数据可视化设计研究与分析.pdf

鞋类工艺与设计SHOES TECHNOLOGY AND DESIGN2024 年 2 月第 4 卷 第 4 期Feb.2024Vol.4 No.427数据可视化设计研究与分析黄嘉丽1，郭玉茹1，贾晟昊2（1.天津职业技术师范大学，天津 300222；2.广州航海学院，广东 广州 510725）摘要：随着信息技术的迅猛发展，数据的产生、存储和处理已成为现代社会不可或缺的重要组成部分。本文通过对数据可视化设计的研究分析，提出数据可视化的设计思路以及优化策略。研究发现，采用恰当的视觉元素，如布局、图形、文字、色彩，可以显著提升数据的可读性和吸引力，同时减少用户解读数据的时间。此外，数据可视化设计能够促进用户对数据含义的深入理解，帮助用户做出更科学和准确的决策。最后，本文强调了系统化的设计思路以及优化策略在数据可视化设计中的重要性，为相关领域的研究和实践提供了理论依据。关键词：数据可视化设计；数据展示；视觉设计中图分类号J524.3文献标识码A DOI:10.3969/j.issn.2096-3793.2024-04-009Data Visualization Design for the Study and AnalysisHUANG Jiali1，GUO Yuru1，JIA Chenghao2(1.Tianjin University of Technology and Education,Tianjin 300222,China；2.Guangzhou Navigation College,Guangzhou 510725,China)Abstract:With the rapid development of information technology,the generation,storage and processing of data have become an indispensable part of modern society.Through the research and analysis of data visualization design,this paper puts forward the design idea and optimization strategy of data visualization.Studies have found that using the right visual elements,such as layout,graphics,text,and color,can significantly improve the readability and attractiveness of data,while reducing the time it takes users to interpret the data.In addition,data visualization design can promote users in-depth understanding of the meaning of data and help users make more scientific and accurate decisions.Finally,this paper emphasizes the importance of systematic design ideas and optimization strategies in data visualization design,which provides theoretical basis for research and practice in related fields.Key words:data visualization design;data display;visual design引 言本文深入分析了数据可视化的理论，揭示其应用效果和潜在价值。旨在探讨分析设计思路及过程，包括整合数据、理解数据、设计目标确定、数据视觉编码、原型设计与测试以及迭代优化。提出了一系列可视化设计的优化策略，以指导实践者有效地进行数据可视化设计1。1 数据可视化概述近年来，数据可视化已成为大数据领域的热点，涉及人机交互、图形学、统计分析及地理信息等多个学科领域。其通过静态的图像、图表或者动态、交互式的视觉表现形式展现数据、解释数据。将复杂的数据编译为可视易懂的数据，数据可视化能够有效地传达大量的信息，解析数据间的关联与走势，提高数据阅读和理解的效率。数据可视化在提升决策质量、挖掘数据价值、促进沟通协作、预测未来趋势以及培养数据驱动文化等方面，具有显著的应用效果和潜在价值2。