开发大数据可视化时的界面要如何设计呢？

    大数据的可视化，它是基于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中数据的视觉表现形式被定义为，以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量等，随着快速进入大数据时代，那么,我们要如何做大数据可视化界面设计呢，这不仅需要聪明的头脑和一时的灵感，更需要丰富的大数据理论知识，丰富你的知识宝库，及视觉的感受。

第一点：举例说明

“仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。上海艾艺带你走进大数据，教你几招，搞定大数据的可视化界面设计。

第二点：根据用户情况，展示的数据不同

任何时候设计一套复杂的系统，都不可避免要为很多用户和角色进行设计。总裁、经理和分析师是几个常见角色，每个都有自己的工作流程和对数据的需求。定义好角色，产生不同视角，这本身就是一种艺术。关于角色，重要的一点是预先确定好，围绕它们来组织信息结构与线框图。下面是一款健康报告应用的最终成品。这套系统有着不同的用户群，他们各自都需要不同的数据管理。创建了关键角色后每次评审会将它们放在旁边。

第三点：制作界面，设计界面模型

首先为用户呈现他们需要的，再将页面余下的信息根据用户故事或信息层级，进行结构化处理。制作页面模型的概念，正是写散文(和其他很多种沟通形式)的核心原则， 如果一开始就使人分心，那么用户不仅难以分辨每个元素是什么，也难以集中精力于整个流程。这是进行用户体验设计时需要牢记的一项准则。下面是制作页面模型的两个常用方式。给画板创建某种结构。问问自己——通过这些信息要讲述怎样的故事?在Behance和Dribbble上看到很多仪表板和数据画报项目，(视觉上)设计得很漂亮，但通常都使人眼花缭乱、过目即忘。它们要么是各种图表组件以缺乏层级的瀑布流形式排列，要么视觉上过度设计，并不适合这项数据。最关键的一点——避免创造出令人一知半解的图形。为页面信息建立模型，首先给用户呈现关键信息，然后才是支撑内容。

第四点：选择适合的图形来呈现

在美学和数据呈现视觉方面，有很多设计都在误用图表。最糟的是——这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图，还有本应该是柱状图的曲线图。让我们一起来制止这些设计……下面这些建议有助于你正确对待数据：

1.始于数据

未经处理的原始数据表格一点也没有吸引力。但它是最佳的起点。它帮你开始思考数据中有哪些变量可用，这些变量数据如何关联。原始数据的单调特性，会帮你思考系统中各种变量间的关联。除了从空白数据行列入手，等待灵感忽然进入你意识。你还可以更积极一些，通过下面这些很棒的资源，帮你揭示出有趣的关联。在整个过程中，这部分并没有灵丹妙药。别对深入研究数据心存恐惧，试着混合搭配不同变量，创建基本图表。这需要时间，但它是值得的。我想到的一些绝妙点子，都来自这些原始数据文件的拼拼凑凑。

2.处理离散数据和连续数据

有人花了很长时间才意识到这点，有些图表比其他更能表达你的数据。在创作中很容易陷入这样的境地，选择一种好看的图表，然后指望它能发挥作用。有些图形比其他更好，这取决于你所处理的数据类型。选择合适图表的方法之一，是评估你手中的数据。

第五点：基本的或定制化的图形

最后，作为这些海量数据系统的设计师，你得反复问自己“我应该选择非常规方式来定制化设计?还是使用久经考验的图表来展现信息?”

最近无意中读到这篇来自37 Signals的文章—— 只要3种图表就够了。作者强烈表达一个观点，图形的“有效性”胜过它的视觉特征。大家都非常赞同文中这一观点。不过，大家觉得他的观点代表着一种极端实用主义的视角。大家相信定制化的图形通常也能提升数据的易用性，同时独具一格引人入胜。

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