如何为UI界面中的数据可视化制定配色方案？

在UI界面中的数据可视化方面，颜色可以很好的透传出产品想表达的信息和含义，数据可视化中的色彩理论不仅仅是美学选择，还是一种重要的现象，塑造了我们感知和使用数据的方式。运用合适的配色方案，可以清晰地展现产品的想法，并突出剖析复杂信息的关键见解。下面一起看看如何为UI界面数据可视化选择颜色吧。

A.数据可视化调色板的类型
当颜色选择不当时会分散用户注意力，甚至产生误导。这时，数据可视化中色彩的运用就显得尤为重要了。有三种常见的调色板类型可用于开发信息和实现引人入胜的可视化：
1.顺序调色板：
此调色板详细阐述了需要逻辑顺序的数据层级步骤。色调的渐变表示按序列变化的数字。用于描绘数据模式或序列数据，例如温度变化或人口密度。此外，在开发热图时，可以使用单一色调，其亮度和暗度可以同时定义较低值和较高值。

2.定性调色板
定性调色板，也称为分类调色板，表示不涉及固有顺序的信息。它根据类别划分数据，并使用特定颜色对数据进行标记，而无需任何固有顺序。在这里，颜色保持微妙且饱和度均匀，以避免混淆并增强视觉区分。这种调色板可供不同的受众使用，非常适合传达年龄组、国家划分或种族等非序列数据。专业提示：避免使用相似的色调对信息进行分类，因为这可能会影响您通过条形图呈现数据。

3.不同的调色板
现在轮到发散色系了，它强调了从中点发散的对比。发散色系凸显了中心点的重要性，并定义了从该点开始的变化。这可以用作两个连续调色板的组合，中间值为零，其中较高值和较低值使用逻辑颜色过渡。例如，通过热图，可以比较与基线的温度偏差以显示差异。



在为Ui界面中的数据可视化制定配色方案时需遵循：
1. 不过度设计，但要策略性地使用颜色
数据可视化中的颜色可以成为向用户呈现数据的战略技巧。颜色不仅出于美观考虑，它还是一种吸引用户注意重要点的功能性工具。 对于大多数数据，您可以使用中性色，但如果细节很复杂，请考虑选择视障人士也能阅读的调色板。

2. 选择颜色时保持一致
在数据可视化中选择颜色时，务必保持一致。选择与你的品牌产生共鸣的颜色，并确保你的选择有合理的依据。类别和颜色之间的关系将有助于读者更好地理解信息。

3. 色盲人士的可访问性
色盲会导致相似的色调之间产生混淆，从而导致无法处理数据。色盲主要分为三种类型：
红绿色盲：也称为绿色弱视，这种疾病影响近 6% 的男性，其表现为对绿光和红光的敏感度，并且无法区分红色和绿色。 蓝黄色盲：这种疾病被称为蓝色盲，每20人中只有1人患有此病。这种疾病会导致患者无法区分蓝色和黄色。
完全色盲：指一个人无法辨认任何颜色。不过这种情况很罕见。 

4.限制颜色变化
由于过多的颜色会让读者感到不知所措，因此限制颜色变化并非提高可访问性的无聊做法。为了提高清晰度，可以策略性地使用几种颜色来揭示关键信息。过多的颜色可能会导致浏览者花费更多时间来弄清楚哪个类别属于哪种颜色。

5. 将相似数据分组
您可以考虑通过为六个以上的值或类别选择相同的颜色来对数据进行分组。为此，不同的色调也会显示数据的细微变化。创建颜色区别的主要方法是通过色调，结合米勒定律进行配色设计，这确实可以减轻人脑的UIUX认知负担。 

6.背景颜色的作用
数据可视化仪表板的背景颜色不容忽视。尽量选择中性色背景，可以是灰色、白色或黑色。如果使用其他亮色，则必须与底色形成对比。黑白背景既能体现正式感，又能与数据元素相得益彰，带来更丰富的视觉体验。

7.使用对比色来进行比较
每当展示两个因素之间的比较时，建议使用对比色来直观地理解信息。此外，浅色背景搭配深色可以突出主要数据点，而鲜艳的色调则有助于突出关键风险。

8. 亮度来构建渐变，而不仅仅是色调
尝试渐变时，可以考虑使用两种色调，以避免混淆。您可以设计一种深色和一种浅色，并保持一致。但是，使用彩虹色渐变可能会造成理解上的混乱。

9. 理解数据和背景
在进行数据可视化时，了解数据和背景至关重要。确定要呈现的数据的类型和结构，以及它能引起哪些受众的共鸣。例如，渐变配色方案在呈现分数或风险等数值数据时非常有用。

10. 融入文化协会
在设计仪表板时，文化偏好不容忽视。您需要了解颜色的文化关联，因为它们会影响解读。 例如，在某些文化中，红色与危险或紧迫感相关，而绿色则是前进的标志。此外，避免使用文化模糊的颜色，因为人们对这些颜色很敏感。

最后，色彩理论对数据可视化的影响除了设计之外，颜色也会影响数据可视化，使浏览者能够快速、以最有意义的方式消化信息, 如：清晰易辨的色彩、情感化的配色、数据可访问性的色彩、强化层次结构的色彩组合等，总而言之，色彩理论不仅仅是创造出漂亮的图表设计，更重要的是帮助用户去理解色彩背后的心理，从而吸引用户的注意力，以此更好的洞悉数据背后的信息。