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讓數據更美:B端圖表視覺設計思考

2021-5-28    鶴鶴

隨著大數據的興起,數據價值的不斷挖掘,圖表作為數據呈現與分析的有效手段,正扮演著越來越重要的角色。我們在進行B端平臺設計時也在思考:如何讓圖表清晰的傳達信息,同時帶來美觀的視覺感受。

 

為了達到清晰傳達和視覺美觀的目標,我們結合實際項目,進行大量探索及思考,梳理總結了一套適用于B端后臺類產品的圖表設計思路及方法,涵蓋了曲線圖、柱狀圖、餅圖、雷達圖、漏斗圖等各類常用圖表類型。

 



圖表視覺層級

 

圖表能夠承載大量數據信息,同時視覺元素較多,如果只是憑借設計師的審美喜好進行視覺設計,沒有整體信息讀取考量,可能會導致重要信息未能凸顯,降低用戶讀取效率。

 

 

為清晰傳達信息,進一步提升讀取效率,我們采用元素重要程度與視覺強度相綁定的方法。依據元素重要程度,將圖表元素分為三類,分別為“底層元素”、“中層元素”和“頂層元素”,并依據不同視覺強度分別設計三類元素。底層元素最弱,頂層元素最強。通過這種方法,梳理圖表元素的前后關系,能夠清晰把握元素視覺層次,保證信息傳遞效率。

 

 

| 底層元素設計

 

在各類圖表中,我們把輔助說明數據的軸線、刻度等定義為底層元素。為了減少視覺干擾,最大程度突出主圖形,底層元素全部使用淺灰色進行設計。我們發現,當元素與背景顏色的明度對比在1.2:1時,人眼較難看到元素;當對比度在2.0:1時,視覺強度過強,易吸引用戶注意力。通過元素視覺強度的調研及視覺嘗試,最終確定元素與背景對比度在1.6:1左右,視覺強度偏弱但人眼能夠看清的程度。以保證元素視覺不突兀,只在需要查看時可以被發現。


| 中層元素設計


中層元素的內容包括數據圖形、數據線段等承載主要數據信息的元素,是圖表中表達數據的關鍵元素。與底層元素相比,中層元素采用更低明度與更高飽和度的數據色來表現,使元素從頁面中凸顯出來,保證可讀性。同時在樣式上適當加入漸變、描邊等樣式,豐富視覺層次,帶來美觀的視覺感受。

 

 

| 頂層元素設計

 

我們把頂層元素定義為圖表高亮信息,內容包括懸停樣式、懸停后的詳細數據說明等。在設計上為保證視覺樣式突出,使用深灰色、強調色等強對比度樣式,并輔以動畫、投影等手法保證明顯的視覺強調效果,保證頂層信息最有效的傳達給用戶。

 

| 最終效果

 

通過層級梳理,并綁定元素重要程度和視覺強度的方法,設計后圖表主次信息均按重要程度進行對應視覺強度的展示,讓用戶能夠在第一時間接收到最重要的信息,提升信息讀取效率。



圖表排版設計


  

圖表排版是指各元素在圖表中的尺寸及布局等,對于B端后臺類產品來說,不同排版對用戶使用體驗造成較大影響。如何建立一套合理的規范保證用戶的使用體驗?我們經過大量討論推敲,梳理出一套針對B端后臺類產品的排版規則,力求保證用戶圖表的使用體驗。

 

| 圖表尺寸

 

圖表尺寸指圖表整體長寬高。在項目中我們發現不同尺寸的圖表對數據展現效果影響巨大,例如巨量數據的圖表擠在名片大小的區域例顯示,這使得信息讀取的效率大打折扣。為此我們收集并提取出“全貌概覽”、“多角度環視”、“詳情分析”三類典型場景,并制定了“迷你圖”、“中號圖表”、“大號圖表”三類尺寸,針對不同尺寸優化圖表的信息展示密度,以達到高效讀取信息的目的。

 

“迷你圖”尺寸最小,舍棄了Y軸等不必要信息,利用小面積展示最關鍵的圖表信息,并控制數據密度,保證信息高效讀取。


“中號圖表”尺寸受限,限制坐標軸刻度數量和數據的密度,例如曲線圖數據點不高于每4像素1個數據點,Y軸坐標刻度不超過5個,以確保信息密度不過載,這類圖表尺寸通常用在針對某大類內容進行多方面檢視時。


“大號圖表”尺寸最大,不限制數據信息密度,給予最全最詳細的展示,這類尺寸通常用在數據詳情頁等詳細分析場景中。

 

最后考慮到多圖表混合排列時,餅圖、地圖等大面積填色圖表,相較折線圖等描邊型圖表,視覺感受更加膨脹。我們縮小了填色類圖表的實際高度,保證多種圖表混合排列時,視覺感受的均衡。

 

| 坐標軸

 

坐標軸在圖表中出現的頻率較高,那么坐標軸常見的設計問題有哪些呢?


第一是橫縱坐標軸的刻度出現過密情況。

如果坐標軸所承載的是連續數據(連續數據指可量化的,連續不斷的,在區間內可任意取值的數據,如時間、金額、人數等),設計師可自行增減刻度數量以保證視覺舒適度。如果承載是離散數據(離散數據指不可量化的,無關聯的,不可在區間內任意取值的數據,如分類、軟件版本、省份等),可采取增加坐標軸縮放功能以解決.


