手摸手告诉 UI 妹子数据可视化 20 条优化细则【切图仔直接收藏】

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掘金安东尼 发表于 2022/08/19 09:30:23 2022/08/19
【摘要】 小序:做数据可视化的时候,很多时候 UI 妹纸非得自己搞一套设计,可是明明前端图表库已经设定好是这样这样,她非得那样那样;所以,为难咱前端切图仔,必须得掌握点理论知识,才有可能和妹纸进一步的沟通,从而实现良性发展、共同进步。。。🐶现如今的应用程序(设计、运营、迭代等)都高度依赖数据,由数据来驱动,我们对于 数据可视化 的需求也愈来愈高。然而,时不时的,我们总是会遇到一些让人产生疑惑的可视化...

小序:做数据可视化的时候,很多时候 UI 妹纸非得自己搞一套设计,可是明明前端图表库已经设定好是这样这样,她非得那样那样;所以,为难咱前端切图仔,必须得掌握点理论知识,才有可能和妹纸进一步的沟通,从而实现良性发展、共同进步。。。🐶


现如今的应用程序(设计、运营、迭代等)都高度依赖数据,由数据来驱动,我们对于 数据可视化 的需求也愈来愈高。

然而,时不时的,我们总是会遇到一些让人产生疑惑的可视化展示。所以,需要做点什么,来尽力规避这种“混乱”,能否梳理出一些简单的规则来改变这一点?

规则的魅力并不在于约束,而在于提供了一个默认的沟通的桥梁。 —— 佚名

本篇带来“数据可视化 20 条优化细则”,冲就完事了~~

1. 正负值的绘图方向

当数据存在正负值时,注意要在基线的对应两侧绘制,而不是在基线的同一侧绘制正负值;

比如,使用水平柱状图,要在基线左侧绘制负值,在右侧绘制正值。

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2. 柱状图基线从 0 开始

如下图所示,左边柱状图基线是从 375 开始,B 柱是 D 柱的 3 倍多高,这显得它们之间存在很大的差距;

然而,再看右边的柱状图,基线从 0 值开始,B 柱和 D 柱的差异就没有那么大了,这样能更准确的反应数据;

柱状图 截断数据 会导致错误的分析结论。

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3. 折线图调整 y 轴刻度

折线图的主要目的是为了表达 趋势,所以像下图左边,y 轴刻度从 0 开始的话,趋势变化很小,几乎是平的。

而右边,调整 y 轴刻度基准的折线图,让数据集合尽量保持在 y 轴范围的三分之二,趋势变化一目了然。

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4. 选择正确的图表类型

有 xdm 可能就会问了,为什么柱状图基准要从 0 开始,而折线图基准要动态调整?

原因是:不同类型的图表,本身就有它特定的数据展示功能的;

柱状图主要是用于比较数据的、折线图主要用于表达整体趋势的、散点图主要表达数据相关性的、饼图主要表达组成成分的…

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数据可视化,选择正确的图标类型,合适最重要。

5. 注意长时间段的折线图

折线图通过连接“标记点”组成线,通常用于展示在一段时间间隔内的数据趋势。

它有助于解释值随着时间是如何发生变化的,如果时间间隔较短,它的展示更准确,而当时间间隔长,数据更新不频繁时,它可能会造成一些“误会”。

比如,使用折线图来表示年收入,如果值是每月更新,折线图没有柱状图准确。

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6. 不要使用“平滑”折线图

平滑的折线图可能在视觉上令人愉悦,但它们有可能会歪曲背后的实际数据(不过此点还是要以平滑曲线实际使用表现来确认)。

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7. 避免混淆折线图的双轴

通常,为了节省可视化空间,当有两个具有相同度量但幅度不同的数据系列时,我们可能倾向于使用双轴图表。

但这些图表不仅难以阅读,而且还以错误的方式误导了用户:其代表的是两个数据系列之间的比较。

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8. 限制饼图的切片数量

  • 饼图不要超过 5-7 个切片,尽量让其保持简单;
  • 可以将超出的最小段分组到 “其它” 切片中;

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9. 请直接在饼图上标注

如果在饼图旁使用 lable 标签会大大降低可读性,用户不得不一一去对比得出结论,这是非常耗时耗精力的,所以请直接在饼图上进行标注。

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10. 标注不要贴在饼图里面

接上一点,说要把标注直接放在饼图上,但是并不指:把标注直接贴在饼图里面。因为如果切片较小,根本就无法进行标注;

可以为每个部分添加带有清晰连接线的标签,这样既清晰,又解决了比对的问题;

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11. 顺时针从大到小设置饼图

按序设置饼图切片大小位置更利于阅读:

  • 将最大的切片放在 12 点钟位置,然后按顺时针方向的降序放置下一个切片;

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12. 避免柱状图随机排列

和饼图同理,同样的建议也适用于许多其他图表~

不要默认按字母排序,而需将最大值放在顶部(对于水平柱状图)或左侧(对于垂直柱状图),以确保最重要的值占据最显眼的空间,从而减少眼球运动和阅读图表所需的时间。

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13. 环形图的环不能太细

环形图,比饼图有更清晰的表现,中间空出来的空白可以写入更多其它信息;但是环形图的环,不能太细,否则整个展示都将失去饼图的优势了;

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14. 避免图标样式花里胡哨

我们不应该采用过多的样式来影响数据的展示,比如:使用阴影、3D 效果、渐变、斑马纹、过多网格线、斜体、粗体等;

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15. 选用不同类型的配色

分享一个采色工具:colorbrewer2.org

它将颜色分为三类:1. 定性不同的;2. 渐变的;3. 从中心向两侧扩散的;

根据需要,选用合理的配色,让图表更清晰。

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16. 无障碍设计关爱色盲用户

根据国家眼科研究所的数据,大约每 12 个人中就有 1 人是色盲。让数据可视化覆盖更多人群,才更有可能取得成功;

解决方法就是:图表色彩使用不同饱和度和亮度,可以通过黑白打印来检测这一点。

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17. 让排版专注于数据本身

确保图表的排版能够准确传达信息,帮助用户专注于数据,而不是在其它方面被分散注意力。

比如:避免使用高度装饰的字体、避免全部大写、确保文字信息与背景有高对比度、避免旋转文字等。

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18. 使用水平柱状图而非旋转标签

比如下图所示情况,将旋转标签改为使用水平柱状图更优,不会让用户扭伤脖子。。

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19. 选择适合自己的图表库

如果你负责 web 前端开发或者移动端开发的图表功能,那么第一问题就是选择一款好的图标库。

现代第三方图标库有很多前文已经提到的交互设计和规则,基于它们,我们将更易实施图表功能;

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20. 让用户自己生成自定义图表

我们可以参照 IOS Health 应用程序,可以通过更改参数、可视化的类型、时间线等帮助用户自己进行探索,得到自己想要看的数据展示,这种用户体验就很友好~

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