数据可视化设计的底层逻辑！

　　前几天给我们 B 端团队的同事分享了几个数据可视化设计案例，反响非常不错，所以也分享给大家！

　　老师说他与公司某高管吃饭，高管跟他吐槽了一件事，高管让下属整理一下 2021 年公司科技园入园访问人数的数据，然后发给他，结果下属给他发了下面这张图。

　　src=收到这张截图之后，高管看了很生气，老师也表示了这位员工缺少结构化思维，没有给老板的需求做到一个好的体验。

　　然后课堂上老师就在大屏幕上放了下面这张图表，并表示这才是老板想要的吧，大家也是连连点头表示认同。

　　的确如此，通过图形化的表达，能直观看到访问人数的趋势变化及各月份的数据大小感知，比单单给个数据表格好太多。

　　作为数据可视化设计师，难免会用苛刻的眼光发现到一些问题，同时也思考了如何更完美的数据可视化表达。

　　如何在这张图表上规范的表达总访问量，可以通过标题展示数据，标题一般可以呈现图表的结论数据或是总量数据，下图所示。

　　src=通过把总访问人数量放置标题，图表不仅多了一个维度展示数据，而且浏览图表也会有一种先总后分的舒适结构。

　　在数据可视化设计理念中，我们都知道一个规律，人通常会更关注最多和最少的数据类别。所以此图表还可以在视觉上继续优化，有个设计理念是，帮助用户做视觉选择。

　　src=最终通过深入分析和思考需求，对图表进行针对性设计，解决了很多数据疑问，这就是数据可视化设计的价值。

　　以上数据可视化设计，是针对 看 全方位的解决了需求问题，这其实只是数据可视化设计底层逻辑的一个方面。

　　举个案例，一个大屏设计，产品经理为了保证数据的完整性，在重要的位置展示了产品的每日注册数据。

　　然而产品现阶段每日注册数据很差，导致每次对外讲解大屏数据时都很尴尬，结果就是老板怒斥产品经理，赶紧把那个数据给我干掉。

　　src=这个案例就是前期没有考虑大屏用来干什么，对外讲解大屏数据目的是什么，最终也就不会对数据有策略性的展示。

　　数据可视化设计有两个出发点，也就是设计的底层逻辑，每次设计前从这两方面进行深入全面的思考，基本能保证一个较好的结果。

　　想要真正做好数据可视化设计，设计师还要掌握好一个基本功，那就是解析数据，给数据匹配恰当图表的能力。

　　下面举个案例，进行基本功能力验证，平时也可以通过这样的案例进行练习，锻炼自己的数据敏感度和表达。

　　src=有一天领导突然把这组数据扔给你，让你匹配和设计一个合适这组数据的图表，你能很快想到用什么图表吗？

　　对于这组不太常规的数据，如果你能很快给他匹配一个合适的图表，那你的能力毋庸置疑一定是杠杠的。

　　另外，图表扩展性设计不用太担心前端工程师能不能实现，一般来说都没问题，如果变动大拿不准可以先去和他们沟通。

　　src=两者结合非常巧妙的表达了交通早晚高峰期指数，因为我们对钟表都具有熟悉认知，所以就算扫一眼都能清楚的感知到关键数据的时间段据。

　　src=扩展性设计就是一种创意性的表达方式，他有无限可能，也是数据可视化设计的高级技法，所以你需要拥有这种能力。

　　数据可视化产品，设计师价值感极高，成败都在于设计，掌握好基本功，明白可视化设计的底层逻辑，再结合 UI 设计能力，才能产出更有价值的产品。

　　据官方消息，本届成都车展主题为“享蓉城·促产业·驭未来”，展期为8月26日~9月4日，将在中国西部国际博览城举办。