数据可视化的标准

文 | Smartbi大数据百科 2021-05-17 阅读次数:111 次浏览

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    数据可视化的标准(一) 实用性

    衡量数据实用性的主要参照是要满足使用者的需求,需要清楚地了解这些数据是不是人们想要知道的、与他们切身相关的信息。例如将气象数据可视化就是一个与那么切身相关的事情。实用性是一个较为重要的评价标准,它是一个主观的指标,也是评价体系里不可忽略一环。

    数据可视化的标准(二)完整性

    衡量数据完整性的重要指标是该可视化的数据应当能够纳入所有能帮助使用者理解数据的信息,其中包含要呈现的是什么样的数据,该数据有何背景、该数据来自何处、这些数据是被谁使用的,需要起到什么的作用和效果、想要看到什么样的结果、是针对一个活动的分析还是针对一个发展阶段的分析,是研究用户还是研究销量等。

    数据可视化的标准(三)真实性

    可视化的真实性考虑的是信息的准确度和是否有据可依。如果信息是能让人信服的、精确的,那么它的准确度就达标了,否则该数据的可视化工作就不会令人信服。因此,在实际使用中,应当确保数据的真实性

    数据可视化的标准(四)艺术性

    艺术性是指数据的可视化应当具有艺术性,符合审美规则。不美观的数据图无法吸引读者的注意力,美观的数据图则可能会进一步引起读者的兴趣,提供良好的阅读体验。有一些信息容易让读者容易遗漏或者遗忘,通过好的创意设计,可视化能够给读者更强的视觉刺激,从而有助于信息的提取。例如在一个做对比的可视化中,让读者比较形状大小或者颜色深浅都是不明智的设计,相比之下位置远近和长度更一目了然。

    数据可视化的标准(五) 交互性

    交互性是实现用户与数据的交互,方便用户控制数据。在数据可视化的实现中应多采用常规图表,并站在普通用户的角度,在系统中加入符合用户思维方式的交互操作,让大众用户也可以真正地和数据对话,探寻数据对业务的价值。

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