数据数据可视化设计产品的重点在于“简易、高效率”，文章内容就怎样设计方案数据数据可视化商品进行了有关共享，期待对你有利。
数据数据可视化，是将数据信息内容以直接的标志、图型展示出去的一种表达形式。
数据数据可视化系统软件，仅仅大家简单的观点，它实际上是一种数据商品，关键是充分发挥数据的使用价值去协助用户更优质的做管理决策。
应对这产品，网页设计师的考验之一是怎么保证“简易和高效率”。
今日来聊一聊这些话题讨论。
一、简易
数据商品，最主要的数据原素是“数据”。
如何简易的展现数据信息内容呢？大家依然可以沿用简洁以上的四对策——迁移、机构、掩藏、删掉。
标准1：迁移
转移，是因为把恰当的作用，放进恰当的网站或体系中。
例如，有一个要求是展示广告栏/运营位的数据，协助运营朋友依据数据状况调节他们的部位或图片素材内容。
商品供应的广告栏/运营位的数据指标值有：曝光量PV、浏览量PV、点击量PV、曝光量UV、浏览量UV、点击量UV。
这也是PV和UV层面的有关“图片点一下实际效果”的数据。那麼，这种数据是不是要所有展示给用户呢？
大家寻找总体目标用户——运营工作人员，掌握她们看数据的习惯性、关心的数据，获知她们一般以PV层面的曝光量、浏览量、点击量来评定运营位的实际效果，UV层面较为少关心。
因此，大家的处理过程是，将UV层面的数据开展“迁移”，在另一个主次作用“导出来数据”中反映。也就是，用户“导出来数据”时，才会得到最完全的数据；在页面上，只展示PV层面的数据。
标准2：掩藏
隐藏的方法有几种：
- 渐近表明，关键的控制系统，为流行用户应用的，展示出去；可扩展性的准确的控制系统，权威专家用户应用的，掩藏下去。
- 环节展示，伴随着用户逐渐深层次页面，展示相对应的具体内容，例如流程指导。
- 适度发生，尽管隐藏功能，可是会在你须要时发生在适合的位子上。
- 提醒和案件线索，将掩藏的作用解决的很雅致，让作用非常容易寻找，放到哪儿比成多少要主要许多。
举例说明：
某一要求是，让运营工作人员掌握专题讲座网页页面每个点一下位的数据。不一样点一下位，用户关心的数据有一定的差别。店标、导航栏等部件关键关心点一下和曝出；产品楼房、排期楼房除开关心点一下和曝出，还会继续关心出售状况。这种数据指标值至少4个、较多9个。
设计方案难题取决于，数据指标值许多、点一下位排版设计合理布局多种多样的情形下，怎样展示数据，并反映数据与点一下位的一一对应关联。
最后让我们的预案是，点一下位的图片上默认设置只表明一个初始的核心指标值，鼠标滑过时表明详细的数据指标值。充分考虑差异的蹲位用户关心的核心指标值不一样，适用转换展示在图片上的默认设置指标值。
这也是应用了渐近表明、适度发生的掩藏方法。
标准3：机构
组织，是人们经常使用的一种标准，根据对数据开展分类，将相应的具体内容邻近展示，并依照优先来调节信息内容间的次序。
一样是以数据指标值为例子，商品给回来的指标值可能是零散的、无联系的、无优先的，那室内设计师必须去梳理他们相互关系、掌握他们的优先，再对信息内容开展机构。
标准4：删掉
做加减法非常容易，做加减法难。产品运营经常会想到各种各样作用，感觉这也是用户必须的。但真的是那样吗？
做为网页设计师，大家也要去掌握市场需求的总体目标用户到底是谁，情景是啥，困扰是啥，困扰身后的原因是什么，所指出的作用、解决方法是不是确实能从源头上处理用户的困扰。
防止为了更好地处理一个问题，产生大量问题。
因此在承揽要求时，要多问为什么，敢于去和多方探讨，避开、除掉伪要求。
二、高效率
1、挑选适宜的可视化图表
最开始触碰数据数据可视化新项目，会不自觉地深陷炫酷的数据图表中，期待挑选柱形图、饼状图等方式来展现数据。
例如那样：
但越发追求完美方式的数据可视化，反而越会深陷错误观念。
或是上边提及的事例，要求是展示广告栏/运营位的数据，协助运营朋友依据数据状况调节他们的部位或图片素材内容。
A.最开始的计划方案
用饼状图、柱形图来反映点击量的标值。
柱形图，可以拿来比照柱形图中间的尺寸、还可以见到趋势分析；环形图，通常用于表明百分之占有率。
二种数据图表方法，放到这儿好像适合。
但问题是什么呢？点击量的标值区别并不大，且通常百分之占有率仅有个位，用环形图无法形象化的反映区别，用柱形图也很难产生与众不同的比照。
B.改进方案
返回根源来想，数据图表的方式，仅仅为了更好地服務于总体目标，最重要的是将用户关心的结果突显出去，并不一定要用炫酷的款式。
对这一要求来讲，用户的总体目标，是去掌握同一个运营位，不一样蹲位中间图片的点一下实际效果的区别。
再次剖析各种各样数据可视化展现方法的好坏，我发现报表虽简易但一样能达到效果。
因此，最后我选用了最一般的报表，将用户更为关心的点击量最大、最少的数据，各自用翠绿色、鲜红色标明出去。
2、给用户结果，而不仅是数据
用户的行为表现是看数据，但总体目标并非看数据自身，反而是期待通过数据去得到某一结果，随后去具体指导后面的个人行为、更强的做管理决策。
因此，为了更好地让用户更高效率，重要的一点是，去发掘用户访问数据身后的总体目标，给用户最后的结果。
前边的事例，将点击量最大、点击量最烂的突显出去，便是因为让用户一目了然的了解数据比照的结论，不用用户自身去比照，根据识别颜色他就了解哪个图效果非常的好，去做对应的调节。
此外一个事例，广告栏/运营位的图片有时候会出现赛马会，依据赛马会的结论，来分辨哪个图的功效更强。因此，在展示赛马会的每个图片的数据时，不仅是摆成数据，更要搞清楚用户会依照哪个指标值来考量赛马会图的优劣，进而以该指标值做为规范，将最佳的赛马会图突出展示。
3、减少用户的记忆负担
一样以运营位的数据为例子，我们可以见到不一样时间阶段的数据数据图，这符合了主要的要求。
可是，用户看了数据以后的管理决策，是去调节某一蹲位的图片素材内容或是部位。调节完，用户会关心后期的数据状况，比照“调节前后左右”的区别。
如果我们仅仅展示一条数据发展趋势，用户假如要比照调节左右的区别，必须追忆或是找找他在哪个连接点调节的。
因此，还必须提升的是，在线条上反映这一运营位被改动的时间点。
以上就是我参加好多个数据数据可视化新项目的一些感受和获得。
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