信息可视化设计
信息可视化设计-课件---第四章-信息可视化的步骤和方法
信息图表设计实际就是通过数据+图形的形式 向用户讲故事。 如何将这个故事讲的引人入胜、浅显易懂、老 少皆宜是此阶段的重要议题。
例如，在2019年支付宝推出的《山海瑞兽图》 推广长图中，结合了中国古代著名神话故事 《山海经》中的中国十大神兽的特点，来对应 支付宝的各个据是否有异常 值，然后判断它们的时效性、全面性、准 确性。 第二步就是筛选掉不符合条件、错误的数 据。 最后就是将数据按照一定的规律排列。
图4-5 数据处理流程
1.数据分析的类型
（1）描述性数据分析： 定性数据在统计学上包括分类数据和顺序数据， 是一组表示事物性质、规定事物类别的文字表 述型数据。 （2）验证性数据分析： 验证性数据分析是对社会调查数据进行的一种 统计分析。 （3）探索性数据分析： 探索性数据分析是为了寻找和揭示隐含在数据 中的事物发展规律而对数据进行分析的一种方 法。
信息发布后，我们就要收集用户体验和市场反馈。 主动适时检视现有信息是否足够适用，要使其具 备“自我扩充”的功能。例如2018年淘宝上线了 针对老年人使用的亲情账号“淘宝亲情版”。
图4-17淘宝的亲情账号开通流程
数据收集的方式
（1）社会调查：
社会调查是针对社会生活中的某一情况、 某一事件、某一问题，进行深入细致地 调查研究，然后把调查研究得来的情况 真实地表述出来，以反映问题，揭露矛 盾，揭示事物发展的规律。
图4-3 社会调查的类型和方法
数据收集的方式
（2）实验获取：
实验获取是指通过实验来探索社会及自 然现象，并记录最终获得的能够开展研 究的数据信息。
实验室实验
现场实验
计算机模拟实验
人机结合实验
数据收集的方式
（3）桌面研究：
有些数据我们需要通过第三方得到，比 如报告、文献等。利用第三方数据机构 采集和分析后得到的信息和数据，可以 称为二手数据。采集二手数据的方法被 称之为桌面研究(desk research）。
探析信息可视化的设计要素及设计方法
探析信息可视化的设计要素及设计方法信息可视化是指将大量的复杂数据以图形、图表或其他视觉形式展示出来，使用户能够更容易地理解和分析数据。
在设计信息可视化时，需要考虑多个要素和使用合适的设计方法，以下将对其中的要素和方法进行探析。
一、设计要素1. 数据准备与分析：在设计信息可视化前，首先需要对数据进行准备和分析。
这包括收集、整理、清理和加工数据，以及对数据进行统计和分析，以获取对数据的全面理解。
2. 目标和受众：在设计信息可视化时，需要明确设计的目标和受众。
不同的目标和受众需要不同的呈现方式和详细程度。
如果目标是提供决策支持，需要着重呈现关键指标和趋势；如果受众是普通公众，需要使用简单明了的图表和图形进行展示。
3. 可视化形式：选择合适的可视化形式是设计信息可视化的关键要素之一。
常见的可视化形式包括折线图、柱状图、饼图、散点图、地图等。
选择合适的形式需要考虑数据的类型、变量间的关系以及展示的目的。
4. 布局和排列：设计信息可视化时，需要考虑布局和排列的方式。
有效的布局可以提高可视化的可读性和交互性。
将关联的数据放在一起，采用适当的间距和比例，避免数据的重叠和拥挤等。
5. 颜色和视觉效果：颜色和视觉效果在信息可视化中起到重要的作用。
合理使用颜色可以帮助用户区分不同的数据和模式，传达信息的重要性和关联性。
还可以使用视觉效果如阴影、渐变等来增强数据的表达力。
6. 交互设计：信息可视化的交互性对用户使用体验的影响很大。
通过交互设计，用户可以主动选择和探索数据，进行数据的筛选、比较、分析等操作。
常见的交互设计包括点击、滑动、放大缩小、拖拽等，需要根据目标和受众的不同灵活运用。
