資料庫可視化設計

① 數據可視化的優缺點有哪些

下面我們就給大家介紹一下數據可視化的優點。

1：動作更快，這是因為人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。所以說，數據可視化是一種非常清晰的溝通方式，使業務領導者能夠更快地理解和處理他們的信息。大數據可視化工具可以提供實時信息，使利益相關者更容易對整個企業進行評估。對市場變化更快的調整和對新機會的快速識別是每個行業的競爭優勢。正是由於這個優點，數據可視化越來越受到了大家的關注。

2：用建設性方式討論結果。一般來說，當我們向高級管理人員提交的許多業務報告的時候，都是規范化的文檔，這些文檔經常被靜態表格和各種圖表類型所誇大。也正是因為它製作的太過於詳細了，以致於那些高管人員也沒辦法記住這些內容，因此對於他們來說是不需要看到太詳細的信息。而使用大數據可視化的工具報告就可以使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以通過交互元素以及類似於熱圖、fever charts等新的可視化工具，輕松地解釋各種不同的數據源。豐富但有意義的圖形有助於讓忙碌的主管和業務夥伴了解問題和未決的計劃。

3：能夠理解運營和結果之間的連接，具體就是數據可視化允許用戶去跟蹤運營和整體業務性能之間的連接。在競爭環境中，找到業務功能和市場性能之間的相關性是至關重要的。我們可以用一個案例來說明，比如說一家軟體公司的執行銷售總監可能會立即在條形圖中看到，他們的旗艦產品在西南地區的銷售額下降百分比。然後，相關主管可以深入了解這些差異發生在哪裡，並開始制定計劃。通過這種方式，數據可視化可以讓管理人員立即發現問題並採取行動從而及時止損。

缺點：就目前而言，數據可視化缺點在我眼裡還不存在，數據可視化就是為了幫助我們更直觀的看到數據。可能唯一的缺點就是有些人還不能熟練使用吧

談論起 數據可視化設計 ，許多人會產生一個疑問：什麼是數據可視化？我們由此問題著手，來談論下數據可視化設計。

經研究表明，人類大腦對視覺信息的處理優於對文本的處理。因此，數據可視化是使用圖表、圖形和設計元素把數據進行可視化，把相對復雜、抽象的數據通過可視的方式以人們更易理解的形式展示出來的一系列手段。數據可視化可以使人們更有效率的完成某些任務，我們可以理解為三點 優勢 ：

> 美觀展示: 用數據展示企業特色，大會展台，媒體現場展示等

> 數據驅動： 實時查看業務概況、監控預警、驅動內部快速響應

> 發掘價值： 可視化數據呈現後，帶來的視覺感受會幫助人發現新的因素

在 HT 技術支持下，數據可視化除了「可視」，還有可交流、可互動的特點。設計帶來的不僅是瞬息處理海量數據搭配酷炫的可視化樣式所引起的視覺震撼，更應注重為業務需求服務，設計出符合不同行業需求的個性定製可視化，利於企業做出正確的商業決策，以有根據的數據呈現而幫助企業進行更科學的判斷而避免決策的失誤。

缺點： 數據可視化的應該有更多豐富的表現形式，以滿足簡單易懂的需求。

當然在缺點上，我們也有了更多的創新，比如2.3D可視化的結合打造更加豐富多彩的數據可視化形式：

② 什麼是數據可視化小白怎樣快速上手

什麼是數據可視化

數據可視化是利用各類圖表及圖形化的設計手段將復雜不直觀的數據有邏輯的呈現出來，而數據可視化工具就是生成這種呈現的軟體。數據可視化為用戶提供了互動式探索和分析數據的直觀手段，使他們能夠有效地識別有趣的模式、推斷相關性和因果關系，從而指導經營決策，挖掘數據背後的商業價值。

大屏可視化設計方法

准確把握業務需求

設計終歸是助力業務的，准確的理解業務需求是至關重要的，它將貫穿整個設計的始終，也是可視化設計開始的必要前提。如何解決用戶的問題，完成既定目標，都需要設計師對需求有一個比較准確的理解。直接有效的方法就是「溝通協作」。

圖形化的方法選擇

需求及數據確定後，接下來是數據圖形化的選擇，不同的目標不同的數據對於圖表展示的選擇也是有講究的，如：部分佔總體的比例(佔比)更適合選用餅圖、用來反映時間變化趨勢的圖形化更適合曲線圖等等，總之不同的數據展示維度，選擇的圖表是有差異的。同樣一組數據，存在多個圖表同可展示，怎樣選擇最恰當的圖表是至關重要的，合適有效的圖表有助於信息有效的傳達。遇到具體的數據要根據數據的維度，和要表達的業務目標，選擇一種最佳的圖表呈現。

