¡Enseñarle experiencia en visualización de big data y diseño de gráficos en pantalla grande!

Desde que compartí contigo el primer artículo "Visualización de Big Data y experiencia de diseño de pantalla grande", ¡te lo enseñaré! "Muchos amigos me harán algunas preguntas relacionadas. Después de leer el borrador visual enviado por mi amigo, en general es bueno, pero descubrí que hay algunos problemas con el diseño del gráfico. Es posible que tenga menos experiencia en el diseño de gráficos para visualización de datos. Por lo tanto, este artículo se centrará en los detalles del gráfico. Excave y comparta los obstáculos que encontré y mi comprensión del diseño de gráficos.

¿El diseño de gráficos es visualización de datos? Una rama de la visualización de datos, es el procesamiento secundario de datos, que se presenta en forma de gráficos estadísticos. También es el rendimiento central de la visualización de datos y no solo debe garantizar que los datos en el gráfico en sí sean claros. , preciso, intuitivo y fácil de entender, pero también resalta la idoneidad para los usuarios. Centrarse en el contenido principal para ayudar a los usuarios a tomar decisiones a través de datos.

A continuación se analizan tres diseños de gráficos visuales de uso común:

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Gráficos de líneas

Los gráficos de líneas se utilizan comúnmente. Representa los cambios y tendencias de los datos. La diferencia en el eje tiene una gran influencia en la amplitud del cambio de la polilínea.

A la izquierda, el eje de coordenadas está demasiado bajo y la polilínea cambia demasiado abruptamente. La visualización de datos de (10-34) exagera la tendencia de los cambios de polilínea.

Si el valor de la derecha. El eje se establece demasiado alto, los cambios de la polilínea serán demasiado suaves y los cambios de la polilínea no se pueden expresar claramente.

Un gráfico de líneas razonable debe ocupar dos tercios del gráfico. el eje x del gráfico debe cambiar según el aumento o disminución del valor de la línea. Es necesario explicarlo a los hermanos menores en la parte frontal y se pueden realizar cálculos dinámicos. El grosor de la línea en el gráfico de líneas debe ser razonable. Una línea demasiado delgada reducirá el rendimiento de los datos, y una línea demasiado gruesa perderá los detalles de las fluctuaciones de los datos en la línea, lo que dificultará la visualización intuitiva y precisa. encuentre con precisión el valor correspondiente a la línea. Generalmente, una línea de dos píxeles parece más apropiada.

El color de la línea de escala en el lado derecho es demasiado intenso, lo que afecta el rendimiento de los datos del gráfico. El contraste entre la línea de base cero y la línea de escala en el gráfico no es lo suficientemente obvio y el color general es confuso. La línea de base cero enfatiza la posición inicial y generalmente es más prominente que el color de la línea en el gráfico. >Gráfico de barras/histograma

El ideal es muy regordete, la realidad es muy delgada. Este es mi caso. Los problemas que encontré en mi trabajo anterior me asustaron mucho. porque el problema fue que no me comuniqué bien con los chicos del front-end. Esto en realidad causó este problema. El rango de valores debe escribirse como un cálculo dinámico.

Por ejemplo, tomando el rango de valores actual. por ejemplo, el valor más alto de los datos es 18 y el valor más alto del eje X debe ser 25. Cuando los datos alcanzan una determinada altura, el eje X se moverá a la altura numérica correspondiente, por lo tanto. evitando el problema que se muestra a la derecha.

Es mejor organizar el texto de la etiqueta del eje de coordenadas horizontalmente. Cuando hay demasiados textos de etiqueta en el eje X, no se recomienda organizarlos verticalmente. o verticalmente, la disposición y el ajuste del texto reducen en gran medida la legibilidad. La siguiente figura muestra dos soluciones, que mejoran enormemente la legibilidad del texto de la etiqueta.

Solución

Si la columna es demasiado grande. está disperso, la correlación entre los datos se perderá. Si es demasiado densa, no habrá independencia entre los datos, lo que no favorece una lectura cómoda.

Cuando la columna es n, se recomienda que la distancia recta entre las columnas no sea muy diferente de n. La distancia entre las columnas debe ser la mitad de la distancia entre las columnas, que es la máxima. cómodo visualmente.

Pastel

No se recomienda mostrar la imagen 1 de la izquierda con valores porcentuales en un gráfico circular. La forma y el tamaño del gráfico circular hacen que sea fácil desbordar cuando hay demasiadas palabras. Si hay un 2% y un 1%, será difícil distinguir la dirección del gráfico, perdiendo así el significado de visualización de datos. PPT suele tener este estilo de diseño porque es un dibujo muerto.

Imagen 3 a la izquierda, los hábitos de lectura de las personas son de izquierda a derecha y de arriba a abajo, por lo que los datos están ordenados de mayor a menor, lo que favorece la lectura y los gráficos son más hermosos.

Cuando el gráfico circular es la tasa de detección, o la detección de información importante se centra en los datos, no se recomienda organizar los datos grandes y pequeños en el sentido de las agujas del reloj. Esta situación rara vez se ve en el gráfico 1 de la izquierda, debido a que se centra en los valores detectados, mostrar datos no detectados es en realidad inútil, ¡lo cual puede ser necesario en casos excepcionales!

La imagen de la derecha es más adecuada para datos con tasas de detección similares. Es intuitiva y clara, ¡y no hay interferencias de datos inútiles!

Cuando la dimensión de la etiqueta del gráfico circular es demasiado larga, no es adecuada para mostrar los datos alrededor del gráfico circular y aparecerá desordenada y difícil de leer. ¡La solución se muestra a la derecha!

Gráfico de clasificación de gráficos

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Este cuadro es un resumen de las distintas características del cuadro del diseñador Abela.