技术分享 | 数据可视化5种方法

数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性 和 简洁性。

下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下：

01

颜色可视化

通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法。

Examples：

a: 点击频次热力图

比如下面这张眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。

b: 2013年美国失业率统计

在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了

02

图形可视化

在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。

Examples：

iOS手机及平板分布

如下图所示，当展示使用不同类型的手机和平板用户占比时，直接用总的苹果图形为背景来划分用户比例，让用户第一眼就可以直观的看到这些图是在描述苹果设备的，直观而清晰。

03

面积&尺寸可视化

对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。

Examples：

天猫的店铺动态评分

天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。

04

地域空间可视化

当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。

Examples：

美国最好喝啤酒的产地分布

下图中，通过以美国地图为大背景，清晰的记录了不同州所产啤酒在1987-2007年间在美国啤酒节中获得的奖牌累计总数。再辅以颜色可视化的方法，让用户清晰的看到美国哪些州更盛产好喝的啤酒。

05

概念可视化

通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。

Examples：

厕所贴士

下图是厕所里贴在墙上的节省纸张的环保贴士，用了概念转换的方法，让用户清晰的感受到员工们一年的用纸量之多。如果只是描述擦手纸的量及堆积可达高度，我们还没有什么显性化概念。但当用户看到用纸的堆积高度比世界最高建筑还高、同时需砍伐500多颗树时，想必用户的节省纸张甚至禁用纸张的情怀便油然而生了。所以可见用概念转换的方法是多么的重要和有效。

Flickr云存储空间达1TB的可视化描述

Flickr对云存储空间升至1TB确实是让人开心的事情，但相信很多人对这一数量级所代表的含义并不清晰。所以Flickr在宣传这一新的升级产品时，采用了概念可视化的方案。从下图可以看出，用户可以动态的选择照片的大小，之后Flickr会采用动态交互的方式计算和显示出1TB能容纳多少张对应大小的图片。这样一来，用户便有了清晰的概念，知道这1TB是什么量级的容量了。