大数据可视化界面设计的制作方法是怎样的

大数据时代，许多信息已经被数字化所取代，那么多数据，我们该如何在系统中进行统计呢？关于大数据可视化界面设计的制作方法又是怎么样的？

用户和数据是不一样的

无论何时设计一个复杂的系统，都不可避免地需要针对许多用户和角色进行设计。总统，经理和分析员是一些常见的角色，他们各自有自己的工作流程和数据需求。

明确角色，创造不同的视角，这本身就是一门艺术。

对于角色来说，重要的一点是预先确定，并围绕它们组织信息结构和线框图。

以下为我们去年完成的一个健康报告应用程序的最终结果。该系统具有不同的用户群，需要的数据也各不相同。在建立关键角色之后，我们每一次评估都会把他们放在一边。

建立页面模型

先向用户呈现他们所需的，然后根据用户故事或信息层次，对页面的其余信息进行结构化。创建页面模型的概念，正如写文章(以及许多其他交流形式)的核心原则一样，如果一开始就分散注意力，那么用户就不仅很难区分每一个元素，而且很难将注意力集中在整个过程中。在进行用户体验设计时，这是一个需要记住的准则。这里有两种常用的创建页面模型的方法。

许多仪表盘和数据画报项目在Behance和Dribbble网站上展示，它们设计得(视觉上)非常漂亮，但往往让人眼花缭乱，目不转睛。他们或者是以缺乏层次结构的瀑布流的形式排列的各种图表组件，或者是视觉上设计过度的，这些数据都不适合。至关重要的一点是，要避免制造出一知半解的图形。对网页信息的建模，首先要向用户提供关键信息，然后再提供支撑内容。

选对了合适的图形

就美学而言，有许多(太多的)设计是错误的。更糟糕的是，这些“坏习惯”似乎是成倍增长的。在任何地方都可以看到饼形图的面积图，在任何地方都可以看到柱形图。下面的建议将帮助您更好地看待数据，让我们一起来阻止这些设计：

从数据开始

未加工的原始数据表毫无吸引力可言。但是这是最好的开始这可以帮助您考虑数据中有哪些变量是可用的，这些变量数据是如何相关的。原始数据的单调特征，可以帮助你思考系统中各种变量之间的相互关系。在你的意识中等待一下突然出现的灵感，除了从空白数据开始。您也可以通过下面这些伟大的资源，更加积极地帮助您发现有趣的联系。

这一部分一直都不是万能的。不要害怕深入研究数据，尝试将不同的变量混合在一起，创建一个基本的图表。花了点时间，但很值得。一些令人惊叹的想法，是从这些原始数据文件中拼凑出来的。

不连续数据的处理方法

过了好一会儿我才明白，有些图表比其他图表更能表达你的数据。要想创造出一个好的图解，就必须要有一个好的图解，并且要有一个好的图解。根据您所使用的数据类型，某些图形优于其他图形。选好图表的一种方法就是评估你手中的数据。

基本的或自定义的图形图形。

最终，作为这些海量数据系统的设计者，你必须反复问自己：“我应该选择非常规的方式来定制设计？或者用老图表显示信息？」图形的“正确性”高于其视觉特征这一观点很有说服力。对本文的观点，我十分赞同。尽管如此，我觉得他的观点代表了一个极端的实用主义观点。在吸引人的同时，我认为自定义的图形通常还可以提高数据的易用性。面对海量数据，我们必须保持清醒的头脑，结合大数据丰富的理论知识，才能使界面设计制作得更加完美。