第二個常見問題是刻度的說明文字過長。


如果是X軸(橫軸)文字過長,除了在可控范圍內減少刻度,還可采取文字傾斜45°~90°的辦法(如文字全部為中文,可用豎排代替傾斜90°),緩解信息過密看不清的情況。


如果是Y軸(縱軸)文字過長,需聯合研發一起調整數據的單位,比如把“元”調整為“百萬元”。


如果不能調整,那就要根據所使用的圖表庫有針對性調整。例如常用的Echarts圖表、D3圖表等開源圖表庫,需要提前預估刻度文字長度并預留出來,否則刻度文字可能會被頁面裁掉而不能完全顯示。如你是用的是AntV等可自適應的圖表庫,則不必提前處理,圖表庫會自動按刻度長度進行整體調整。


| 圖例

 

圖例作為圖表中不可或缺的部分,在各類圖表庫中位置不盡相同,由于不同圖表樣式差異很大,圖例的位置需整體考慮并適當布局擺放,但在同一產品或頁面內,過于隨意的擺放圖例,會導致頁面統一性較差,同時增加用戶的瀏覽成本。我們團隊所負責的B端商業產品矩陣,作為面向用戶的產品集合,產品間聯系非常緊密。過于靈活隨意的圖例擺放不利于用戶對于圖表的瀏覽。為解決此問題,我們基于業務特點,針對B端商業產品矩陣制定了圖例布局指導原則。

 

我們以提升屏幕信息密度為目標,分析不同場景的頁面排布,制定了頂部和右側兩種較為寬松的指導原則,供設計師在沒有明確的更優方案時選用。


當圖表是左右兩端對齊的類型,例如折線圖、柱狀圖時,建議將圖例放置在圖表頂部。這樣能結合標題等其他元素進行統一排布,減少占用空間。當圖表本身左右都有空余空間時,例如餅圖,建議將圖例放置于圖表的右側。也能夠節省頁面的空間。



數據色板設計


 

色板作為常見的數據表達手段,能夠利用不同顏色明確體現分類信息、數值高度、狀態信息等。但目前市面上鮮有專業用途圖表的配色工具。我們經過大量探索嘗試,梳理總結出圖表色彩的兩個關鍵維度:辨識度與統一性。既需要顏色間突出強烈可清晰辨別,又需要顏色整體能形成統一風格,以達到清晰傳遞和美觀的目標。如何平衡辨識度與統一性,是我們遇到的難題。

 

| 辨識度

 

辨識度在圖表中有兩方面:顏色與頁面底色的辨識度,各顏色之間的辨識度。對于第一種,我們采用控制顏色的明亮程度來確保色彩辨識度,尤其對于黃色、青色等本身較亮的顏色,降低顏色的明度,確保在淺色背景下顏色可辨識。

 

對于第二種也就是各顏色之間的辨識度,通過實驗發現單純的顏色色相變化,例如紅色與橙色的區分,人眼不容易分辨。所以采用了色相變化+明度變化的方法,既深紅色與亮橙色,深藍色與亮紫色等,這樣用戶能在第一眼就明確分辨,保證顏色間的辨識度。最終把顏色映射到色彩空間的三維坐標中,運用歐幾里得距離公式測算顏色間的距離長短,來衡量各顏色間色差數值。顏色間距離越遠代表色差越大,利用數據輔助衡量辨識效果。

 

| 統一性

 

色彩統一性的作用在于確保圖表整體風格一致,色彩搭配舒適,從而帶來美觀、統一的視覺感受。為達目的,我們首先提煉商業產品設計風格為明亮、強對比,其次把設計風格轉化為色彩數值。經過實驗,把顏色明度限制在50%-70%,把飽和度限制在75%-85%,并在區間內不斷波動。這樣既保證了色彩視覺感受的統一,各顏色間又能夠有清晰的辨識度。

 

| 顏色量化與工具

 

量化顏色,將色彩轉化為數值,利用數值來驗證設計師的「感覺」,能夠保證方案合理性,保證設計質量。但通過嘗試,我們常用的色彩模式均不能科學合理的量化顏色。通過查閱大量資料,我們最終決定以小眾的HCL色彩模式來衡量色彩。其中H表示色相、C表示飽和度、L表示明度。HCL區別于傳統的RGB或HSB模式,它能夠將人眼對顏色的感知精確的量化為數值,例如黃色相比藍色明度更高,都能如實的反饋到數值上。也由于此特性,HCL模式在誕生距今不到20年間,已被一些先鋒設計師用于數據可視化的呈現中。

 

但是HCL作為小眾色彩模式,目前設計軟件鮮有支持,造成了HCL色彩不直觀、不方便調色等的問題。為解決此問題,我們已初步完成智能配色程序,只需輸入品牌色,就能自動生成圖表色版,并在風格上與品牌色匹配,達到整體色彩的統一。我們也將一套調配好的色板及HCL實用小工具附在文末,幫助大家直觀的查看和使用HCL模式顏色。 



結語


 

數據價值就像不為人知的寶藏,隱藏在一條條枯燥晦澀的數據背后。而圖表則是開啟寶藏的鑰匙,是發掘數據價值的強有力武器。通過對圖表的不斷探索優化,我們希望能夠最大化數據的價值。通過圖表,讓數據最直觀的展現;通過圖表,讓其背后的規律浮出水面被人探知;通過圖表,讓B端不再有難懂的數據。


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文章來源:站酷  作者:百度MEUX

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