如何做好数据可视化设计？程序员大神给出了4条实用建议！

现如今，数据可视化设计需求很常见。商业活动中，人们希望通过一个数据可视化界面来展示所有的信息、趋势和风险，并实时更新，助力于财务分析预测。为了帮助大家的数据可视化设计更好，小编总结了几条数据可视化实用的数据可视化设计建议，不管是对初学者还是经验丰富的设计师，应该都会有所收获。

一、数据可视化设计——用户不同，数据不同

任何时候数据可视化设计出一套复杂的系统，都不可避免要为很多用户和角色进行设计。总裁、经理和分析师是几个常见角色，每个都有自己的工作流程和对数据的需求。

定义好角色，产生不同视角，这本身就是一种艺术。

关于角色，重要的一点是预先确定好，围绕它们来组织信息结构与线框图。

二、数据可视化设计——制作页面模型

首先为用户呈现他们需要的，再将页面余下的信息根据用户故事或信息层级，进行结构化处理。制作页面模型的概念，正是写散文(和其他很多种沟通形式)的核心原则， 如果一开始就使人分心，那么用户不仅难以分辨每个元素是什么，也难以集中精力于整个流程。这是进行用户体验设计时需要牢记的一项准则。

三、数据可视化设计——选择正确的图形

在美学方面，有很多数据可视化设计都在误用图表。最糟的是这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图，还有本应该是柱状图的曲线图。下面这些建议有助于你正确对待数据：

始于数据

未经处理的原始数据表格一点也没有吸引力。但它是最佳的起点。它帮你开始思考数据中有哪些变量可用，这些变量数据如何关联。原始数据的单调特性，会帮你思考系统中各种变量间的关联。除了从空白数据行列入手，等待灵感忽然进入你意识。你还可以更积极一些，通过下面这些很棒的资源，帮你揭示出有趣的关联。

处理离散数据和连续数据

我花了很长时间才意识到这点，有些图表比其他更能表达你的数据。在创作中很容易陷入这样的境地，选择一种好看的图表，然后指望它能发挥作用。有些图形比其他更好，这取决于你所处理的数据类型。选择合适图表的方法之一，是评估你手中的数据。

四、数据可视化设计——基本的或定制化的图形

作为这些海量数据系统的设计师，你得反复问自己“我应该选择非常规方式来定制化设计?还是使用久经考验的图表来展现信息?”

学习大数据可视化界面设计，不仅需要聪明的头脑和一时的灵感，更需要丰富的大数据理论知识，学习大数据就来千锋，教你学习大数据理论，丰富你的知识宝库，精彩的是实战演练教你快速进入大数据时代。但这一切都要基于一个好用的数据可视化设计平台。现在市面上流行的有FineBI、Power BI、DataV、鼎数，但权威机构IDC指出场占有率第1的还是FineBI。