数据大屏是否就是大型的数据可视化图表？

发布时间：2021-03-23      游览量：2914

• 可视化数据可视化数据分析软件大数据大屏

行外人肯定会说数据可视化不就是画图嘛,看不出来研究的价值在哪。我原来也天真地以为,数据可视化就是把数据从冰冷的数字转换成图形,顶多就是色彩丰富一些,看起来更酷炫，但其实不未然。而且想要制作数据大屏也并非想象的简单，不只是单单大型数据可视化图表。我们先来了解一下可视化数据的特征。

可视化数据有哪些主要特征？

可视化数据的最主要目三个特征：新颖而有趣、充实而高效、美感且悦。以大屏作为可视化数据的主要载体，其原因在于面积大、可展示信息多、便于关键信息的共享讨论及决策，在观感上给人留下震撼印象，便于营造氛围、打造仪式感等，目前常用的场景有：数据展示、监控预警、数据分析。

一、 如何选择信息图示的分类？

数据可视化处理流程是：【数据采集】- 【数据清理】- 【数据分析】- 【可视化数据】。

1. 数据采集需要基于业务展示需求，即“你想要展示什么？”如：实时数据指标、对比类型数据指标、统计类型数据指标等从相关的业务层面提取重要的数据，用于大屏数据的展示。

2. 数据清理则要对数据进行归类处理，明确数据之间的关系，存在“比较型”、“构成型”、“联系型”、“分布型”。

3. 数据分析根据归类处理后的数据，并结合从维度的划分：“一维数据”、“二维数据”、“三维数据”、“多维数据”、“时态数据”、“层次数据”等，将强关联性的数据进行组合重构，得到全新的数据信息关系；

4. 可视化数据，根据重构后的数据信息关系，选择对应的可适用数表信息图，如：条形图、柱状图、雷达图、折线图、正态分布图、散点图、实时3d渲染地图等；可参考下图选择对应的数表信息。

二、 屏幕分辨率有哪些注意事项？

为了最优化展示效果，首先需要了解物理大屏长宽比，确定设计稿的尺寸；其次我们需要清楚大屏系统的内在原理：【信号源】--->【大屏拼接器】--->【播放控制设备】,一般情况下设计稿的分辨率多为1920px*1080px（即电脑的分辨率）。同时，我们还需要理解以下四个概念：“大屏逻辑分辨率（设计稿尺寸）”、“显卡输出分辨率”、“视频矩阵切换器（ DVI ）支持分辨率”、“大屏实际物理分辨率”。

最佳展示效果：

大屏逻辑分辨率（设计稿尺寸）长宽比 = 大屏实际物理分辨率长宽比

大屏逻辑分辨率（设计稿尺寸）长宽比 = 显卡输出分辨率长宽比

显卡输出分辨率 = 视频矩阵切换器（ DVI ）支持分辨率 = 大屏实际物理分辨率

目前作为监控大屏，由于监控数量的庞大，常常被划分为总屏和分屏。总屏多用于展示事件状态趋势、风险预警、风险处理进展；分屏则多用于展示详细的数据分析和风险事件的处理。如何排布数据都需要紧密结合业务需求和用户体验。

三、 如何选择数据大屏配色方案？

可视化大屏的配色是视觉呈现的重要组成要素，配色常常与行业类型、业务形态、应用场景、设计理念、营造氛围等紧密相关。配色方案的选择有以下几点建议：

1. 色彩明度与饱和度差异显著、对比鲜明， 尽量避免使用邻近色配色；

2. 仿造自然的配色；

3. 使用深色暗色作为背景可减少拼缝带来的不适感。由于背景面积大，使用暗色背景还能够减少屏幕色差对整体表现的影响；同时暗色背景更能聚焦视觉，也方便突出内容；

4. 适当使用渐变色，由于大屏普遍存在色域偏差，更建议多使用纯色；

四、 可视化辅助工具有哪些？

在设计的过程中，我们可以大量参考相关平台的可视化数据图表样式，大多数平台的图表样式都是基于代码实现的。在设计的阶段详细参考，有利于降低开发成本，有利于提升可视化数据大屏的可拓展性，便于后期的迭代管理。

可视化辅助工具可分为：可视化工具、原生开发工具、还有第三方服务。

若代码能力不是很强的朋友，可以选择可视化工具Smartbi。Smartbi设计过程可视化，鼠标拖拉拽即可快速完成数据集准备、可视化探索和仪表盘的制作，丰富的可视化展示，轻松制作BI看板，丰富的交互控件和图表组件，且不受维度、度量的限制，支持多数据来源，布局灵活，支持业务主题和自助数据集，双布局设计，跨屏发布到APP，支持流式布局。性能强大，性价比最高。支持自助式数据分析，能应用复杂多变的场景需求。内设多种数据挖掘算法，数据加工能力强大。后期采用jar包升级换代，维护方便。Smartbi是轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。人人都能免费试用，全功能模块开放免费长期试用。

五、 如何保证展示的品质？

可视化数据的视觉设计是一个不断迭代的过程，同时大屏的设计与常规的设计有较大的区别。与大屏【沟通】是比较重要也是个特殊的环节。大屏有它自己独特的分辨率、屏幕组成、色彩显示以及运行、展示环境，很多问题只有设计稿投到大屏上才能够被发现，因此在样图沟通确认、开发出 demo，都需要反复测试多次，不断的迭代与精进。

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