這是可視化圖表選擇比較確切的一個方法，可以作為數據可視化圖表的選擇依據，有助於准確快速的把數據圖形化。

首先根據業務目標結合數據維度確定大的關系(比較、分部、構成、聯系)，隨後選擇合適的圖表，填充數據設計排版即可。到這一步圖表基本成型，但是比較基礎，為了視覺效果和數據的傳達，也會在此基礎上進行優化設計。

設計尺寸的確定

可視化大屏一般都是多屏拼接或者LEDLCD等材質屏幕。不同的屏幕顯示像素、物理像素都不同，例如同樣是3*2的拼接屏，輸出像素可以是X1*Y1也可以是X2*Y2。這就造成了很多潛在問題，設計之初屏幕硬體及拼接方式需要提前確定。基本有兩個方法，簡單的說，方法一、拼接屏可以按照拼接後的橫縱像素總和設計(拼接屏像素超大可等比例縮放)。LED/LCD屏幕設計也是同樣的原理。方法二、按照硬體輸出像素設計，硬體設備的輸出像素一定是和整個拼接屏成比例或者是吻合的。所以按照輸出像素設計是可以的。

頁面設計及布局

屏幕的拼接方式及屏幕材質確定後，就可以進行頁面的設計及布局，頁面的布局主要是根據業務及數據的重要程度來設計，通常會把核心的數據要點放在中間，一方面中間是視覺中心，二來也是最容易傳達給觀眾的核心位置。其他的數據放兩側，排列數據一定要考慮數據的關聯性及聯動性，應該有意識的把相關數據放在一起，當一組數據變化時聯動效果更凸顯，容易傳達數據的價值。如果是拼接屏，切記在設計時讓數據避開拼接縫，頁面布局時就要考慮屏幕拼接方式，盡量把數據有序的展示在屏幕內，合理避開拼接縫減少對用戶觀感的影響。

設計風格的確定

風格的確定也是至關重要的，首先應該確定應用場景，要充分考慮室內、室外、光照、燈光、硬體等因素。設計是相通的，可用UI的方式來定義可視化設計風格，AB測試、情緒版等等。差異比較大的一點是應用場景的環境。

硬體設備的校對

當風格頁確定後先別急於後面的頁面設計，如果有可能的話，此時最好拿設計圖去現場實地測試。確定現場硬體是否存在偏色問題、文字大小在合適的觀看距離是否清晰可見、現場燈光光照等是否對設計有影響、拼接縫和數據是否有穿插、硬體設備輸出是否和設計匹配等等。確認無誤後在開展後面的頁面設計工作。

SovitChart是一個免費的在線數據可視化平台工具，基於Echarts開源API研發的數據圖表可視化界面開發工具，內置了各行業豐富的組件模板，無需編碼只需通過滑鼠拖拽控制項就能設計出精美的圖表可視化web頁面，同時可以方便的與後端數據進行綁定，實現數據驅動頁面的變化，實現炫酷的圖表展示。

③ 數據可視化功能設計表現在哪些方面

【導讀】對於企業來說，應用數據可視化，在進行數據結果展現和數據可視化流程設計都是重要的方面，還有一個重要的並且難度比較高的，就是數據可視化的功能設計模塊，想要擁有好的數據體驗就需要做好數據可視化功能設計，主要表現在以下三個方面。

第一、圖形設計

數據可視化的數據結果可以通過圖形簡單直觀的呈現給觀眾，圖形對於數據可視化的功能設計過程中直觀重要，在進行數據可視化的圖形設計的過程中，不同部門，不同的崗位角色需要的展示的界面是不一樣的，好的圖形設計可以很快的讓觀眾理解數據含義，客戶可以找到自己需要的信息，企業也可以通過數據可視化圖形更好的展現自己的數據信息。

第二、業務指標設計

業務指標設計中的又分為幾個小點：

1、關聯指標設計，就是相關的關聯設計包括數據邏輯關系。

2、橫縱關系，指標設計對於數據的深層次分析是很重要的，指標之間有沒有很強的關聯性，也關繫到數據分析的結果。

3、指標跟蹤預警，是一種跟蹤機制的設立、以及預警設備，可以周期性的把握大數據可視化工作的重點，有了追蹤機制才能實時的獲取想要的數據，或者說發生數據的異常變動會有預警，才能更好的起到控制的效果。

4、分析流程設計，每一個崗位都有自己不一定的崗位職責和崗位特點，每一個數據可視化工具的選用也是要根據不一樣的特點需要，只有做好特定的步驟分析和流程分析才能體現不同周期內的管理重點。

第三、交互設計

也就是要實現用戶的基本的使用性能，數據可視化的交互設計要建立在用戶的實際需要的基礎上，提供不同層次的分析，在操作的連續性、簡單性以及邏輯性上都要有合理的把握和恰當的設計。

關於數據可視化功能設計表現在哪些方面?就給大家介紹到這里了，這也是數據分析師必須要掌握和了解的內容，更多相關資訊，歡迎大家繼續關注和了解!

