Web端设计语言｜数据可视化（上）

主要观点总结

本文介绍了数据可视化的可视化原则、图表解构以及构成元素。可视化原则包括准确、清晰、简单和美观。图表解构方面，文章详细阐述了标题、坐标轴、标签、提示信息、图例和数据图形的定义和作用。此外，文章还提供了关于数据标签的设计建议，包括显示规则、颜色和位置等。

关键观点总结

关键观点1: 数据可视化是把复杂、抽象的数据通过可视化手段表达数据内在信息和规律，促进信息传播和应用。

Dreawer Design团队总结了准确、清晰、简单和美观四个可视化原则。

关键观点2: 图表解构包括标题、坐标轴、标签、提示信息、图例和数据图形等构成元素。

设计过程中需遵循可视化原则精简数据图表，让用户快速获取关键信息。

关键观点3: 标题是概括图表主题的说明文字，需言简意赅、符合图表主题。

坐标轴分为定义域轴和值域轴，是统计图表中的轴，用于定义数据在方向和值之间的映射关系。

关键观点4: 数据标签是对数据点对应数值的标注，用于直接观察每个数据点的具体数值。

根据图表类型和数据特性选择合适的显示方式，提高图表的准确性。

文章预览

一、可视化原则 数据可视化是把相对复杂、抽象的数据通过可视化手段，表达数据内在的信息和规律，促进数据信息的传播和应用。 Dreawer Design团队总结了以下四个可视化原则，供设计者参考及使用： 1. 准确 数据图表需精准、如实地反映数据信息的变化特征。 2. 清晰 让设计服务于数据内容，给用户以最为清晰、明确、迅捷的数据展示。用户看到可视化图表时，应能在 5 秒内了解到它的用途，而不是花几分钟都不能理解各个数据的含义。 3. 简单 可视化结果应该是一看就懂，不需要思考和过度理解，因而选定图表时要理性，避免为了视觉上的效果而选择一些对用户不太友好的图形。 下面为图标类型与认知成本对比： 4. 美观 优秀的数据可视化界面，会有一套非常严谨一致的版面。这里的一致性需要考虑到布局、结构和内容。 二、图表解构 1. 构成 ………………………………