7.1 KiB
| category | type | order | title | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
|
2 |
|
数据可视化类的页面通过一系列图表展现及辅助解读，用户通过浏览和操作数据图表，来实现特定分析目的，制定数据驱动型决策。
设计目标
让使用者快速、清晰地理解数据意义，快速进行分析趋势，驱动决策。
设计原则
组织性
有逻辑地定义布局，有组织地排布内容。通常使用从上到下和从左到右的结构排列，或递进的交互形式，来凸显常用分析思路：概览第一，聚焦过滤，再按需查看详情。
突出重点
将最重要的视图、最关键的指标放在此类型页面的顶部或左上方。
信息准确
保证数据的准确性、清晰度和完整性
1、使用正确的图表类型。
2、在必要的时候对数据的定义作出解释。
Do&Don’t
在对数据进行高度概括时，展示指示卡+数值，比图表更直接。
尽量在一屏中突出核心指示，将总模块数量控制在 5-9 个，避免信息过载。
善于使用筛选、过滤功能，可以让用户在观察全局的同时，还可以查看数据细节，用户在有疑问时能够快速得到方向。
典型模板
概览
将全局视角中最关键的指标，以平铺的方式展现在整个页面中，帮助决策者做决策。当指标重要性平均时采用左图布局，需要强调主题时采用右图布局
模板 - 指标大盘
什么时候用
决策层用户用来监控全局数据，并附带图表来辅助解读。
涉及哪些功能
核心数据；指标卡模块；筛选器；图表区；
模板 - 监控
什么时候用
决策层用户用来监控全局数据，通常是围绕着一个主题，展现多个维度的关键指标，并帮助用户快速发现异常。
涉及哪些功能
核心数据；指标卡模块；图表区；地图；仪表盘；
分析
将数据分析类型页面拆解为多个部分，通常为“总 - 分”的结构，多维度地展示数据的全貌，帮助使用者发现当前问题。
模板 - 多维分析
什么时候用
针对同一主题的多个维度分析。
涉及哪些模块
核心数据；指标卡模块；筛选器；图表区；
明细
数据明细用来展示单个指标总览和明细。常用于数据报表细节信息的展示，根据业务诉求可配置文本、列表、可视化图表等。
模板 - 数据明细
什么时候用
常用于数据报表细节信息的展示
涉及哪些模块
筛选器；图表区；数据明细表；
设计建议
串联分析思路
-
明确此类页面的使用者身份，以及分析目的，从而选择对应的页面类型. 划分用户。不同业务线间，关注的核心指标不同，常见的指标类型有：宏观的大盘数据，具体的业务指标。
- 针对决策者，可以选择描述型的指标结果页面；
- 针对执行者，可以选择有更多分析功能的分析、详情页面。
-
确定核心指标间的联系及优先级，合理地进行页面布局，把结论和最重要的指标放在最醒目的位置；
-
请记住，您可以将以上页面通过交互方式串联起来，讲述你的数据故事。（见下图）
卡片的组合方式
1、一张卡片放置一个主题内容。
2、也可将相关性高的数据组合呈现在一个卡片中，并使用通栏分割线区隔。
选择正确的可视化组件
当设计者对页面的结构有初步的思路之后，可根据信息粒度的大小来选择不同的可视化组件。信息粒度从大到小对应：指标卡和排行榜、图表、文本明细。
选择正确的色板