④ 如何設計成功而有價值的數據可視化

[what]什麼是數據可視化？

塔夫特所說，「圖形表現數據。實際上比傳統的統計分析法更加精確和有啟發性。」對於廣大的編輯、設計師、運營分析師、大數據研究者等等都需要從不同維度、不同層面、不同粒度的數據處理統計中，藉助圖表和信息圖的方式為用戶（只獲得信息）、閱讀者（消費信息）及管理者（利用信息進行管理和決策）呈現不同於表格式的分析結果。數據可視化技術綜合運用計算機圖形學、圖像、人機交互等，將採集、清洗、轉換、處理過的符合標准和規范的數據映射為可識別的圖形、圖像、動畫甚至視頻，並允許用戶與數據可視化進行交互和分析。而任何形式的數據可視化都會由豐富的內容、引人注意的視覺效果、精細的製作三個要素組成，概括起來就是新穎而有趣、充實而高效、美感且悅目三個特徵。

[why]為什麼要進行數據可視化？

無論是哪種職業和應用場景，數據可視化都有一個共同的目的，那就是准確而高效、精簡而全面地傳遞信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。並且利用合適的圖表直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現數據自我解釋、讓數據說話的目的。而人類右腦記憶圖像的速度比左腦記憶抽象的文字快100萬倍。因此，數據可視化能夠加深和強化受眾對於數據的理解和記憶。

[how] 如何實現可靠的數據可視化

數據可視化包括數據的採集、分析、治理、管理、挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，或許是二維圖表、三維立體視圖，不管是什麼樣的信息圖，最後由前端工程師創建對應的可視化演算法及前端渲染和展現的實現。如果僅僅是能夠將數據轉化成漂亮的圖表，設計出固定維度、不同式樣的圖表來解釋你的觀點，並不說明這樣的結局就足夠好。這只是一個簡單的開始，只是一個美好願望的萌芽。如果要成功報告結果，將你所分析的度量和數據有效地轉化為有商業價值的見解，使其能夠為基於事實所做的決策提供支持，那麼還需要做更多的功課。

色彩提升信息可視化的視覺效果。在信息可視化通過造型元素明確傳達信息及敘述的基礎上，把握好視覺元素中色彩的運用，使圖形變得更加生動、有趣，信息表達得更加准確和直觀。色彩可以幫助人們對信息進行深入分類，強調和淡化、生動而有趣的可視化作品的表現形式，常常給受眾帶來視覺效果上的享受。當然，視覺效果要將企業品牌的色調融合進去，和企業的品牌文化保持高度的一致，這是一個最基本的常識。比如，如果企業的品牌色調比較熱衷紅色，你設計的可視化效果，就要有意識地朝著這個基調靠攏。但沒有必要吻合，因為紅色的可視化效果，通常都包含警示的韻味，所以，紅色適合做預警、提醒和突出信息的功能。

排版布局增強信息可視化的敘事性。我有酒，你有故事嗎？排版布局四大基本原則：

（1）對比（Contrast）： 如果兩個項不完全相同，就應當使之不同，而且應當是截然不同。

（2）重復（Repetition）：設計的某些方面在整個作品中重復。

（3）對齊（Alignment）：任何元素都不能在頁面上隨意安放。每一項都應當與頁面上的某個內容存在某種視覺聯系。

（4）親密性（Proximity）：將相關的項組織在一起，使它們的物理位置相互靠近相關的項將被看作凝聚為一體的一個組。

動態增加信息可視化的視覺體驗。在信息可視化的視覺表達中，動態地將相互分離的各種信息傳播形式有機地融合在一起，進行有關聯、有節奏的信息處理、傳輸和實現。最終的目的是，為了實現數據之間的聯動，解釋數據表現之間驅動和聯系的關系。通過圖表樣式和色彩的運動，滿足受眾的視覺感受，同時將信息內容更加深刻而精簡地傳達給閱讀者，使整個信息傳達的過程更加輕松便捷。對於數據可視化有諸多工具，如：ECharts、iCharts、D3js、Flot、Raphaël等功能都十分強大，但對於非專業可視化而又經常與圖表打交道的職場人士來說，一款輕便易學而又實用的可視化軟體則顯得十分重要。比如cognos、tebleue等。如果需要展現的數據結構不是特別復雜，而又要把數據展現的絢麗多彩，而且具有交互性，那麼水晶易表是不二之選。