2 数据可视化设计思路与过程优秀的数据可视化设计需要综合考虑多个方面，包括需求分析、数据理解、可视化方案设计、交互设计、视觉效果以及性能优化等。数据可视化设计的过程通常包括以下关键步骤：2.1 整合数据作者简介：黄嘉丽（2000-），女，研究生在读，研究方向：数字媒体艺术，.第 4 卷视觉设计鞋 类 工 艺 与 设 计28数据整合是一个综合性的过程，它涵盖了数据筛选、清洗、转换、整理以及数据的进一步搭配、重组和优化。这一系列的操作旨在确保数据的质量以及数据的连贯性、适用性和精确性。在整合数据时，数据清洗尤为关键，它涉及对数据的深入评估和处理，如增加、减少或组合数据项，去除重复值，填补缺失值，以及清除任何潜在的错误值。设计师需要学会评估接收到的信息，确保它们的真实性，并避免被不必要或误导性的数据所干扰。经过整合的数据为后续的数据可视化设计提供了坚实的基础3。2.2 理解数据这包括对数据来源、类型、量以及质量进行全面分析。通过对数据的深入探索，我们能够识别出其中的模式、趋势和异常值，进而剔除那些可能干扰分析的冗余数据。深入理解数据的含义和结构，对数据进行探索性分析，包括计算描述性统计量、绘制图表和检验假设。理解数据，对于制定可视化策略至关重要。2.3 明确目标受众在设计数据可视化之前，要明确其目的和目标受众。这两点将直接影响最终的设计效果和呈现方式。受众群体涉及不同的年龄、背景、接受能力和适应方式。需要深入分析受众，倾听他们的需求，整合反馈，并根据这些反馈来确定设计方向。明确好用户群体后，还需考虑用户的需求层级，根据需求的层级来确定数据可视化的重点，确保图表能够传达最有价值的信息，而不是一堆浮夸的图形。2.4 视觉编码技术数据视觉编码技术是一个将数据映射到视觉元素上的过程，目的是确保信息的清晰传达。数据视觉编码需要考虑色彩、图例解释、布局方式以及视觉层次的创建等要素，选择合适的图表类型、颜色、形状和大小来表示不同的数据。合理的视觉编码技术能够提高用户对数据的理解速度和深度。数据可视化不能只注重浮夸华丽的形式，还需要根据数据的特性和所要传达的信息，选择最适合的可视化方式，从而确保信息的准确传达4。2.5 原型设计与测试原型设计与测试是将设计思路具体化并验证其有效性的步骤。创建初步的可视化原型，并通过用户测试来评估其易用性、可读性和是否符合设计目标。通过用户反馈，来调整和改进设计。同时重视用户对于可读性的检验，满足用户的实际需求。2.6 迭代优化基于用户测试的结果与用户反馈，不断调整和改进设计和优化可视化设计，直至达到预定的设计目标和用户需求。涉及调整视觉编码、改善交互功能或重新考虑设计布局。迭代过程在整个可视化设计之中是持续进行的。3 数据可视化设计的优化策略3.1 注重用户体验与心理感知3.1.1 用户体验用户体验是指用户在使用数据可视化产品过程中的感受和反应。数据可视化设计中，用户体验的重要性至关重要。一个优秀的数据可视化不仅要在技术上可行，还要在使用上直观易懂。用户体验的考量包括了易用性，用户在进行应用操作时，若所付出的成本较低，其心情会更加愉悦。良好的用户体验可以促进用户的参与度，提高数据信息传递的效率。用户体验设计通过考虑视觉元素、色彩、布局等，确保数据呈现的形式既美观又易于理解。3.1.2 认知心理学认知心理学是一门研究人类认知过程的心理学分支，它涉及信息的获得、储存、转换、运用和沟通等方面。认知心理学能够帮助设计师更好地理解用户的心理和行为，为数据可视化提供了科学依据。了解用户如何处理视觉信息、记忆数据和做出决策，创建更符合人类认知特性的可视化解决方案。认知心理学可以帮助设计师避免常见的视觉误解和错觉，确保数据的准确性和解释的有效性。3.2 降低认知负荷，增强数据易读性降低认知负荷：用户在处理大量数据时，会面临认知负荷的问题。设计时应采用有效的信息组织和展示方式，降低用户的认知负荷，使其能够更高效地理解和处理数据。在数据可视化设计中，过多的层级会导致用户在导航信息时消耗更多时间和精力，因此保持信息结构的一致性对于提升用户体验至关重要。将同类或关联信息划分为明显的区块，避免信息密度的过高或过低，可以确保用户在浏览信息时保持清晰的思维路径，从而降低认知负荷。早在 1952 年，William EdmundHick 和 Ray Hyman 提出的“席克海曼定律”为我们提供了有益的启示。根据该定律，当用户在面临多个选择时，所需消耗的时间成本会随着选择数量的增加而上升。通过合理分类和组合信息，可以有效降低用户的决策时间，并提高其阅读效率。降低用户在处理大量数据时面临的认知负荷，提升其数据处理效率，为用户带来更加流畅和高效的信息交互体验5。