借阅情况，馆藏和借阅是否存在联系？又是哪些学生或院系借阅最多？为什么馆藏量一直再上升，借阅量反而下降了？或者是借阅的图书分类始终就是这几类？怎么盘活馆藏资源？等等；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。

   有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，上图是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：

•    我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。

•    将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。

•    将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。

   最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。

   总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。

二、可视化设计流程

   一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。

   首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；

   其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；

   最后，优化细节；最后检查测试。

三、整体项目分析

    我们在拿到项目策划时，既不要被大量的信息资料所迷惑而感到茫然失措，也不要急于完成项目，不经思考就盲目进行设计。

   首先，让我们认真了解需求，并对整体内容进行关键词的提炼。可视化的核心在于对内容的提炼，内容提炼得越精确，设计出来的图形结构就越紧凑，传达的效率就越高。反之，会导致图形结构臃肿散乱，关键信息无法高效地传达给读者。

分析数据

   想要清楚地展现数据，就要先了解所要绘制的数据，如元数据、维度、元数据间关系、数据规模等。根据需求，我们需要展现的元数据是什么，查看的视角主要是宏观和关联。涉及到的视觉元素有形状、色彩、尺寸、位置、方向。

匹配图形

   分析清楚数据后，就要找个合适的箱子把这些“苹果”装进去。上一步，或许还可以靠自身的逻辑能力，采集到的现成数据分析得到，而这一步更多地需要经验和阅历。幸运的是，现在已经有很多成熟的案例和设计图形可以借鉴了。从和业务的沟通了解到，需要匹配的图形有中国地图、柱状图、关系图、饼图、top图、数字、趋势等。

确定风格

   匹配图形的同时，还要考虑展示的平台。由于客户是投放在大屏幕上查看，我们对大屏幕的特点进行了分析，比如面积巨大、深色背景、不可操作等。依据大屏幕的特点，我们对设计风格进行了头脑风暴：它是实时的，有紧张感；需要新颖的图标和动效，有科技感；信息层次是丰富的；展示的数据是权威的。

   最后根据设计风格进一步确定了深蓝为标准色，代表科技与创新；橙红蓝分别代表漏洞数量的高中低，为辅助色；整体的视觉风格与目前主流的扁平化一致。

优化图形

   有了图形后，尝试把数据按属性绘制到各维度上，不断调整直到合理。虽然这里说的很简单，但这是最耗时耗力的阶段。维度过多时，在信息架构上广而浅或窄而深都是需要琢磨的，而后再加上交互导航，使图形更“可视”。

   在这个任务中，图形经过很多次修改，包括深底，高亮的图形，多颜色的动画特效，营造紧张感；心理学认为上方和左方易重视，“从上到下”“从左至右”的“Z”字型的视觉呈现，简洁清晰，重点突出。

检查测试

   最后还需要检查测试，从头到尾过一遍是否满足需求；实地投放大屏幕后，用户是否方便阅读；动效能否达到预期，色差是否能接受；最后我们用一句话描述大屏，用户能否理解。

四、总结

   总之，借助大数据的可视化设计，人们能够更加智能地洞悉信息与数据之前的关联态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的数据进行实时剖析与展示。

   可视化设计的过程中，我们还需要注意：

   1、整体考虑、顾全大局；

   2、细节的匹配、一致性；

   3、充满美感，对称和谐。

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文章来源于互联网:数据可视化：大数据可视化具体需要如何设计？