1．誰是你的閱讀者？

無論你是否在做一份傳統的報表還是新式的信息圖，首先問問自己有哪些閱讀者看到這份報告？他們對將要討論的事項了解多少？他們需要什麼？、還有，他們會如何利用你要展示的信息和數據呢？而我在 《一份靠譜的數據分析報告都有什麼套路？》 里講過，明確清晰的分析目標和方法會有多重要，因為只有明確分析目標，才能有一個良好的驅動過程。無論是目標驅動還是分析過程驅動，後續的數據分析工作和分析報告里所要呈現的全部內容事項都是緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。

2．規劃數據可視化方案

數據可視化方案，是一定是能夠解決用戶特定問題的。既然是能夠解決用戶特定的問題，那麼這樣的高度，是在基於你在深入地理解了這些數據的現象和本質的基礎之上。簡單來說，就是你的可視化方案，不僅懂得並且能夠很好地解釋數據分析的結論、信息和知識。並且管理者能夠沿著你規劃的可視化路徑能夠迅速地找到和發現決策之道。

舉例來說，當企業的業績不達標時（企業的業績是否達標，關繫到企業最關鍵的利益和存亡。）可視化方案的設計路徑應該是這樣的：

Step1，從整體運營出發，明確有哪些關鍵因素會影響成交和業績。

比如：有效名單、demo品質、客服服務、產品屬性等，相應地去看這些關鍵因素對應的KPI的表現，對整體的業績來講，這些因素都會是驅動因素，這些因素對應的KPI都會是對STV有直接驅動和影響作用的。這些驅動數據的可視化是基礎，也是尋找解決方案最終的出發點和落腳點。因為，這些數據的表現，是關乎運營成功與否的最直接視圖。

Step2，對關鍵因素深入分析確定是什麼因素導致了業績沒達成，發現和挖掘導致業績未達標的根本原因和問題。

比如：

1、對比分析，逐一觀測201601月-201612月全部關鍵因素對應的KPI的表現，對比成交業績最高的月份和成交業績最差月份的關鍵因素對應的KPI差異在哪裡，能夠快速定位出哪些方面、哪些因素導致業績未達標。然後能夠有針對性地驅動和幫助業務部門去改善。

2、追蹤對成交和業績有驅動和改善的行動方案的落地和實施進度，存在什麼樣的問題，是否存在行動方案的執行不力影響了業績達標。

Step3，針對這些問題因素，有的放矢地去做改善和探索提升業績之道。

否則，設計再商業絢麗的可視化圖表，如果不能快速地得到信息和商業決策建議和方案就毫無意義。可視化僅僅成了虛假和欺騙，華麗而不務實的結果。基於准備好的全部的這些問題所得出的答案，就要開始定製你的數據可視化方案以滿足每個決策者的特定要求。數據可視化始終都應該是為其受眾專門定製的，這樣的報告里只應包括受眾需要知道的信息，且應將這些信息置於和他們有關並對他們有意義的背景下。

3．給數據可視化一個清晰的標題。

當你的報告像一份報紙、雜志的新聞一樣。從這個標題，就能給閱讀者強烈的沖擊。一個清晰的標題是能夠很好地闡釋報告和故事的主題，是對整個報告和故事概括的信息。當然，並不是鼓勵運營分析人員去做「標題黨」。好的標題，既不要模稜兩可，也不要畫蛇添足，只要解釋清楚圖表即可。這有助於幫受眾直接進入主題。這樣能讓讀者大致瀏覽文件，並能快速抓住核心所在。盡量讓你的標題突出。

4．將數據可視化和你的策略、方案聯系起來

如果數據可視化的目的在於介紹能解決具體的、可衡量的、可執行的、有相關性和時效性問題的數據，那就在開場白里加上這些問題。稍後再和你的策略連接起來以理清這些數據的定位，因此，讀者便能立刻明白可視化數據的相關性和價值。最終，他們便能更好地參與進來，並能夠更明智地利用這些信息。數據可視化，最終時為了企業良好的運營而服務的，這是它的商業價值。如果你不關注企業的戰略和行動方案，很難建立起具有聯動價值的信息圖。比如，企業執行的行動方案，通常是為了達成和實現企業的戰略目標，通過這樣的手段實現精益管理和精益運營。所以，可視化的解決方案要能夠做到，行動方案對戰略目標的驅動效果、個體、團隊對部門整體指標、KPI的驅動和影響效果。只有建立起來具有聯系的信息視圖，才會獲得有價值的數據可視化。

5．明智地選擇你的展示圖表。

不管使用哪一類圖表，bar圖、折線圖、雷達圖等等，每一種圖表都有它自身的優點和局限性。你無法找到完美的可視化圖表。但你可以通過嘗試混合展現方式讓可視化表現再人性化一點點。所以的可視化效果，都應該盡可能簡單精準地傳達訊息。這就意味著：不論有多新潮、多好看或者多絢麗，這都不是設計數據可視化的初衷。誠然，我們在持續地並且永不滿足地追求數據之美。但最佳的平衡點在於，用合適的數據可視化開闡釋恰到好處的信息和知識的價值之美。