3.3 合理使用设计要素第 4 期视觉设计29黄嘉丽，等 数据可视化设计研究与分析3.3.1 版面布局与设计在数据可视化设计领域，版面布局的重要性不容忽视。它作为用户与数据首次互动的界面，不仅塑造了用户的初体验，而且极大地影响了用户理解数据的效率。构建一个清晰且合理的版面布局对于提升用户体验和加强数据的传达效果至关重要。在 1956 年的一项开创性研究中，美国心理学家 GeorgeA.Miller 在神奇的数字 72：我们加工信息能力的某些限制一文中提出了著名的“72 法则”，揭示了人类短期记忆的处理上限，指出平均个体能够同时处理大约 59 个信息单元。基于该法则，数据可视化的版面设计应当致力于减轻认知负荷。通过细致的模块划分和组织，将相关性高的内容整合在同一模块内，用户可以更快捷地定位所需信息，并进行有效的查询。通过合理的布局和设计，可以引导用户的视线流动，使其能够按照一定的顺序浏览和理解数据。这种动线设计不仅提高了用户的浏览效率，还有助于形成对数据的整体认知。3.3.2 图形图形作为一种强大的可视化工具，其基本元素为点、线、面，通过组合与排列，能够形成丰富多样的图形样式。图形将复杂的数据转化为直观、易于理解的可视化形式，这一转换过程有助于人们迅速把握数据的核心内容，促进数据的深入分析和解读。在图形的应用中，不同类型的图形适用于不同的数据展示需求。例如，柱状图适用于展示多个分类的数据变化以及同类别各变量之间的比较情况。此外，折线图、饼图、散点图、热力图、树状图以及地理图等也各有其独特的适用场景。通过图形、图表、符号等形式，用户能够更高效地获取和处理信息，加深对数据的理解。3.3.3 文字文字是数据可视化设计中极为重要的一环。字体的选择和应用，关系到整个界面的易读性和用户体验。在数据可视化的设计中，为了突出重点和对比信息，设计者常常采用放大文本的处理方式，以产生视觉上的对比效果。文字的易读性也是设计中不可忽视的因素，易读性要求文字简洁清晰，避免过于复杂或花哨的字体样式，以免干扰信息的传达。设计师需要通过合理的字体选择和排版，确保文字能够准确、高效地传递数据信息。在追求可视化效果的同时，不应忽视字体与整体设计的协调性，过于强调视觉效果而忽视字体，可能会导致设计失去平衡，甚至偏离数据可视化的初衷。3.3.4 色彩提供信息指示经过社会长期的发展与培养，人们对色彩有相对成熟的认知，例如，在交通信号灯中，基于人们对颜色长期形成的共识和习惯来设计的。红色、黄色和绿色分别代表停止、警告和通行。色彩作为一种信息媒介，能够直观地传达多种信息。面对各种颜色，人们会产生不同的心理反应，如冷暖、明暗、轻重、强弱、远近、膨胀和快慢等感觉。在数据可视化中，色彩的多样性和丰富性为数据呈现提供了更多的可能性。在数据可视化设计之中，醒目的色彩和对比度的运用，能够突出关键数据，使之在视觉上占据主导地位。同时，非核心元素则采用较为低调的处理方式，以避免干扰用户对主要信息的获取。3.4 把控视觉层次让可视化设计更为清晰在数据可视化设计中，把控视觉层次是确保设计清晰度和效率的核心要素。通过建立层次化的信息呈现，可以强化视觉动线，引导用户更加高效地理解和分析数据。利用形状和线条的引导构建明确的视觉动线、高亮显示重点内容，是聚焦受众视觉焦点的有效手段。通过明确主次关系，可以强化核心信息，使之成为用户关注的重点。这种设计方式不仅有助于引导用户的注意力，还能够增强用户对关键数据的记忆和理解。4 结 语数据可视化作为一种将复杂数据集转换为图形或图像表示的手段，已经成为数据分析和信息传达的关键工具。在设计之初需通过反复地调研和沟通，明确用户真正的需求，并通过数据清洗、整合、理解、根据数据情况，选择合适的版式、图表、文字、色彩类型，通过设计元素的组合，将数据信息高效地传递给用户。当前，数据可视化不仅在商业智能、健康医疗、公共政策等领域发挥着关键作用，还可以帮助人们从海量数据中提取有价值的信息。数据可视化为用户提供前所未有的视觉体验和数据分析深度，推动跨行业和跨领域的数据融合与创新。参考文献：1 刘滨,刘增杰,刘宇等.数据可视化研究综述 J.河北科技大学学报,2021,42(06):643-654.2 杨彦波,刘滨,祁明月.信息可视化研究综述 J.河北科技大学学报,2014,35(01):91-102.3 姚忆南.数据可视化大屏 UI 设计的研究和分析 J.自动化仪表,2021,42(05):107-110.4 曾琼,汪云海,屠长河等.面向数据可视化的色彩计算 J.计算机辅助设计与图形学学报,2020,32(10):1549-1559.5 张晓凡.数字媒体艺术在皮具产品设计中的运用 J.中国皮革,2023,52(09):147-150.