大数据可视化的设计规范,全面剖析,很实用。

大数据可视化的设计规范需要考虑到数据量大、复杂度高、数据类型多样等特点。以下是一份常见的大数据可视化设计规范,供您参考:

设计原则

  • 简单易用:保证用户操作简单、直观,降低用户认知负担。
  • 数据准确:保证数据准确性,避免误导用户。
  • 可交互性:保证可交互性,提供多种交互方式,方便用户操作。
  • 可视化原则:保证可视化效果,符合用户需求,易于理解。

数据呈现

  • 数据类型:根据不同数据类型选择不同的呈现方式,如折线图、柱状图、散点图、地图等。
  • 数据量:根据不同数据量选择不同的呈现方式,如分组、分层、分级等。
  • 数据分析:根据不同数据分析需求选择不同的呈现方式,如排序、筛选、聚类等。

颜色

  • 色彩搭配:保证色彩搭配协调,符合用户审美。
  • 颜色映射:根据不同数据类型选择不同的颜色映射方式,如渐变色、离散色等。
  • 颜色对比度:保证颜色对比度合适,方便用户辨别数据。

字体

  • 字体种类:确定一种或多种字体种类,用于不同的场景。
  • 字号:确定不同场景下的字号大小,保证用户易读性。
  • 字体颜色:根据不同场景确定不同字体颜色,保证字体与背景颜色对比度合适。

图表

  • 图表设计:保证图表设计符合用户认知,简洁易懂。
  • 图表大小:保证图表大小合适,不影响用户操作。
  • 图表颜色:根据不同场景确定不同图表颜色,保证图表与背景颜色对比度合适。

交互设计

  • 交互方式:提供多种交互方式,如拖拽、缩放、筛选等,方便用户操作。
  • 交互效果:保证交互效果流畅、自然,提高用户体验。
  • 交互反馈:保证交互反馈及时、准确,方便用户了解数据情况。

以上是一份大数据可视化设计规范的基本内容,具体内容可以根据不同的公司和项目需求进行调整。

相关推荐
wudl556610 分钟前
Flink Keyed State 详解之四
大数据·flink
DolphinScheduler社区37 分钟前
小白指南:Apache DolphinScheduler 补数据功能实操演示
java·大数据·开源·apache·海豚调度·大数据工作流调度
TDengine (老段)37 分钟前
TDengine 数据函数 TAN 用户手册
java·大数据·数据库·物联网·时序数据库·tdengine·涛思数据
北邮-吴怀玉38 分钟前
3.1.1.1 大数据方法论与实践指南-开源工具说明-Apache NiFi
大数据·开源·apache
TDengine (老段)38 分钟前
TDengine 数学函数 SQRT 用户手册
java·大数据·数据库·物联网·时序数据库·tdengine·1024程序员节
洛克大航海41 分钟前
安装 ElasticSearch、Logstash、Kibana、Kafka 和 Filebeat
大数据·elasticsearch·kafka·kibana·logstash·filebeat
Q26433650231 小时前
【有源码】基于Hadoop与Spark的时尚精品店数据分析与可视化系统-基于多维度分析的零售时尚销售数据挖掘与可视化研究
大数据·hadoop·机器学习·数据挖掘·数据分析·spark·毕业设计
档案宝档案管理1 小时前
零售行业档案管理的痛点与解决方案:档案管理系统显身手
大数据·数据库·人工智能·档案·零售·档案管理
北邮-吴怀玉1 小时前
1.4.5 大数据方法论与实践指南-安全&合规
大数据·运维·网络·数据治理
北邮-吴怀玉1 小时前
6.1.1.1 大数据方法论与实践指南-Spark/Flink 任务开发规范
大数据·flink·spark