• 只用有關聯能傳達重要信息的且為你的受眾所需要的圖形。

•無需填滿頁面的所有空白——太多雜亂的內容只會干擾對重要信息的接收，會讓人太難記住，又太容易忽略。

• 恰當運用色彩，增加信息深度。同時要注意有些色彩具備潛在含義。舉例來說，紅色被認為是代表警告或危險的顏色。適合預警額。

• 不要使用太多不同類的圖表、表格和圖形。如果需要對比各種圖表，要確保你闡述數據時使用的是同類的圖表，這樣才能便於互相比較。

6．在恰當處備注文字說明

文字說明有助於用語言解釋數據，並能在情境化圖表的同時增加內容的深度。數字和表格或許僅能提供快照，而文字說明則讓人對關鍵處了解更多，加以評論並強調其內涵。引導觀看者去思考圖形的主題，而不是方法論、圖形設計、圖形生成或其他東西。

• 避免歪曲數據原本的意圖。

• 讓龐大的數據集連貫一致。

• 吸引讀者將不同的數據片段進行比對和比較，突出重點和優劣。

• 主旨要相當明確：描述、挖掘、作表、可視化自我解讀。

⑤ 大數據可視化設計到底是啥，該怎麼用

大數據可視化是個熱門話題，在信息安全領域，也由於很多企業希望將大數據轉化為信息可視化呈現的各種形式，以便獲得更深的洞察力、更好的決策力以及更強的自動化處理能力，數據可視化已經成為網路安全技術的一個重要趨勢。

文章目錄

        一、什麼是網路安全可視化

1.1 故事+數據+設計 =可視化

1.2 可視化設計流程

二、案例一：大規模漏洞感知可視化設計

2.1整體項目分析

2.2分析數據

2.3匹配圖形

2.4確定風格

2.5優化圖形

2.6檢查測試

三、案例二：白環境蟲圖可視化設計

3.1整體項目分析

3.2分析數據

3.3 匹配圖形

3.4優化圖形

3.5檢查測試

一、什麼是網路安全可視化

攻擊從哪裡開始？目的是哪裡？哪些地方遭受的攻擊最頻繁……通過大數據網路安全可視化圖，我們可以在幾秒鍾內回答這些問題，這就是可視化帶給我們的效率 。 大數據網路安全的可視化不僅能讓我們更容易地感知網路數據信息，快速識別風險，還能對事件進行分類，甚至對攻擊趨勢做出預測。可是，該怎麼做呢？

1.1 故事+數據+設計 =可視化

做可視化之前，最好從一個問題開始，你為什麼要做可視化，希望從中了解什麼？是否在找周期性的模式？或者多個變數之間的聯系？異常值？空間關系？比如政府機構，想了解全國各個行業漏洞的分布概況，以及哪個行業、哪個地區的漏洞數量最多；又如企業，想了解內部的訪問情況，是否存在惡意行為，或者企業的資產情況怎麼樣。總之，要弄清楚你進行可視化設計的目的是什麼，你想講什麼樣的故事，以及你打算跟誰講。

有了故事，還需要找到數據，並且具有對數據進行處理的能力，圖1是一個可視化參考模型，它反映的是一系列的數據的轉換過程：

我們有原始數據，通過對原始數據進行標准化、結構化的處理，把它們整理成數據表。

將這些數值轉換成視覺結構（包括形狀、位置、尺寸、值、方向、色彩、紋理等），通過視覺的方式把它表現出來。例如將高中低的風險轉換成紅黃藍等色彩，數值轉換成大小。

將視覺結構進行組合，把它轉換成圖形傳遞給用戶，用戶通過人機交互的方式進行反向轉換，去更好地了解數據背後有什麼問題和規律。

最後，我們還得選擇一些好的可視化的方法。比如要了解關系，建議選擇網狀的圖，或者通過距離，關系近的距離近，關系遠的距離也遠。

總之，有個好的故事，並且有大量的數據進行處理，加上一些設計的方法，就構成了可視化。

1.2 可視化設計流程

一個好的流程可以讓我們事半功倍，可視化的設計流程主要有分析數據、匹配圖形、優化圖形、檢查測試。首先，在了解需求的基礎上分析我們要展示哪些數據，包含元數據、數據維度、查看的視角等；其次，我們利用可視化工具，根據一些已固化的圖表類型快速做出各種圖表；然後優化細節；最後檢查測試。

