数据可视化需求（数据可视化需求文档）

本篇目录：

1、数据可视化需要遵循哪些基本原则2、大屏数据可视化设计指南3、什么是数据可视化?4、数据可视化应用在哪些方面?5、如何实现大数据可视化?

数据可视化需要遵循哪些基本原则

1、注重数据的比较 想要数据反映出问题，就必须要有所比较。比较是一种相对的变化，不仅在于量的呈现，更可以看到问题所在。

2、简单法则 数据可视化是用来告知用户，而非让用户接收不需要的过载信息。作用一名设计者，你的角色就是专注简单，将复杂或者零散的信息变得切实可行，易于理解，极具意义和更人性化的信息。记住，越简单，用户才能越明白。

3、CRAP原则：是指对比(Contrast)、重复(Repetition)、对齐(Alignment)、亲密性(Proximity)这四大基本原则。配色 第一种就是模仿，去找一些看起来比较专业好看的图表配色，然后把该配色方案拷贝过来供自己所用。

大屏数据可视化设计指南

大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。

左1图，不建议在饼图内与百分比数值一起显示，饼图本身的形状和大小，文字过多时容易溢出，如果出现一个2%一个1%，就很难辨别图形指向，这样也就失去了数据可视化的意义，PPT通常有这样的设计样式，因为是个死图。

在其他领域，大屏数据可视化技术同样也扮演着举足轻重的角色，在大屏的设计思维上也必然需要更有前瞻性的扩展，设计者需要从不同场景出发，满足用户多元的需求。以上，望有帮助。

| 数据 一组数据，一份图表便够了，不要画蛇添足，一组数据，多份图标。9 | 比例 眼睛是可以欺骗的。确保数据可视化设计中的元素比例得当，这样用户便不会遗漏、无法快阅读。

确认需求 在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。

数据大屏是以大屏为主要载体的数据可视化设计。数据大屏是数据的最后应用环节，与数据怎么收集、清洗、处理，是否使用数仓技术没有必然的联系。

什么是数据可视化?

数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。

可视化通俗来讲是将数据变成可以被看见的数据图表，更通俗易懂美观，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述探索真实的世界。

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。

其实数字只是一种最简单的数据，是数据的一种传统和狭义的理解。广义的理解，数据的种类很多，文字、图形、图象、声音、学生的档案记录等，这些都是数据。

从而能多角度多侧面观察数据；④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

数据可视化应用在哪些方面?

1、媒体大屏适合展会、媒体访问等公众场合，内容简单易懂，着重突出规模性数字，是企业形象、品牌展示的窗口。接待大屏适用企业内部宣传专区，用于接待来访领导、客户或投资。

2、数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。

3、数据可视化除了大屏设计，其他功能也越来越完善，例如智能分析、多屏互动、指标预警和分享评论、实时监控等等功能。

4、数据可视化技术主要应用于大数据处理的知识展现环节。数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，做大数据开发要会。

如何实现大数据可视化?

大数据可视化：将大型数据集中的数据通过图形图像方式表示，为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。传统的显示技术已经很难满足这种需求，为了将这些数据以可视化的形式完美地显示出来。

另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。

第一步：分析原始数据 数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的第一步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的最终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。

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