数据可视化之三步曲

作者:  //  2010 年 7 月 13 日  //  可视化, 图表相关  //  没有评论

             

这是笔者作图多年,以及和E友互动,所得的一些关于Excel图形图表感触,摘记如下:

  1. 充分的理解受众
  2. 解构你的数据
  3. 烹煮出可口的视觉”美食”

  1. 充分的理解受众
    受众:

    简而言之就是指信息传播的接受者,受众是积极主动的信息寻受者,按照自己的兴趣去寻求各种信息,以满足自己的需要。受众对于外来信息进行有选择的接触、理解和记忆。千万不要把受众看作是被动的信息接受者,是居于中心地位的。这就好比是在自助餐厅就餐,数据可视化的作用只是为受众服务,提供尽可能让受众满意的饭菜(数据可视化作品)。这个过程受众虽是被动的接受的,但至于吃什么,吃多少,吃还是不吃,主动权全在于受众自身的意愿和喜好,数据可视化是无能为力的。德国学者伊丽莎白·纽曼的“沉默的螺旋”模式与理论既是该观点的归纳与总结。受众是:

    • 解读者
    • 参与者
    • 主导者
    • 信息需求的活跃主体
    • 可视化的真正主人。

    数据可视化在大部分实践当中是为了加强受众对你诉求的可信度。所以,只有当受众完全理解并相信这些说明性信息后,才能驱使受众接受你的诉求。换句话说,因为用户需要非常明确地获得并信任这些说明性信息,所以数据可视化的核心任务是如何将这些信息通过一种有效的表现形式传递给目标受众,即你必须站在受众的立场来思考:如何烹煮出这个可口的视觉”美食”。

  2. 解构你的数据

    数据可视化继承自数据统计,20世纪70年代,Edward Tufte 开设”统计图形学”(statistical graphics)的课程,之后出版了《 The Visual Display of Quantitative Information》。从此,那些专注于统计图表和量化信息领域的人也开始使用数据可视化这一词汇。数据可视化被定义为:针对特定的目标用户,对一系列信息建构合理的逻辑结构。

    • 大规模数据,它意味着判断内容的相似性,并根据不同的受众和目标对数据进行不同类型的划分。
    • 中等规模数据,它意味着要对数据进行有效组织,确保“摘要”“概念”“例子”“参考信息”以及“概念定义”的完整性。以及在每组数据下都能有可供查阅的数据组织原则。
    • 合适规模数据,它包括对主题进行有逻辑的开发,对重要数据的强调,清晰的表达规范,明确的信息传递线索,元素设计,字体选择以及适当的留白。

    因此,数据可视化往往也被当成是数据的架构,即对数据系统,数据库和数据结构进行设计。从这个意义上来讲:数据可视化不可忽视的需要:建构数据模型和过程分析的过程。

  3. 烹煮出可口的视觉”美食”

    数据可视化的主旨是“进行有效能的信息传递”,确立了与平面设计提倡“精美的艺术表现”的不同发展方向。20世纪70年代,英国伦敦的平面设计师特格拉姆第一次使用了“信息设计”这一术语。当时使用该术语的目的仅为区别于传统的平面设计以及产品设计等平行设计专业。从那时起,可视化就真正地从平面设计中脱离出来,数据可视化亦由此延伸而出。

    数据可视化的主要目的是通过图形化手段进行清晰,有效的信息传递。数据可视化并不意味着为了功能而设计成无聊的功能性图表,也不意味着是为了美学形式而设计成炫目华丽的画面。为了有效地传达信息,美学形式和功能需要齐头并进,通过对海量的复杂数据进行分析,并以非常直观的视觉手段进行表达。然而,设计者常常无法取得美学形式和功能之间的平衡,以至于创造出一些华丽的可视化图表,却牺牲了其主要目的-图表内容信息的有效传递,当然做为另类广告媒介形式,却在互联网的营销传播中得以泛滥般被传播。

无论如何请务必记得:
数据可视化作品是可以清楚、准确表达诉求而又不失美感的可口视觉“美食”。

关于作者

Ms Office爱好者,仅仅就是一个懂得高效偷懒的伙计,但绝对不是属于Office软件的骨灰级玩家,相对注重实用。比较热衷数据可视化,当然这个爱好中忒注重视觉的部分,和我的工作基本无关,但就是喜欢。

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