具體我們通過兩個案例來進行分析。

二、案例一：大規模漏洞感知可視化設計

圖2是全國范圍內，各個行業漏洞的分布和趨勢，橙黃藍分別代表了漏洞數量的高中低。

2.1整體項目分析

我們在拿到項目策劃時，既不要被大量的信息資料所迷惑而感到茫然失措，也不要急於完成項目，不經思考就盲目進行設計。首先，讓我們認真了解客戶需求，並對整體內容進行關鍵詞的提煉。可視化的核心在於對內容的提煉，內容提煉得越精確，設計出來的圖形結構就越緊湊，傳達的效率就越高。反之，會導致圖形結構臃腫散亂，關鍵信息無法高效地傳達給讀者。

對於大規模漏洞感知的可視化項目，客戶的主要需求是查看全國范圍內，各個行業的漏洞分布和趨勢。我們可以概括為三個關鍵詞：漏洞量、漏洞變化、漏洞級別，這三個關鍵詞就是我們進行數據可視化設計的核心點，整體的圖形結構將圍繞這三個核心點來展開布局。

2.2分析數據

想要清楚地展現數據，就要先了解所要繪制的數據，如元數據、維度、元數據間關系、數據規模等。根據需求，我們需要展現的元數據是漏洞事件，維度有地理位置、漏洞數量、時間、漏洞類別和級別，查看的視角主要是宏觀和關聯。涉及到的視覺元素有形狀、色彩、尺寸、位置、方向，如圖4。

2.3匹配圖形

2.4確定風格

匹配圖形的同時，還要考慮展示的平台。由於客戶是投放在大屏幕上查看，我們對大屏幕的特點進行了分析，比如面積巨大、深色背景、不可操作等。依據大屏幕的特點，我們對設計風格進行了頭腦風暴：它是實時的，有緊張感；需要新穎的圖標和動效，有科技感；信息層次是豐富的；展示的數據是權威的。

最後根據設計風格進一步確定了深藍為標准色，代表科技與創新；橙紅藍分別代表漏洞數量的高中低，為輔助色；整體的視覺風格與目前主流的扁平化一致。

2.5優化圖形

有了圖形後，嘗試把數據按屬性繪制到各維度上，不斷調整直到合理。雖然這里說的很簡單，但這是最耗時耗力的階段。維度過多時，在信息架構上廣而淺或窄而深都是需要琢磨的，而後再加上交互導航，使圖形更「可視」。

在這個任務中，圖形經過很多次修改，圖7是我們設計的過程稿，深底，高亮的地圖，多顏色的攻擊動畫特效，營造緊張感；地圖中用紅、黃、藍來呈現高、中、低危的漏洞數量分布情況；心理學認為上方和左方易重視，「從上到下」「從左至右」的「Z」字型的視覺呈現，簡潔清晰，重點突出。

完成初稿後，我們進一步優化了維度、動效和數量。維度：每個維度，只用一種表現，清晰易懂；動效：考慮時間和情感的把控，從原來的1.5ms改為3.5ms；數量：考慮了太密或太疏時用戶的感受，對圓的半徑做了統一大小的處理。

2.6檢查測試

最後還需要檢查測試，從頭到尾過一遍是否滿足需求；實地投放大屏幕後，用戶是否方便閱讀；動效能否達到預期，色差是否能接受；最後我們用一句話描述大屏，用戶能否理解。

三、案例二：白環境蟲圖可視化設計

如果手上只有單純的電子表格（左），要想找到其中IP、應用和埠的訪問模式就會很花時間，而用蟲圖（右）呈現之後，雖然增加了很多數據，但讀者的理解程度反而提高了。

3.1整體項目分析

當前，企業內部IT系統復雜多變，存在一些無法精細化控制的、非法惡意的行為，如何精準地處理安全管理問題呢？我們的主要目標是幫助用戶監測訪問內網核心伺服器的異常流量，概括為2個關鍵詞：內網資產和訪問關系，整體的圖形結構將圍繞這兩個核心點來展開布局。

3.2分析數據

接下來分析數據，案例中的元數據是事件，維度有時間、源IP、目的IP和應用，查看的視角主要是關聯和微觀。

3.3 匹配圖形

根據以往的經驗，帶有關系的數據一般使用和弦圖和力導向布局圖。最初我們採用的是和弦圖，圓點內部是主機，用戶要通過3個維度去尋找事件的關聯。通過測試發現，用戶很難理解，因此選擇了力導向布局圖（蟲圖）。第一層級展示全局關系，第二層級通過對IP或埠的鑽取進一步展現相關性。

3.4優化圖形

優化圖形時，我們對很多細節進行了調整： – 考慮太密或太疏時用戶的感受，只展示了TOP N。 – 弧度、配色的優化，與我們UI界面風格相一致。 – IP名稱超長時省略處理。 – 微觀視角中，源和目的分別以藍色和紫色區分，同時在線上增加箭頭，箭頭向內為源，向外是目的，方便用戶理解。 – 交互上，通過單擊鑽取到單個埠和IP的信息；滑鼠滑過時相關信息高亮展示，這樣既能讓畫面更加炫酷，又能讓人方便地識別。

