本文分享了数据可视化图表的六项设计原则,希望对你有所启发。 2017年8月,一组由Google充满激情的设计师,研究人员和工程师共同创建了一套全面的数据可视化指南,涵盖了颜色,形状,版式,图标,交互和运动等所有方面。这项合作的成功引发了Google的第一个全职数据可视化团队的成立,该团队于2018年5月启动。 在过去的一年中,我们继续致力于理解需求,要求和愿望,以塑造人们如何可视化信息并与之交互。 现在,我们想与各地的创作者分享我们的见解。我们已经发布了用于创建自己的数据可视化的详细的公开准则,并总结了我们的主要原则和注意事项。 下面是设计任何图表的六种策略: 1. 说实话 数据准确性和完整性至上。请勿扭曲或混淆信息的修饰或局部性。强调清晰度和透明度。 向用户提供他们需要了解给定可视化效果的上下文元素。通过使用清晰的标签,准确的轴和基线以及辅助工具提示和图例,可以最大程度地提高图形的完整性。 运动可以帮助加强关系,但一定不能扭曲数据。对所使用的数据集,其来源以及收集和处理方式保持透明。 2. 伸出援助之手 提供上下文并帮助用户浏览数据。建立优先考虑数据探索和比较的能力。 设计时要考虑用户现有的思维模型(可能由广泛使用的工具塑造)。营造温暖的入职体验,使您轻松学习如何阅读图表及其信息。 选择支持核心功能可发现性的可视化和交互式功能,例如选择,缩放,平移和过滤。 运动和交互应该通过揭示上下文,见解,关联和因果关系来支持分析推理和用户理解。利用空状态作为启示的时刻。 3. 高兴的用户 总是超出期望。考虑性能,改进,惊喜和创新。拥抱动态,快速和聪明的体验。 创建出色的可视化体验,然后以意想不到的方式改进它们。在适当的时候,使用签名功能和一些小小的欢乐时刻,将用户引导到他们所需要的。速度与图形效果一样令人赏心悦目。在状态转换的编排中考虑运动和定时,以帮助感知快速响应的系统。 4. 使焦点清晰 减少认知负担,并专注于重要的事情。每个动作,颜色和视觉元素都应支持数据洞察力和理解力。 关注用户的任务,其他所有操作都应遵循。引导用户尽快访问基本信息。最大化数据墨水比,避免使用多余的图形元素。以有意义的方式应用颜色以有助于图形理解:标签,分组,突出显示或度量。谨慎使用动作-限制微妙的过渡和提示,以帮助用户理解层次结构,数据方向和关系。 5. 拥抱量表 允许系统扩展并适应任何上下文。在数据深度,复杂性和模式上尊重不同的用户需求。 每个图表都应尽可能地易于访问。考虑图表元素(调色板,过滤器配置,轴,面板,交互机制)如何缩放以适应各种用户需求,屏幕尺寸和数据类型(从单个数据点到大型多元数据集)。考虑各种各样的可能性,而不是一成不变的配置。应用交互式方法以最大程度地减少复杂性,例如逐步提供详细信息(逐步公开),让用户更改视角以及链接不同的视图以获取更深刻的见解。 6. 提供结构 使用视觉属性传达层次结构,提供结构并提高一致性。体验应该直观且易于使用。 一致性提高了熟悉度。在图形处理(形状,颜色,图标,版式)和交互模式(选择,过滤,悬停状态,展开)中发展统一性。动作应该受到控制,在保持响应能力的同时,给用户带来稳定和连续感。考虑进出运动以帮助用户理解元素的视觉层次,轴的方向以及显示的数据。保持强大的上下文线索,因此无论用户在图表中的何处导航,他们都知道如何返回。 有关更多的见解和策略,请阅读我们的完整数据可视化指南:(https://material.io/design/communication/data-visualization.html#principles)。