数据分析可视化方法 数据分析可视化方法是什么

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1、1.明确数据指标首先，我们得先搞明白这些数据是怎么来的、干嘛的，如果连这个都不清楚就会很难展开接下来的讨论或设计。

2、数据是做好图表设计的前提，毫无疑问，一连串的数字对于设计师来说是枯燥无味的，幸亏前期的数据收集工作已有人做好，但是作为设计师有必要要求他们给到你的是尽可能精准的数据，否则，会导致接下来的工作前功尽弃。

3、因此，当初步接触数据时能够解决以下几点：理解数据及指标分析数据提炼关键信息明确数据关系及主题2.为谁设计，用户想要什么信息需要明确的是，同一组数据在不同用户眼中所看到的信息是不一样的，因为，角色、岗位的不同就造成了他们所关注的重点、立场不同，不同人所发现的信息、得出的结论也是不一样的，所以，在图表设计时面对不同的使用者所强调的信息及交互方式都是不一样的。

4、主要影响因素：用户群体是谁？有什么特点从数据中需要提炼的信息是什么通过图表想要解决什么问题关注的重点3.明确设计目的与价值实际上，图表设计跟一个产品设计的思路是相似的，定义设计目标这个过程很容易被设计师忽略，设计目标不是一成不变的，但并不意味着一开始就没有，前期缺少对设计目标的定义会导致设计师往往说不清楚为什么这样设计，那么，接下来的设计工作就像个无头苍蝇一样乱撞，没有方向感。

5、有的时候，设计方案被推翻，究其根源往往是由于对源思考不明确导致的，设计目标需要大家共同定义并达成一致的方向，否则，方向不对，努力白费。

6、定义设计目标的过程需要站在用户的角度和数据的角度进行综合分析从而进行构建，一方面需要考虑用户如何更简单的分析、理解数据从而提高决策效率；一方面需要考虑数据本身如何更加精准、一目了然的传达给用户。

7、4.规划设计方案，选择合适的图表类型在工作中，一些同学在设计图表时把大量的时间用在寻找图表素材上，然而这种都是在表面上寻找解决办法实际上本末倒置了，解决不了本质问题。

8、数据可视化设计不是单纯的图表样式设计，虽然了解图表也很重要，但是，仅仅将数据变成漂亮的图表只是形式的改变而已，远远不够的当前期我们已经清楚了用户要做什么，有了明确的设计目标，那么，选择图表的过程就是信手拈来的事。

9、在选择图表类型之前，自己心里已经比较清楚了图表大概的效果（如：呈现不同时间段的数据-用折线图合适；呈现不同份额比例-用饼图合适；某个阶段的数据出现频率-用散点图合适），具体的图表选择大家可以参考 Andrew Abela 整理的图表类型选择指南图示，有兴趣的同学可以研究一下。

10、常见的图表类型基本上以下六种涵盖了绝大部分的使用场景:曲线图 用来反映时间变化趋势柱状图 用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势条形图 用来反映项目之间的比较饼图 用来反映构成，即部分占总体的比例散点图 用来反映相关性或分布关系地图 用来反映区域之间的分类比较5.细化体验前面我们谈论了很多图表设计前期的事，接下来谈一谈需要注意的几点细节，Dan Saffer 说过“的产品通常会做好两件事情：功能和细节。

11、功能能够吸引用户关注这个产品，而细节则能够让关注的用户留下来”。

12、毕竟细节设计成就卓越产品嘛X坐标轴考虑到不同屏幕或浏览器的适配问题，当X坐标轴标签文字显示过于拥挤时可将文字打斜放置，既保证了数据的正常阅读也不影响图表美观。

13、当X坐标轴标签为连续的年份时，不要墨守成规的写成“2015、2016…”，可以用简写的式“2015、16、17...”，看起来会简单、清晰很多。

14、数据分布规则如果没有制定明确的数据显示规则，就会出现后端传什么数据，前端就展示什么数据，导致图表展示效果和可读性都，如果要解决这个问题就需要定义规则。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。