3.5檢查測試

通過調研，用戶對企業內部的流向非常清楚，視覺導向清晰，鑽取信息方便，色彩、動效等細節的優化幫助用戶快速定位問題，提升了安全運維效率。

四、總結

總之，藉助大數據網路安全的可視化設計，人們能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。

可視化設計的過程中，我們還需要注意：1、整體考慮、顧全大局；2、細節的匹配、一致性；3、充滿美感，對稱和諧。

⑥ 數據可視化的設計步驟有哪些

1、需求分析

需求分析是大數據可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發泄企業各方面的規律、用戶的需求等內容。

2、建設數據倉庫/數據集市的模型

數據倉庫/數據集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。數據倉庫/數據集市建模除了資料庫的ER建模和關系建模，還包括專門針對數據倉庫的維度建模技術。

3、數據抽取、清洗、轉換、載入(ETL)

數據抽取是指將數據倉庫/集市需要的數據從各個業務系統中抽離出來，因為每個業務系統的數據質量不同，所以要對每個數據源建立不同的抽取程序，每個數據抽取流程都需要使用介面將元數據傳送到清洗和轉換階段。

4、建立可視化場景

建立可視化場景是對數據倉庫/集市中的數據進行分析處理的成果，用戶能夠藉此從多個角度查看企業/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業/單位業務內容的核心數據，從而作出更精準的預測和判斷。

⑦ 數據可視化的方法有哪些

數據可視化就是將數據分析的結果用圖表的形式展現出來。

可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI

圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀錶板圖、散點圖、桑基圖、詞雲和矩形樹圖等各種各種圖形。

以下展示幾張通過觀遠數據BI平台做的數據可視化大屏：

⑧ 數據可視化一般方法

一、面積&尺寸可視化

對同一類圖形（例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等）的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同指標對應的指標值之間的對比。這種方法會讓瀏覽者對數據及其之間的對比一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式計算，來表達准確的尺度和比例。

二、顏色可視化

通過顏色的深淺來表達指標值的強弱和大小，是數據可視化設計的常用方法，用戶一眼看上去便可整體的看出哪一部分指標的數據值更突出。

三、圖形可視化

在我們設計指標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表更加生動的被展現，更便於用戶理解圖表要表達的主題。

四、地域空間可視化

當指標數據要表達的主題跟地域有關聯時，我們一般會選擇用地圖為大背景。這樣用戶可以直觀的了解整體的數據情況，同時也可以根據地理位置快速的定位到某一地區來查看詳細數據。

五、概念可視化

通過將抽象的指標數據轉換成我們熟悉的容易感知的數據時，用戶便更容易理解圖形要表達的意義。

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⑨ 後台產品設計之數據可視化

這是《後台產品設計指南》系列文章的 第13篇 內容，更多精彩可以點擊下方鏈接查看。

後台產品設計指南

把復雜、抽象的數據通過可視的方式以人們更易理解的形式展示出來的一系列手段叫做數據可視化。數據可視化在後台產品中的應用主要包括和數據圖表數據大屏和兩部分，本文會和大家介紹一下數據可視化的產品設計規范。

數據圖表一般出現在後台產品中的首頁、統計模塊。後面提到的數據大屏實際上也是不同數據圖表的組合，因為比較特殊所以單獨進行介紹。

後台的首頁可以是簡單的歡迎頁面，但這樣做會比較浪費首頁這個黃金位置。更合適的做法是根據用戶的角色和身份設計不同的內容，展示用戶當前的待辦、平台的關鍵數據、數據預警，用圖表的形式展示會更加直觀。用戶一進入首頁就能看到核心內容，可以知道當前的宏觀情況，接下來要做哪些事情。

至於統計模塊則是平台管理層決策的利器，除了展示基礎的數據報表、圖表，還需要結合平台業務，相關政策等信息給到用戶決策的輔助信息。下面和大家介紹一下常用的數據圖表類型。

