在日常工作中，我们常用可视化图表来帮助提升信息传递效率，不过可视化图表如果不能第一时间向业务人员清晰地传递数据信息、表达复杂的数据关系，那么可视化图表的存在意义则会被大幅降低。那么，可视化图表设计要怎么设计，才能更加“有效”？本文总结了几个可视化图表的设计技巧，不妨来看一下。
可视化图表是提升信息传递效率的一种有效方法，特别是在B端平台中经常遇到对统计的数据分析总结的呈现。
我们设计师在设计图表的过程中，如果没有系统的可视化知识，会出现设计的图表虽然美观但图表不能很好的反应数据的情况。
那么，在复杂的数据关系中如何设计和选用图表，如何在好看的同时提升信息传达效率，看完这篇文章希望对你的设计过程有所帮助。
数据可视化就是用图表来表示数据信息，它所传达的信息包括你所拿到的数据源和你分析后的结果，再通过图形强化用户的理解和记忆。能让用户简洁明了的获取更多的信息，是我们可视化的最终目的。
举个例子，同样一组数据，用表格的形式呈现是很难有所洞察的；如果将各个地区维度的数据聚合以柱图形式呈现，很容易就能看出各个地区间数据的差异，并从中洞察规律。
关于如何设计好数据可视化图表，这边总结了三个步骤：选择适合的图表，强化视觉层次，图表响应式适配。
数据可视化的图表种类繁多，当我们真的开始作图，往往会遇到一个困境：有这么多类型，要如何选择正确的图表呢？
首要依据是考虑所要传达的信息意图，即所要制作的图表它的任务是什么，再通过分析数据关系来选择表达方式；第二层意图是图表传达内容，这时候我们就需要根据数据的特征去突出和强化。
根据数据分析的方式来看，每一种图表都对应了一种数据关系。从数据的维度出发弄清呈现结构，再结合数据关系作出选择。了解图表的可能知道，一般图表的数据关系有构成、比较、分布，以商业数据为例，常见的还有流转关系。
1）构成关系
构成关系的图表表达的是部分和整体的关系，用于分析总体和各部分的占比比例，构成关系一般局部元素加起来为总数。如果只是想对比个别组成部分的大小，也可以使用比较关系的图表。
常用图表：饼/环图、堆叠图、面积图等，如涉及到层级结构，还会用矩形树图或旭日图等特殊结构图表。
关键词：“占比、比例、百分比”
2）比较关系
比较关系是基础分析中常用的一种图表类型。在一定的取值范围内，通过对两个或两个以上的指标分析，可以直观的看到变化和差距。对比分析包括趋势对比和分类对比两种形式，趋势对比用于表示一段时间内数据的变化，分类对比用于比较数据规模。
常用图表：趋势对比常用图表有折线图、散点图等；分类对比常用条形图、柱状图、气泡图等。
关键词：“增减、升降、涨跌、波动”
3）分布关系
利用空间分区来展示数据之间的分布关系，常用于体现两个或以上数据的相关性。
常用图表：散点图、热力图、雷达图等。
关键词：“随着……而变化、A/B之间的相关性、交/并集”等。
4）关联与流转
流转关系是B端数据常用的一种关系，它可以动态的体现相关路径下对象之间的关系、状态、数据量的流转变化等，以面积或颜色深浅展示了多个状态或对象之间的流动量或流动强度。
常用图表：关系图、桑基图、漏斗图、进度图等。
关键词：“流程步骤、留存、转化、关系”
按数据关系和分析目的选择好图表类型后，第二步是根据数据特征选择更加适合的展示方式。从数据分析的角度常见数据特征有：变量特征、维度特征、层级特征、流程特征。
1）变量特征
分辨一个指标通常有两类特征，按变量值是否连续可分为连续数据与离散数据两种。连续数据通常会统计一组数据的变化趋势，离散数据通常统计各分类下数量的变化。
2）维度特征
多维度分析需要将多个变量在同一平面上直观的表示，可以选择使用极坐标系去展示多个维度变量。如果希望对比多组数据，可使用不同颜色进行分类。
根据分析视角选择图表：对于多维度变量的数据我们需要明确分析的视角，去找准对应的数据映射。如案例中多个班级的科目成绩的这组数据，如需要全局视角查看个班的综合素质，推荐使用雷达图；对比单科成绩的变化分布，则推荐使用堆积图。
3）层级特征
多层级数据由多个部分构成一个整体，又称树形结构数据。除了用结构树图表表现以外，还可以考虑以下两种图表类型：
矩形树图：突出子层级占比大小。最初是用来显示计算机硬盘驱动器上文件的结构和大小，它以面积的形式突出展现各个子层级节点的占比，可帮助用户看到数据的层次结构以及各层级之间的关系。
例如：上图显示了市场销售额的来源结构。长方形的大小取决于各国家的平均销售额，通过色调来区分不同类型，颜色的深浅代表分类下的子集，面积体现销售占比。对比一般结构树图表，它的优势在于可以有效利用空间。
旭日图：突出细分层级关系。由多个圆环图嵌套而成，也称为径向树图，它既能像饼图一样表现局部和整体的占比，又能像矩形树图一样表现层级关系。常用于细分分析方法，将事物从大到小进行拆解。每个级别的数据通过1个圆环表示，离原点越近代表圆环级别越高。 旭日图在显示一个环如何被划分为多个层级时最有效，而矩形树图适合比较相对大小。
4）流程特征
