掌握可视化设计流程这4步就够了

前言：
“可视化就像是一场篝火晚会，我们都坐在他周围讲故事。”
——Al Shalloway
信息化时代面临的一个巨大挑战就是数据爆炸，然而人类分析数据的能力已经远远落后于获取数据的能力。
于是数据可视化的概念开始火热，在一些大众传媒的科普中，似乎可视化本身只是用图像去展示数据这么简单，但真的就是这么简单吗？

一、正确认识数据可视化

传统认知中，数据可视化就是用图像代替文字，进而更直观地去展示数据的一种方法。
这样的理解并没有错，但也只是停留在数据表达方式这一层面，数据可视化更重要的是如何传达出数据的潜在规律和价值，帮助人们进行合理决策。
举个例子，现在要对一家公司上半年的利润额进行分析，如果只是用图表简单罗列每个月的利润额数据，老板可能只看到利润额逐月增长。

但是加上环比增长率指标后，可以发现利润额增速一直在放缓，这时候给老板的第一感觉是，企业效益后劲明显不足，肯定是经营过程中什么地方出了问题，需要进一步分析找出原因。

所以数据可视化并不是将数据转成图像进行表达这么简单，展示出数据存在的问题和价值也是重要的。

二、如何做好数据可视化

其实不管是查找网络上的资料还是翻阅可视化相关的书籍，基本上还是理论居多，如果抛开数据场景实践，只谈理论是很难帮助分析师们形成完整的可视化方法体系的。
这里给大家推荐一个我觉得不错的可视化指南，这份指南中将做好数据可视化的方法总结成了16个字的设计流程，分别是：明确目的、选择图表、视觉设计、突出重点。

step1：明确目的

明确目的一句话概括就是：给什么人看什么指标。
在分析之前，我们要搞清楚受众是谁，他们有什么问题要解决，需要制定哪些指标传递出什么价值。
同样是进行财务分析，如果是给投资人看，要着重分析公司的盈利能力，而给老板看，要着重利润、成本、现金流动等要素。
所以数据分析的第一步，就是根据用户角色和场景，规划好相关指标，确保你做出来的是对象想看的。
戳这里了解更多：明确目的

step2：选择图表

图表是展示数据指标的工具，一个合适的图表能让报表使用者快速发现数据中的问题，反之选错图表会让使用者对数据产生困惑和疑虑。
那么什么才叫合适呢？打个比方，就像穿衣服一样，同样一套衣服，可能给瘦的人穿可要比胖一点的人穿效果要好很多。
选择图表也是这个道理，不同的图表有各自适用的指标类型，甚至对数据量也会有所要求。所以在实际数据分析场景中，需要综合考虑多方面因素选择最合适的那一个。
戳这里了解更多：选择图表

step3：视觉设计

当我们面对一个新的内容时，会先动用部分脑力来理解它所包含的信息，然后再决定是否深入了解。
视觉要素正是大脑优先进行处理的信息，所以一份具备吸引力和良好阅读体验的数据报表一定要“有料”。
通过添加和优化视觉元素，让数据表达更加生动有趣，让报表受众从枯燥的海量数据中得到释放。
举个例子，同样是用饼图去展示膳食营养结构，下面两张图表您会选择哪个？不出意外的话肯定是右边那个吧。
经过视觉优化的图表不仅美观更可以加深用户的记忆，实际数据分析场景中，需要考虑布局、配色等多个影响视觉感受的因素。
戳这里了解更多：页面布局

step4：突出重点

实际项目中，大部分客户的想法是页面展示的信息越多越好，当你直译客户的这种需求时，页面设计出来就是什么信息都有，但客户想要的重点信息却不能有突出显示。
相比复杂的数据展示，用户往往更期待让人一目了然的简单设计，所以实际设计场景中，要考虑如何帮助用户快速找到关键信息。
当然设计从简并不是简单的删除信息，而是要用清晰的逻辑去除非必要的干扰信息，突出重点部分，使用户产生更好的体验。
举个例子，折线图存在多系列数据，且每个系列颜色不同，这个时候建议高亮重要数据，其他数据默认置灰，达到突出重点信息的效果。
戳这里了解更多：降低认知负荷

以上就是对数据可视化设计流程的大致介绍，以后小编会持续不断分享可视化学习过程中的方法和资源哒，欢迎交流~
最后再推荐下可视化指南这个册子，内容丰富而且结构清晰，对新手来说蛮不错的。