柱狀圖

柱狀圖一般用來表達某種分類下的數據的大小，分類可以是單個也可以是多個。比如某地2021年不同月份的最大值。

橫向的柱狀圖也叫條形圖，和柱狀圖的使用場景比較類似。條形圖更適用於類別名稱比較長的數據展示，使用柱狀圖會出現數據展示不全的情況。

折線圖

折線圖一般用來反映數據一段時間內的變化趨勢。比如最近10年的考研報名人數。

柱狀圖和折線圖有些類似，柱狀圖適合數據較少時的分析，折線圖適合連續時間內較多數據的分析。

餅圖

餅圖一般用來表達不同類型的數據的佔比情況。比如某公司不同部門的業績佔比。餅圖也有一些特殊的展現形式，比如玫瑰圖，理解起來需要一定的成本。

散點圖

散點圖一般用來變現兩組數據之間的是否存在某種關聯，這個關系可能是線性相關，也可能是正相關或者其他類型。比如員工工作年限和薪資的對應關系。

雷達圖

雷達圖一般用來對不同指標進行對比分析。比如騰訊公司產品經理的能力雷達圖。

熱力圖

熱力地圖用高亮的形式表達數據的集中區域。比如國內國慶假期遊客的分布情況。

關系圖

關系圖一般用來表示實物之間的相互聯系。比如下圖中圍繞李白展開的關系圖。

漏斗圖

漏斗圖一般用來表達不同業務環節的價值轉化情況。比如電商行業客戶訪問、注冊、下單、付費的轉化數據。

其他諸如K線圖、桑基圖、盒須圖等類型使用的場景不多，這里就不做展開，感興趣的讀者可以自行研究。

數據大屏是以大屏為主要載體的數據可視化設計。數據大屏是數據的最後應用環節，與數據怎麼收集、清洗、處理，是否使用數倉技術沒有必然的聯系。

數據大屏設計流程

1.了解業務流程

數據大屏一般是用來做信息展示、數據分析和監控預警，無論是哪一種都需要對業務有充分的理解，否則設計出來的大屏只能是空中樓閣。

2.提煉數據指標

每個行業的數據指標是不同的，比如電商消費的核心數據就是GMV；購買人數，訂單數，最受歡迎品牌就是次要數據。大屏因為空間限制可以展示的內容有限，一定要優先展示核心數據。

3.確定分析維度

同一個數據指標有不同的分析維度，比如電商GMV可以統計平台的累計金額，也可以按照月份統計新增金額，還可以按照商品類型來統計數據。

4.確定圖表類型

這個步驟需要使用到前面提到的圖表，根據業務數據里選擇合理的圖表類型。選擇圖表時既要考慮用戶能直觀地理解，又要考慮開發實現的可行性。

5.了解大屏參數

在正式輸出設計稿之前，需要提前了解現場環境中信號源電腦的解析度以及大屏的相關參數，如果沒有提前了解做出來的效果很容易出問題，再返工會浪費很多成本。

6.頁面設計稿

設計師按照一定的規范根據要展現的內容輸出設計稿。大屏產品不能貪圖炫技，而忽視了本質，即大屏是為了高效地展示信息，提供決策輔助。

7.程序開發實現

這個過程包括前端樣式的實現和數據的接入，實際上數據的接入在前期就可以先行了。有一些效果開發很難實現，這個時候可以設計師配合提供切圖實現。開發完成後需要內部驗收測試，除了關注樣式還需要驗證數據的准確性。

大屏適配

數據大屏的展示可以使拼接屏，也可以使一塊完整的大屏。數據大屏的本質是把電腦屏幕通過有線信號投放到大屏上，兩者的內容是一致的。

一般情況下我們需要了解大屏的類型和解析度，選擇合適的設計稿尺寸。如果 大屏和電腦比例一致 ，可以按照大屏的解析度來做設計稿，然後再進行開發實現；或者是使用等比例縮小的解析度尺寸來做設計稿，再導出2倍圖和開發實現。如果 大屏和電腦比例不一致 ，這個時候需要優先保證大屏上的展示效果，電腦上和大屏上會出現一定的誤差。

數據大屏實現後，一定要到現場進行調試，避免出現突發情況。數據大屏的設計稿和開發適配不需要產品經理過多地關注，只需要關注最終的質量即可。

注意事項

1.數據大屏上一定要有主次，不能貪多，也不需要炫技；

2.數據大屏的字體大小和PC上有區別，需要重點關注；

3.需要根據行業、應用場景等因素選擇合適的配色方案；

4.合理地使用動效可以增強大屏的品質和空間感。

數據可視化在後台產品中應用非常廣泛，先了解數據可視化的應用場景和設計規范才能設計出實用的可視化產品。

在寫作過程中，如果有意見或者想法，歡迎有興趣的讀者添加我的微信一起交流探索，共同進步。

⑩ 如何將數據進行數據可視化展現

1、確認需求

在數據可視化設計前，分析人員要先完成業務需求的分析，將分析需求拆分成不同層級、不同主題的任務，捕捉其中業務的數據指標、標簽，劃分出不同優先順序，為下一步取數做准備。

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此外，整個可視化圖表頁面中，色彩不宜太過豐富，顏色最好也不要太過鮮艷，把色彩對比強烈的顏色放到關鍵信息，用清晰的邏輯去呈現變化，突出重點部分，使用戶產生更好地體驗，這才是他們最希望看到的。

最後，回到數據分析本身，分析人員可以選擇為製作完成的可視化圖表附上自己從業務邏輯思考的信息，幫助用戶更好地分辨圖表展現的意義。

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