二、设计方法1. 简化和归纳：在设计信息可视化时，需要对数据进行简化和归纳。
这意味着从数据中筛选出关键的信息和变量，去除冗余和无关的数据，以确保可视化的简洁和易读。
也需要将数据进行归纳和分类，以便用户能够更好地理解和分析数据。
2. 层次化和分级：通过层次化和分级的设计方式，可以更好地展示复杂数据的结构和关系。
信息可视化设计技法
信息可视化设计技法信息可视化设计是指将复杂的数据和信息通过图形、图表、图像等可视化形式展示出来的过程。
它通过运用各种设计技法，帮助人们更好地理解和分析数据，洞察事物之间的关联和趋势。
下面将介绍几种常用的信息可视化设计技法。
1. 饼图饼图是一种常见的信息可视化图表，它通过将数据按照比例划分成扇形，展示各部分所占的比例关系。
饼图适用于展示数据的组成比例或占比关系，直观地呈现出各部分的重要性和比重。
2. 折线图折线图通过连接数据点的线条展示数据的变化趋势。
它适用于呈现数据的时间序列变化，能够清晰地表达趋势、周期和波动等信息。
折线图通常由横轴（表示时间或其他连续变量）和纵轴（表示数值变量）组成。
3. 柱状图柱状图以矩形的高度来表示数据的大小，适用于比较不同类别或组别之间的数据差异。
柱状图可以水平或垂直展示，横轴表示类别或组别，纵轴表示数值变量。
通过柱状图可以直观地观察到不同类别的数据差异，方便做出比较和分析。
4. 散点图散点图以坐标平面上的点来表示两个变量之间的关系。
它适用于研究两个连续变量之间的相关性、分布规律和异常值等。
散点图的横轴和纵轴分别表示两个变量，每个点的位置表示两个变量的取值。
5. 热力图热力图以颜色深浅来表示数据的大小，适用于展示数据的分布和密度情况。
热力图常用于地理信息、气象数据等领域，通过色彩的变化展示数据的强度和变化趋势。
6. 树状图树状图是一种层次结构的可视化图表，它适用于展示数据的分层关系和组织结构。
树状图通常由根节点、分支和叶子节点组成，通过节点之间的连接关系来表示数据的层次结构。
7. 网络图网络图用节点和边表示数据之间的关系和连接。
它适用于展示复杂的关系网络、社交网络、知识图谱等。
网络图可以清晰地呈现数据之间的关联性和拓扑结构，帮助人们理解和分析复杂的关系网络。
信息可视化设计技法的选择取决于要呈现的数据类型、目标和需求。
在设计过程中，需要考虑数据的特点、观众的需求和使用场景，合理选择和运用不同的可视化技法。
探析信息可视化的设计要素及设计方法
探析信息可视化的设计要素及设计方法信息可视化是一种通过图形、图表、地图等形式来展示和传达复杂数据和信息的技术方法。
随着大数据时代的到来，信息可视化成为了数据分析和决策支持的重要工具。
在进行信息可视化设计时，设计要素和设计方法是至关重要的，它们直接影响到信息可视化的效果和用户体验。
本文将探析信息可视化的设计要素及设计方法，希望能够为相关从业者提供一些参考和启发。
一、设计要素1. 数据数据是信息可视化的基础，数据的质量、数量、类型和关联性将直接影响到信息可视化的设计选择和实现方式。
设计师需要深入了解数据的属性和特点，从而选择适合的可视化形式。
对于时间序列数据可以选择折线图或柱状图来展示，对于地理空间数据可以选择地图来展示，而对于分类数据可以选择饼图或雷达图来展示。
2. 目标设计师需要明确信息可视化的设计目标，包括想要传达的信息、受众群体、使用场景等。
不同的设计目标将导致不同的设计选择，例如对于决策者可能需要强调数据的趋势和关联性，对于普通用户可能需要强调数据的直观和易懂性。
3. 用户体验用户体验包括信息可视化的易用性、可理解性、美观性等方面，直接影响到用户对信息可视化的认可和使用。
设计师需要考虑受众的背景和需求，从而选择合适的颜色、字体、布局等设计元素，提升用户体验。
