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2020-12-29
在B端设计中，数据可视化是必不可少而且非常重要，越来越多的设计师需要和数据打交道，但是很多设计师不懂可视化当中不同用途的图表规范，只是单纯设计出好看的数据图表，却不能给用户带来更多的信息和价值。
因此掌握数据可视化能力是设计师必不可少的一个技能，然而目前国内互联网对于数据的教学不够全面，这让很多B端的设计师很苦恼；所以今天我结合自己的工作经验和大家分享一下——“数据可视化之图表设计”，为大家梳理一套完整的数据可视化的框架，以及关于可视化设计的基本准则和规范。
帮助大家理解什么样的数据对应什么样的图标，了解颜色的意义，知道数据排版的要点。
将不可见的数据转化为可见的图形和符号，从中发现规律和特征，以获取更多的信息和价值。
在当前互联网的时代下，一页图可能对标一个庞大且复杂的数据表格，按照人类本身对图的记忆远大于对抽象文字的记忆，所以我们要学会让数据说话，数据可视化除了“简洁直观”，还可有容易理解和记忆、传递信息更丰富的特点。
接下来我们开始思考如何制作数据可视化图标？
首先规范的流程是最好的前提，下面的工作流程结合我自己的经验和日常企业的数据分析场景，找到了一个合适的参考，我们就可以步步为营，避免很多不必要的返工，保证设计质量和项目进度。
很多小伙伴在做可视化图表设计过程中，肯定遇到过这样的困扰——发现自己做完的图标并未能准确表达自己的意图，也无法传达自己的意图，图表通常让用户看完困惑不已，主要问题出现在分析的维度没有找准或定义的比较混乱；面对B端庞大复杂的图标，同样的一个指标的数据，我们从不同维度分析就会出现不同结果。
用一句古话来形容：横看成岭侧成峰。
国外专家Andrew Abela曾整理了一份图表类型选择指南图示，他把数据的关系分成了4种类型，帮助我们去选出合适的图表来呈现，我对其总结并进行了美化（见下图）。
上图向大家展示了数据分析常用的4个维度，我们在选定数据指标后，我们需要和数据产品经理沟通我们核心需求，是我们想通过可视化向用户传递什么价值信息。
上图引导我们从“联系、分布、比较、构成”四个维度更有逻辑的思考这个问题，我们在进行图表设计时首先进行需求的分析，熟悉数据并且明确数据要展现出来的信息，然后选用合适的图表来进行数据的展现。
考虑到日常企业的数据分析场景，图中有些图表使用频率是非常低的。所以我参考了上图的部分内容，对其进行了总结，重新整合成三个维度：
图表的作用，是帮助我们更好地看懂数据。选择什么图表，需要回答的首要问题是『我有什么数据，需要用图表做什么』，而不是 『图表长成什么样』 ，根据数据选用合适的图表展现来把数据的信息传达给用户；因此我们从数据出发、熟悉每种图表的定义、适用场景、优缺点，从功能角度对图表进行分类，这样才能快速选择合适的图表。
1）比较类图表
柱状图：
定义：柱状图是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。
特点：