由于互联网红利的枯萎，产业互联网转型，越来越多的公司逐渐向B端业务发展，导致对B端设计师的需求也越来越大，数据可视化作为B端设计师的基本技能之一。

最近空出一些时间来整理以前做数据可视化设计时，遇到的问题及设计思路，希望能对大家有所帮助。

一、什么是数据可视化

“数据本身只是一堆冰冷数字，没有任何意义，只有能让用户。”

数据可视化是为了帮助用户更好的分析数据，向用户清晰有效地传达与沟通信息，帮助企业从数据中提取有价值的信息。

二、理解数据

数据可视化并不是简单将数据图表罗列出来就可以了。而是需要我们去了解这些数据背后所蕴含的含义、规则、问题、结论等。在什么时候、运用什么样的数据图表、不同的业务，运用什么样的数据表达更为合理。因为不同的数据状况与数据组合的寓意不同，数据背后隐藏的问题也都不尽相同。

三、目标用户

在做数据可视化之前，我们需要了解数据可视化的受众是谁。对于大多数的数据可视化大屏（尤其是政企单位），设计受众往往分为各种角色的领导和一线工作人员。因此，我们需要准确了解业务的需求，提炼出核心数据指标，不同的用户对于数据的关注点是不一致，所以我们需要呈现给他们的数据也是不一样的。“遵循以人为本的设计理念”。

四、图表选择

需求及数据确立后，接下来是数据图形化的选择，不同的目标不同的数据对于图表展示的选择也是有讲究的，如：用来同一纬度的占比更适合选用饼图与环形图、用来反映时间变化趋势的图形化更适合曲线图等等，总之不同的数据展示维度，选择的图表是有差异的。

同样一组数据，存在多个图表同可展示，怎样选择最恰当的图表是至关重要的，合适有效的图表有助于信息有效的传达。遇到具体的数据要根据数据的维度，和要表达的业务目标，选择一种最佳的图表呈现。

常用的图表有以下几大类别（antv：https://antv.alipay.com/zh-cn/index.html）

1、一个或者多个类别不同时间的的对比比较。

典型的图表有折线图、条形图、堆叠条形图、蜡烛图、区域图、时间线等。

2、不同类别数据的对比

典型的图表有柱状图、分组条形图、气泡图、平行坐标图、多折线图、子弹图等。

3、排名 主要展示项目数据的一个排名情况。

典型的图表有有序条形图、有序柱状图、平行坐标图等。

4、不同数据对于整体的占比情况

      典型的图表有堆叠条形图、饼状图、环形图、堆叠区域图、树形图、玫瑰图等。

 五、应用场景与设计思路

 数据可视化在To C  、To B、To G的应用非常广。总体来说可以分为以下两种应用场景：移动端与PC端可视化、大屏可视化

移动端与PC端可视化：在此类场景下，简洁简单高效的传达数据内容是非常必要的，更多的是数据分析师及业务部门在使用，他们需要长时间停留在屏幕及数据上做分析统计比对等工作，精准的传达数据的同时也减少对眼睛的过度疲劳，利于用户长时间舒适阅读，所以这类场景下以简洁为主。

大屏可视化：此类场景以观看为主。多应用于指挥大厅、科技展馆、数字展厅等，他的特点是多屏幕拼接，展示面积大、数据类型多，展现形式多元化，业内也称之为数据可视化大屏。目前大多采用深色系与暗色系为主。

确定应用场景是什么（室内、室外、光照如何、灯光照射如何、硬件如何等等）、用户受众是谁、业务需求、数据图形之后。这时我们就可以引用一些UI设计的设计方法。

字体：选择识别性高的，字体不要太细，不要选择太圆润的字体（这块根据实际需求，切记不要照搬）。

颜色：大屏背景大多以深色系为主，内容选择亮色系，方便聚焦。保持内容与背景有一定的对比关系，便于业务信息传达。大屏颜色相近更不易于数据间的区分，降低用户阅读舒适感

布局：在做设计可视化设计时，我们会遇到各种各样的设计屏幕，设计时尽量使组件呈现16：9（1920*1080）比例排布。具体的布局大家可以按照自己的实际业务需求进行设计。

总结

数据可视化设计时切忌不要过度装饰图表，喧宾夺主造成数据不直观，对观者获取数据产生障碍。图形化要友好，不能一味的追求视觉效果，造成图形识别度降低、友好度下降。图形化后一定要利于理解。所有的设计一定是为业务服务的，数据图形化后更不利于业务信息传达，那就失去了图形化设计的意义。开发可实现，设计师常遇到，酷炸炫的效果让开发落地非常困难，务必要多沟通，懂取舍。设计之初就要考虑全面

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