如何创造出优秀的数据可视化作品?这些“实战经验”请收好

早就有人称赞过DT君的数据可视化是业界清流,也经常有想要入门的同学前来求教。那么,作为一名专业的可视化设计师,如何能够结合具体业务做出炫酷的可视化作品呢?

今天,DT君搬出我们的设计师小哥哥邹磊,为大家分享那些优秀数据可视化作品背后的“实战经验”。

▍有趣的可视化案例

1. 支付宝项目

从2011年起,支付宝开始发布全民年度账单。DT君将消费者随着时间而流动的“买买买”热情,用下面这张数据动图呈现了出来。

上图中,一旦城市某月的增长金额触达繁荣线,该市就会在地图上被点亮,这也意味着,该市的互联网支付增长迈入繁荣期。

(点击图片可以查看原文)

2.《静安女子图鉴:身份、欲望与残酷时光》

最近正在优酷热播的《北京女子图鉴》与即将接档的《上海女子图鉴》,无疑是又将北漂/沪漂职场女性的进阶之路送上了热搜。

DT君早在去年的这个时候,就亲手套路了一份《静安女子图鉴》,用来源于淘宝和天猫的成交数据,展示了不同年龄段静安女性消费品类和品牌的偏好变迁,并借此讲述了在繁华都市奋斗的女性真实的成长故事。

(点击图片查看作图方法)

3.《9图读懂:这个双11你们是如何花光1682亿的!》

2017年的天猫“双11”成交额定格在了1682亿元这个令人惊叹数字上。DT君觉得数字太抽象,于是把它化解成具体可感的价值。

(点击图片可以查看原文)

4.地铁1公里项目

DT君用1亿条数据重新审视了上海这座城市,将14个数据指标对站点进行聚类分析,为上海的地铁站辐射圈一一打上标签,并划分为七类:实力顶级且各项得分比较平均的“城市中心”、实力较强且各项得分比较平均的“区域中心”,以及单项功能显著的“居住区”、“商务办公区”、“购物休闲区”、“交通枢纽”和大部分指标实力都低于平均水平的“存在感较弱区”。

(注:想了解更多上海报告相关信息可点击图片)

▍设计师工作流程揭秘

我们每位编辑、小组对应的都有一个和设计师对接的群,群里有主编、副主编、编辑还有设计师。

第一步:当编辑确认选题有做图需求时,会和主编把数据需求确认好然后整理成一个excel表发到做图群中。

第二步:设计师拿到数据后会和编辑一起讨论做图需求确认做图样式、配色等等。

第三部:设计师开始做图期间遇到问题(比如数据无法展示、文字多等等)会和编辑反馈一起讨论进行修改。

第四部:初版做图完成,发到群中得到主编、副主编、编辑的反馈。如果没问题做图完成,如果有反馈则修改。设计师进行修改然后发到群中做图完成。

▍常用的可视化工具和设计方法有哪些?

只要能够做出优秀的可视化作品,任何的工具、软件我们都会进行跨界的结合使用。

日常的常规图(比如柱状图、折线等)我们会用AI来做,涉及到复杂图形(数据维度多)、地理信息等会结合外部工具进行组合使用。我们设计师常用的软件工具有:AI、PS、CARTO、RAW、D3.JS、R、Processing等等。

▍对初学者的一些话

数据可视化设计师是一个要求设计、编程、数据分析都很综合的一个职位。要学习的东西非常多,保持一颗积极热情、好学的心态进行学习,多看国内外优秀的可视化作品,研究尽可能多的可视化类型。不能只看要多加练习,最重要的一点是:有时间管理和自制力,并且严格要求自己,对于初入学习编程的人来说,不要害怕,编程也是一门语言,就像学习英语一样,保持一颗好奇心,你会在学习的过程中逐渐爱上它。

▍可视化必备资源

1.数据可视化门户导航网站(http://dataviz.tools/)

里面有数据可视化工具、教程、分析、设计、色彩、数据清理、数据源、书籍等等,可以慢慢地吸收。

2.数据可视化呈现样式目录(http://datavizcatalogue.com/index.html)

数据可视化呈现样式目录大全,对于每种可视化的呈现都有详细的介绍,还附带了相关例子和可以呈现的工具,目前已有中文版。

3.Data Viz Project(可看见优秀数据图)

Datavizproject.com是一个全面的数据可视化存档。该网站提供所有相关的和流行的数据可视化图表,非常好的一点它在菜单栏增加了多个维度(图表类型、功能、形状)的筛选,打开每一个图表样式你还可以看到基于这种图表所做的一些优秀的可视化作品。

4.Flowingdata网站(http://flowingdata.com/)

Flowingdata.com网站由数据统计师Nathan Yau运营,持续更新原创或整合的数据可视化内容。该网站上有大量的数据可视化作品、数据可视化学习教程和指南等。他还出过一本著名的可视化书《鲜活的数据-数据可视化指南》。

文 | 邹磊: zoulei@dtcj.com

题图 | 站酷海洛

▍数据侠门派

本文数据侠邹磊,DT财经可视化设计师,数据可视化、创意编程的爱好者和使用者。喜欢Random函数!

原文发布于微信公众号 - DT数据侠(DTdatahero)

原文发表时间:2018-05-04

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