2024-10-29 藍藍小助手
隨著大數據技術的蓬勃發展，大數據可視化UI設計已成為企業決策支持、業務分析和數據洞察的重要手段。本文摘要旨在探討大數據可視化UI設計的重要性、設計原則、關鍵要素以及其在各行業中的應用價值。
大數據可視化UI設計通過將海量數據轉化為直觀的圖表、圖形和界面元素，使用戶能夠快速理解數據的含義和趨勢。這種設計不僅提高了數據的可讀性，還增強了用戶的決策能力和業務洞察力。
在設計過程中，大數據可視化UI設計遵循以數據為核心、用戶體驗優先、美觀與實用并重等原則。設計師需要深入了解用戶需求，合理規劃布局，選擇合適的圖表類型和數據展示方式，確保信息的易讀性和易用性。同時，設計還需考慮顏色搭配、字體選擇、圖標與圖形等元素，以提高整體的美觀度和辨識度。
關鍵要素方面，大數據可視化UI設計注重數據的實時性、交互性和可視化效果。實時數據流和動態圖表可以滿足用戶對實時監控的需求，而交互功能如縮放、平移、篩選等則提高了用戶的數據探索體驗。此外，設計還需考慮大屏展示、兼容性、加載速度和穩定性等性能優化問題，確保用戶在不同環境下都能獲得流暢的使用體驗
整個大屏的迭代升級從三個方面著手處理，首先是對視覺風格的統一，減少畫面中綠色、暗紫色、以及亮藍色的對比關系。其次是優化布局結構，將看數區域與交互區域進行區分。最后是重構動線，將基于業務的數據結構劃分優化為基于用戶動線和業務的數據結構劃分。
整個畫面的視覺風格是由色彩、形狀以及質感構成。而得到構成畫面風格的色彩、形狀以及質感則是由競品調研、設計規范和設計推導共同得來。
競品調研可以幫助我們去得到行業共識。例如這個水利場景，目前所調研到的所有場景基本都是寫實風格，那為什么大家都會進行這樣的處理？我的理解是：寫實風格可以幫助用戶較快的進行真實世界與虛擬世界的映射切換，以及在虛擬世界中對全局的感知洞察，例如地形與水系的相關性洞察等。這樣可以幫助用戶在有全局感知的狀態下，更好的分析和預測水利系統的規律性，幫助用戶更好的解決民生問題。那通過這樣的一個調研，最終可以得到對我接下來有價值的信息是：地圖設計應結合真實地形對水利系統進行表達。
設計規范是對整個大屏視覺的底層定義規范。大屏類產品不同于B端UI類產品，大屏產品的定制屬性較強，面對不同客戶往往要呈現不同風格的設計，會使我們制定出來的規范出現不適用的情況。因此我們要去做區分，哪些是框架層規范，哪些是表現層規范等。我會有一套自己的框架層規范，然后去適配不同的客戶需求定制表現層的設計等。
設計推導主要是對視覺風格的定義，主要采用的方法就是基于關鍵詞的頭腦風暴（團隊進行得出的結果會更加準確）。首先從產品的業務場景、用戶以及產品形態出發，構建核心關鍵詞，然后再進行關鍵詞的發散。將發散之后的關鍵詞進行心境和視覺的映射。通過此方法可以得到對產品視覺的基本感受力。最后再通過象限法對色彩、形狀以及質感進行特征提取。
頁面框架是整個頁面骨架結構，需要符合用戶的看數動線以及交互行為等。
基于調研發現目前市面上可以見到的大屏基本都是以左中右結構為主，該產品升級前也是左中右布局。因此對整體布局不做更改。對布局基于柵格進行細微調整，采用1：2：1的布局結構?；谠摬季纸Y構又對數據結構布局以及交互布局進行重構。
大屏產品中視覺是靈魂，數據是核心，我們不僅要確保數據的清晰易讀，更要將數據的層級結構清晰，符合用戶的看數需求。該產品之前的數據結構在仔細分析后得出是基于業務結構劃分，這本沒有問題，但是如果能結合用戶的看數需求去做數據結構劃分想必用戶會有更好的看數體驗。
洞悉用戶的看數需求，梳理看數動線是數據產品設計中非常重要的一環。通常大屏產品的目標用戶并不是單一用戶，而是多種類型的用戶，那我們需要去滿足不同用戶的看數需求，保證大多數用戶或者核心用戶的看數體驗是我們數據產品的核心價值。
該產品在之前的數據結構梳理中屬于按照業務的劃分方式，會導致核心用戶在看數動線上較亂，用戶看數體驗較差。在梳理完不同用戶的核心看數需求后，結合需求再對數據結構進行劃分是一種較好的選擇。
綜上所述，大數據可視化UI設計作為連接用戶與數據的橋梁，在提升企業決策效率、優化用戶體驗和推動業務發展方面發揮著重要作用。未來，隨著大數據技術的不斷發展和創新，大數據可視化UI設計將繼續引領設計領域的變革，為更多行業帶來革命性的改變。
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