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实现大数据可视化的十个技巧!

发布时间:2022-1-19 16:04:15

高效的数据可视化不应该仅仅是为管理人员绘制的美丽画面。专家认为企业可以通过考虑布局、反复优化设计、吸引用户和理解业务需求来改进结果。

这方面的关键是基于数据、背景知识和观众对视觉效果进行定制,而不是盲目遵循任何视觉规则。UIPower提供以下10个技巧来开展数据可视化项目的企业。


一、考虑使用者

公司应该用颜色、形状、尺寸和布局来展示视觉设计和使用。用色彩强调需要用户注意的分析方面。而且尺寸可以有效地表示数量,但是太多地用大小的差异传达信息会造成混乱。

此外,数据类型可以决定呈现分析的形状。例如是否使用线条或条形图来表示某些类型的信息。这有助于进行有效的交流。

二、叙述前后一致

和观众交流,让设计变得简单而专注。详细信息,如颜色到图表的数量,可以帮助仪表板描述一致的故事。指示板就像一本书,需要考虑读者的设计要素,而不只是要求列出所有易读的数据。指示板的设计将是推动部署的因素。

三、迭代式设计

应该不间断地从视觉分析中获得用户的反馈。一段时间后,数据探索会产生新的想法和问题,随着时间和部署的推移改善数据关联将使用户更加容易理解。

征询来自你受众的反馈,这会改进体验。迅速建立概念,迅速地得到反馈,进行迭代,这样就能更快地得到更好的结果。此外把调查表和表格整合成一个好的报告,也能帮助确保大数据的可视化结果确实对目标受众有帮助。

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四、个性化一切

应该确保指示板向最终用户显示个性化信息,并确保它们的相关性。此外还应该确保可视化能够反映其设计中的设备,并向终端用户提供离线访问,从而使可视化走得更远。让分析更有吸引力。

通过精心设计的互动视觉,来吸引受众并传播数据文化。员工也可以直观地存取、可视化和分享包含实时动态数据的报表。

五、分析各项目标

数据类型和分析目标应该能够反映出所选择的可视化类型。人经常采取相反的方式,他们首先看到了清晰或模糊的可视化类型,然后尝试将数据进行匹配。在对大数据项目进行可视化时,有时候简单的表格或条形图可能是最有效的。

六、考虑管理

在这方面花费时间和精力,但是重要的是终端用户信任数据。在技术、工艺、人员等方面提供帮助,确保数据的审核和准确性。

七、与观众保持一致

每一种情况将采用不同的视觉方法。举例来说,许多数据可视化专家明确禁止使用饼状图,因为人的眼睛和意识能更容易地测量长或位置的差别,而难以辨别角度的差别。把饼图转换成条形图后,各部分的差别就会变得不明显,很难辨认一些小区域。可以考虑到双环图,它相当于去掉中间区域的饼图,可以快速显示75%、20%、5%等模式。

八、了解商业

花费时间与业务用户交流,以了解他们想要在大数据产品的可视化中实现什么,以及他们需要何种数据以提供所需的洞察力。如果需要可以购买工具或技术来对这些数据进行分析和转换。而在大数据领域,我们面临着大量的数据。必须要使用户能够从这些数据中受益。

与此同时,了解商业趋势很重要,它可以帮助用户使用最新的指标和分析,以促进更好的商业决策。设计不同的仪表盘时,总是要考虑终端用户。管理人员、分析人员、IT人员和业务用户都会从各种不同的视觉分析研究中获得价值。

满足利益相关者的利益需要,大数据可视化才有价值。明确理解利益相关者的动机,可以确保在适当细致和详细的层面上实现可视化,从而使利益相关方对此采取行动。

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九、连接的可视化

请确认已连接并快速链接以显示完整视图。若要分析按地点销售总结报告,也应该有能力分析或比较不同产品的年销售额。

要保证大数据可视化能够实时更新和查询。没有基本数据源或静态显示,都不能帮助企业分析迅速变化的大数据流。

十、尽量简化

大部分领先的大数据可视化工具都有大量的特性,这通常导致分析人员构建密集和过于复杂的可视化,从而很难收集到可行的洞察力。好的分析人员应该尽可能地简化可视化,从而解决眼前的假设问题。分析人员应该尽早和相关人员沟通,以确保最终产品不会只是外观华丽,而不会直接满足受众需要。


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