需求信息图表设计分析
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目录
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需求分析基础
数据处理流程
设计原则框架
视觉呈现优化
图表类型适配
测试与迭代机制
01
需求分析基础
目标定位
明确图表设计的目标，包括展示的数据内容、视觉效果及传达的信息等。
数据来源
确定数据的来源，包括数据的收集、整理、筛选和更新等，确保数据的准确性、完整性和一致性。
目标定位与数据来源
根据目标用户群体的特征，创建典型用户画像，包括用户的年龄、性别、职业、爱好等，以便更好地了解用户需求和习惯。
用户画像
将用户使用图表的场景进行拆解，包括用户的行为、目的、心理等，以便更好地设计图表，提升用户体验。
场景拆解
用户画像与场景拆解
关键指标提取逻辑
01
关键指标识别
根据图表设计目标，识别出能够反映数据核心信息的关键指标，如销售额、增长率、占比等。
02
提取逻辑
确定关键指标的提取方法，包括指标的计算方法、数据来源等，确保提取的指标能够准确反映数据特征和趋势。
02
设计原则框架
信息架构
确保信息结构清晰，避免复杂和混乱，让用户能够快速找到所需信息。
信息简化
简化信息内容，去除不必要的细节，突出关键信息，提高信息可读性。
数据可视化
将数据转换成图表、图形等视觉元素，帮助用户更直观地理解信息。
信息逻辑清晰性
视觉层次优先级
突出重点
通过大小、颜色、形状等手段突出重要信息，引导用户视线流动。
1
层次分明
合理安排视觉元素的层次结构，避免信息过于密集或杂乱无章。
2
视觉引导
利用视觉元素引导用户按照设计者的意图浏览信息，提升用户体验。
3
品牌一致性规范
保持品牌标识、色彩、字体等的一致性，增强品牌识别度和记忆点。
视觉识别
遵循品牌设计风格，包括排版、图形、图片等，确保整体风格一致。
风格统一
通过设计元素传达品牌的核心价值和理念，增强用户对品牌的认同感和信任度。
品牌价值传递
03
图表类型适配
A
B
C
D
定量数据
柱状图、折线图、饼图、散点图等，展示数据的数值大小和趋势。
数据类型对应图表库
文本数据
词云图、标签云等，展示文本数据的频率和重要性。
定性数据
分类图、关系图、流程图等，展示数据的类别、关系和流程。
地图数据
地理热力图、地图标注等，展示地理数据的分布和趋势。
数据筛选和排序
提供用户自定义的筛选和排序功能，使用户能够根据自己的需求查看特定数据。
允许用户缩放和平移图表，以便更好地查看数据细节和整体趋势。
图表缩放和平移
当用户将鼠标悬停在图表上时，显示与该数据点相关的详细信息。
鼠标悬停显示数据详情
支持用户在不同图表之间切换，并实现图表之间的数据联动。
图表切换和联动
交互元素配置策略
当数据源发生变化时，图表自动更新以反映最新数据。
根据预设的时间间隔定期更新图表数据，确保数据的时效性。
用户可以手动触发图表更新，例如通过点击按钮或刷新页面来获取最新数据。
对于需要实时展示的数据，如股票价格、天气预报等，图表需要支持实时更新机制，以确保数据的实时性。
动态更新机制设计
数据驱动更新
定时更新机制
用户触发更新
实时更新机制
04
数据处理流程
2014
数据清洗与结构化
04
01
02
03
缺失值处理
检查并处理数据集中的缺失值，如删除、填充或插值。
异常值检测
识别并处理数据中的异常值，如错误数据、极端值等。
数据去重
消除数据中的重复值，确保数据唯一性。
数据格式化
将数据转换为统一格式和结构，以便后续处理。
可视化维度转换
将数据从原始维度转换到适合可视化的维度，如时间维度、空间维度等。
维度转换
根据需求将原始数据进行聚合，如求和、平均值、最大值等。
数据聚合
根据数据特点选择合适的可视化形式，如柱状图、折线图、饼图等。
视觉映射
敏感信息脱敏规则
敏感信息识别
识别数据中的敏感信息，如个人隐私、商业机密等。
01
脱敏策略制定
根据敏感信息的类型和程度，制定相应的脱敏策略，如加密、模糊化、替换等。
02
脱敏效果评估
对脱敏后的数据进行评估，确保敏感信息得到有效保护，同时不影响数据的可用性和可视化效果。
03
05
视觉呈现优化
通过色彩的对比和和谐搭配，突出重要信息，提高图表的可读性和美观度。
色彩对比与和谐
根据不同场景和视觉需求，调整色彩的饱和度和明度，使图表更加舒适和易读。
色彩饱和度与明度调整
根据不同行业特点和用户群体，选择适合的配色方案，以增强信息传达和情感共鸣。
色彩心理学应用
配色方案适配场景
字体选择与可读性
选用易读性高的字体，确保在各种分辨率和显示设备上都能清晰显示。
字体与图标标准化
图标使用与一致性
统一使用简洁明了的图标，增强信息的直观性和可读性；同时，确保图标风格与整体设计一致。
字体与图标搭配
合理安排字体和图标的大小、比例和位置，使图表更加美观和易于理解。