流转关系是表达数据转化流程的重要类型，不仅包含统计意义上的数据总和，同时还表达了信息流转的路径；其中桑基图和漏斗图都可以表达路径中流量的变化，不同的是桑基图重点强调流量的强度和走向，漏斗图更加注重突出转化率和效果，根据不同的表达目的选用。
选择合适的图表后，在信息传达上也需要正确的表达，展示形式美观的同时能够清晰的体现数据特点。
使用图表正确的表达信息，需要设计师在强化数据特性的同时避免偏差
趋势易感知：折线图数值如过于平均导致趋势平缓，有时候无法体现偏差；在强调数据趋势的场景下，推荐用动态取值范围让波动保持在一定范围内，放大波动占比更突出趋势。
展示更准确：柱状图依靠柱体面积体现最终数值，使用动态范围截断将会导致数据解读不完整；始终将 y 轴从 0 开始，才能更准确的反映柱图中的值。
除了在设计构图上优化以外，颜色的选择也是图表重要的的信息表达元素。颜色会影响我们对数据的感知，错误的取色会让信息读取产生误解。我们可以通过不同的分析目的设置意图色板，精确传达信息同时后续的项目在选用时也可以达到用色的统一。
我们在之前的文章里有介绍过图表的取色模型，通过调整颜色HSL值的区间，可以得到以下三种意图色板：
那么我们要怎么样去使用这些色板呢？下面几个案例将带你了解其中的差异。
1）定性型：使用色调来进行分类
数据内在没有顺序差别时，建议使用色调值（H）进行区分；如定义国家、行业等类型。如果希望图表看起来更加专业，以下有几项分类色板的小建议：
选取尽量少的色调：取色时无需使用整个色环，使用邻近色或互补色的取色方式显得更加专业。
色板适度明暗交替：一些视障人士无法区分色相，主要靠颜色的明暗差异来识别，通过饱和度和暗度的调整，创造明暗交替的色板。
2）定量型：使用深浅色板强调内在顺序
如果在同一个分类下包含子类别，或者数据本身具有排名属性，那么建议使用连续色板来突出他们内在的顺序，使图表更加易读。
顺序色板-选择合适的插值：根据数据的分布情况选择不同的的插值断点，突出数据的差异。如以下案例中，根据统计学概念设定不同的取值区间，左侧示例使用的是平均线性差值，反映的是数据的集中趋势；右侧示例使用的是中位数插值，能更好的体现数据分布的形态。
发散色板-关注对比色的识别性：尽量避免红绿配色，如需使用绿色，偏黄或偏蓝的绿色更易分辨，对视障人士也更加友好。
B端图表可视化的数据一般是在网页或移动端上动态显示。不同于平面展示或汇报，在基础设计完成后还需要考虑到图表展示的环境，根据不同端去适配显示效果，以适应各种复杂情况。而动态显示带来的交互特性也让数据展示有了更多的可能性。
在网页端显示时，有时候同一个图表需要考虑不同容器下的适配方式。根据数据相关性变化元素的适应形态，将非必要的的元素转化或隐藏，保留重要的图形元素去适应当前空间；元素隐藏后使用悬浮交互来保证信息的展示，保持图表的可读性同时也避免产生元素的重叠。
如案例中的图表，在不同尺寸下通过改变和隐藏图表元素，以达到适配当前空间的效果。
要适配移动端，网页端横向延展的显示方式需要适应移动端纵向空间的显示。除了呈现角度的改变外，还需要考虑手机屏幕的尺寸和图表元素的适配性，去兼容相关的交互操作。
信息浮层：在图表中，信息卡元素是传达信息内容的重要组件，在网页端中悬浮展示，通常会占据很大空间；图表适配移动端后，信息浮层改动到图表上方常驻显示，并跟随手指的滑动变化响应数值，完整展示信息的同时也避免了页面抖动。
坐标轴标签：过长的坐标标签在适配过程中会产生重叠，而省略也会造成信息展示的不完整。我们需要针对不同的坐标轴类型给出响应的规范。如文本类轴标签我们可以采用省略、换行、旋转等方式适配，避免信息的缺失。针对有连续型的数据类坐标轴我们可以使用抽样、转化单位等方式适配，精简空间避免堆叠。
因B端平台的特性，我们无法预知客户传入的数据量，可能会遇到因数据量过多，造成图表显示不佳，数据读取困难等问题。这种情况下，提前考虑数据极限场景，通过交互的形式变化的方式让用户获取完整信息，提升理解同时信息展示更灵活。
缩放和平移：在数据范围过多时增加取值范围的缩略轴组件，通过限制展示范围让数据量显示可控。
互动切换视图：如果折线的类别过多且无法省略的，建议分组查看。默认状态仅当前组折线高亮，其他数据以浅色显示，通过切换的方式查看其他组别的信息。
悬浮鼠标高亮：在分类过多不好分辨时，可使用悬浮高亮的交互方式突出相关联的数据组。
还有悬浮放大、点击下钻、联动图表等交互行为可以组成更加丰富的图表。因篇幅原因，在这篇文章就不做深入讲解了，以后可独立介绍。
数据可视化在B端设计场景中发挥着重要作用。设计师在表达数据之美的同时更加准确，才能更直观地向用户传达数据的价值。使业务人员能够从复杂的业务数据中快速、直接地找到重要数据，确保用户能够更好的接收信息，才是可视化的关键。
*以上图表中均为虚拟数据，仅作为案例参考。
作者：商业用户体验部
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