数据可视化设计——疫情地图

今年春节期间发生的冠状病毒疫情,很多app都上线了疫情地图。疫情地图运用数据可视化设计,帮助大众快速了解当前疫情情况、发展趋势等,今天就来聊聊疫情地图中的数据可视化设计。

什么是数据可视化

数据可视化是一种以直观图形描绘密集和复杂信息的表现形式,旨在让用户更容易看懂和理解数据,以及传达的信息更明确(Material Design数据可视化设计规范指南)。

图表是数据可视化的一种常用表达方式,好的图表可以清晰高效的传递信息,简洁美观,无过多修饰干扰信息的清晰度。

下面挑选部分APP的疫情地图图表进行分析:

1. 地图

如下图,疫情期间很多平台都用地图表现当前现存确诊人数在全国各省分布的数量。

数据可视化设计——疫情地图

地图适用于和地理位置相关的数据分析。如不同城市的人口统计信息。疫情中用地图统计各省市确诊人数的数量,人们通过地图上色块深浅可以直观的感受到当前各省市的确诊人数的密集程度。点击地图上某一区域,还能气泡显示当前区域具体数值信息。

使用地图的注意事项:

  1. 不要用图案或剖面线强调某个区域,强调可以用色块。
  2. 制地图轮廓不要太复杂,尽量标准、简洁。地图的线框是区域信息的一种表达方式,能清晰表明当前区域即达到目的,地图上不能帮助传达区域的线条和装饰即是干扰。
  3. 图例用色块表示数值区间时,注意色块颜色一般根据数值大小由深到浅渐变,或由浅到深渐变。不能出现明暗交替渐变,会让人混乱不清。

2. 折线图

折线图可以显示随时间而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。疫情地图中用折线图描述全国疫情新增趋势。折线图表还支持点击图表上的点显示,当前横坐标对应的纵坐标数值,帮助更详细的查看信息。

数据可视化设计——疫情地图

使用折线图的注意事项:

(1)用折线图表现数据增长/降低的趋势时,不建议在曲线下方着色

曲线下方着色看起来更像面积图,易让人联想到用色块表示数量,比如用条形图来统计离散数据时面积大小表示数量多少。

如下方左图中,折线下方着色,很难辨别是折线上的点表示现有确诊人数29994,还是色块面积表示现有确诊人数29994。猜想是因为页面中彩色数字较多,设计师想用色块平衡点和面。

但折线图下方着色易引起误解,可以如下方右图,考虑在折线图表区域添加灰色底色,折线下方不着色。去掉色块后图表曲线趋势更明显,更容易看出折线上的点代表现有确诊人数,及确诊人数先上升后下降的趋势。

数据可视化设计——疫情地图

(2)折线高度

折线图表不易太高或太低,一般折线区域占整个图表的三分之二比较合适。图表中的刻度可以包含一些参照点,以辅助用户阅读图表。

(3)折线粗细

折线不宜太粗或太细。折线太粗,会看不清楚折线变化细节;折线太细,容易和背景,辅助线混淆。

(4)折线数量

同一个图表不建议放置太多折线,一般不要超过4个。如果折线较多,可以分开列表展示。另外,折线的颜色也在传达信息的,当多个折线在同一个图表中,需要考虑选取合适的颜色以凸显最重要的折线,如用红色代表最重要的折线。

(5)折线图例/标签

图例及标签文字需简洁、限制标签文字字数。如果空间足够大话标签图例可以直接标在图表上,更方便用户阅读。如果标签图例不在图表上,需注意标签图例距离图表不应太远,太远图例和图表将不好一一对应。

图例应放置在表格上方,更符合先了解曲线代表含义、再了解曲线趋势的阅读顺序。且图例顺序与折线节点顺序尽量排序一致,因为节点是明显的数据点,用户根据折线节点一一对应图例将更方便阅读。

数据可视化设计——疫情地图

数据可视化设计——疫情地图

(6)折线坐标轴标注

图表坐标轴标注应当简洁,常见X轴标注时间,Y轴显示合适的增量。

X轴标注时要注意一屏内横坐标的个数及每个坐标间隔保持在可读范围内,有时横坐标可以简写。如涉及年份是时,第一个坐标显示2006,之后显示07、08、09……

Y轴标注尽量使用常用增量,如0、5、10、15、20……有些情况下Y轴基数较大,数值变化相对基数较小,可以不用从0开始表现曲线趋势走向。相反,如果是条形图,面积代表数值,则Y轴一定要从0开始标注。另外尽量不要用左右双y轴刻度,除非要表示相关联的数据如何联动,运用双Y轴需谨慎,以免产生误解。

3. 表格

表格适用于数据较多而空间有限的场景,如用表格表示湖北省新增/确诊/治愈/死亡的详细数据。

数据可视化设计——疫情地图

使用表格的注意事项:

(1)如上图,表格中数字建议右对齐排列,更方便用户比较表格中纵列数据的位数及大小。移动端数据较多空间不够时排版上有时会用居中排列。如果数字都比较小,如大多一位数或两位数,可以考虑居中排列。含有小数点的数字需要小数点对齐排列,且小数点位数尽量保持一致。

(2)表格中如需显示单位,只要在表格第一行显示一次单位即可。

(3)数据之间的网格线不要太多太深,尽量弱化网格线。表格较宽的时候可以采用3-5行之间加入一条细线的方式,帮助读者横向阅读表格。如果只有两列数字就无需用横向细线。

(4)可以用色块打底或者特殊颜色强调某列数字或者某个条目。如下图用特殊颜色强调每日新增确诊人数。

数据可视化设计——疫情地图

数据可视化设计——疫情地图

(5)有多个数据系列的表格,垂直显示数据更方便读者分析。如下图,比较不同区的确诊、治愈人多少,如果水平显示确诊人数数据,将不方便比较数据多少,改为垂直显示后更方便用户比较。

数据可视化设计——疫情地图

数据可视化设计——疫情地图

以上就是疫情地图涉及到的可视化图表及对应的设计注意事项。同一数据,使用不同类型图表展示,将传达出不同的信息。我们要先明确页面内容到底想传达给用户什么信息,并在解每种图表的使用场景、特点、限制条件的基础上,选取合适图表展示信息。且界面展示上应抓住重点、去除不必要装饰,轻量化展示重要信息,确保传达内容准确、有效、清晰。

参考文献:

《最简单的图形与最复杂的信息:如何有效建立你的视觉思维》—作者:黄慧敏

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上一篇 2020年3月8日 17:31
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