如今,在设计,通讯,信息及数据新闻,用户界面多个领域都可以见到数据可视化的身影,引入视觉设计的数据大大提升了说服力,可读性和逻辑性都得到了增强,他带来的不仅仅是颠覆表格那么简单,而是一种思想理念,它不仅把可视化信息作为一种沟通工具;同时也是一种重要的数据挖掘的手段。
一、表格已死,可视当立!
在互联网还没有诞生的年代,有一群元老们为数据可视化做出了不可磨灭的贡献,而至今他们仍在在努力地工作着,他们就是表格、饼图、柱状图等。
可事实情况是,饼状图和图表只适合表现一个维度的信息,表格也只能表现X,Y两个方向上二维的信息,这种传统的数据展现形式对于驾驭表现现代化的大量,复杂,多维度,的信息需求而显得力不从心。这种矛盾的产生,让新的数据可视化设计形式在近年来备受瞩目。
二、人佛皆有装,数据也着衣
数据可视化(Data Visualization)最早起源于1960年计算机图形学,人们使用计算机创建图形图表,将数据的各种属性和变量呈现出来。而在如今的信息爆炸时代,需要更高级的计算方法来给人们创建更复杂、规模更大,甚至是动态效果、实时交互的数字模型,因此数据可视化孕育而生。
俗话说,人靠衣装,佛靠金装,数据也是一样。
在数据可视化领域,主要有两个研究方向:
1.信息展示类——将丰富的信息进行整合、分析,从中提炼出最具意义的信息,以多样的、有趣的形式展现,供人们参考,引发思考。
中东——谁支持立即停火?
07年发表于“独立”杂志头版的信息图
Amaztype
在Amaztype图书搜索上搜索想要的书籍,搜索到的相关结果便会排列成检索词的首字母的形式。在展现了丰富的搜索结果同时体现了垂直搜索+视觉搜索的新搜索引擎。
2.数据挖掘类——从庞大的数据中,通过计算机图形学进行可视化的分析,从中得出某种联系,提炼出重要信息。
My map
这个图外围的每个圈代表一个人,他们之间的线条代表联系,越高亮的颜色代表交流的频率越高。是基于60000封电子邮件存档数据,用不同颜色深度的线条呈现了地址簿中用户和个体之间的关系,比如回复、发送、抄送。“My Map”允许在不同的关系组和时间段里挖掘信息,体现不同关系中短暂衰退和流向,从而成为名副其实的自画像、个人关系及社交的可视化反映。
What have I been listening to?
拜伦.李通过创建直方图根据自己18个月的听歌记录得出的可视化的图示描述了他的音乐之旅。
三、数据亦有意,设计皆有法
俗话说,量体裁衣。在数据可视化中,每一块数据都有其存在的意义,因此我们在视觉设计中必须以数据为核心,对其进行设计。那么,如何对“数据体”设计进行斟酌,筛选,并抽象并使其视觉化,将成为我们为其裁得好衣的关键!
1.数据轴线化
在数据可视化中,如何对多条主线,复杂的信息进行展现?