4. 交互交互是信息可视化的重要特点，设计师需要考虑用户与可视化之间的交互方式和交互效果。
通过交互可以使用户自定义查询条件、进行数据筛选和过滤、查看详细信息等，提升用户参与感和信息获取效率。
5. 故事信息可视化常常被用来讲述一个数据背后的故事，设计师需要考虑如何通过信息可视化来塑造和传达故事。
故事性的信息可视化设计可以吸引用户的兴趣、激发用户的思考，增强信息传达的效果。
二、设计方法1. 理解数据在设计信息可视化之前，设计师需要对数据进行深入的了解和分析，包括数据的来源、规模、结构、变化趋势等。
只有深入理解数据，才能选择合适的可视化形式和进行有效的设计。
信息可视化设计名词解释
信息可视化设计名词解释信息可视化设计，即信息图表化设计，是一种设计数据、信息、概念和建议更直观地呈现给用户的方法。
它可以把复杂的信息分解成易懂的、容易理解的图表，用图像、文字和图像与文字相结合的形式表达信息，提供更具说服力的报告，更加容易的传达想法，把握信息的结构，分析数据成果，提高受众的理解度和记忆力。
信息可视化设计的主要目的是为了让信息更加直观地传达给受众。
其中的图表具有两个特点：一是精简，即把一个复杂的数据问题精简成一个更容易理解的图表；二是直观，即用图片或图表来直观地传达信息，让受众容易针对其中的观点进行思考和讨论，形成一种共识。
信息可视化设计可以更有效地分析和表示数据，主要包括图表、贝塞尔图、雷达图、地图数据可视化等。
这些图表能把数据有效地呈现出来，通过美观的图表内容和分析结果，使受众更加有效地理解数据的含义，增强受众对被表达数据的认知。
信息可视化设计的应用不仅仅局限于最终展示，还可以用于快速搜索、探索、诊断和发现等，这对有效提升数据应用的有效性很重要。
信息可视化设计具有多种优势，成为消费者、产品研发人员、营销人员和数据分析师等用户最喜欢的图表，可以用图表更快更准确地理解数据、了解概念、把握信息的结构、分析数据成果等。
信息可视化设计也具有一定的弊端，例如信息可视化设计贯穿始终要由专业设计人员完成，有时候信息可视化设计过程中可能由于数据量太大而产生困难，很难绘制出有效的图表，另外信息可视化设计虽然可以更加直观地表现出数据的规律性，但有时候为了突出图表的视觉效果可能会引入偏差，这将不利于正确分析数据。
总而言之，信息可视化设计是一项复杂的工作，在绘制图表时，除了考虑偏差外，还需要充分考虑受众的视觉习惯，让图表画出更简洁的结构，更直观地传达信息，从而提高受众的理解度和记忆力。
信息可视化设计的表达形式
信息可视化设计的表达形式一、图表类型信息可视化设计的首要任务是选择合适的图表类型。
常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图等，每种图表类型都有其特定的应用场景和表达效果。
例如，柱状图适合表示按时间序列排列的数据，折线图适合表示随时间变化的趋势，饼图适合表示占比关系，散点图适合表示两组数据的关联程度。
选择合适的图表类型，能够更直观地传递信息，提高视觉效果。
二、色彩设计色彩设计是信息可视化设计的关键要素之一。
色彩能够吸引观众的注意力，突出重点信息，同时还能传达情感和氛围。
在信息可视化设计中，色彩的选择应遵循易于辨识、对比度适中、符合主题等原则。
此外，色彩心理学也是色彩设计的重要依据，通过合理运用色彩心理学，可以更好地表达信息的含义和重要性。
三、布局排版布局排版是信息可视化设计中不可或缺的一环。
合理的布局排版可以使信息更易于理解和记忆，提高视觉效果。
在布局排版中，应注重信息的层次感和逻辑性，合理安排信息的顺序和位置，使信息呈现更加清晰、有条理。
同时，字体、字号、行距等细节因素也要考虑在内，以提升整体的美感和易读性。
四、动态交互动态交互是信息可视化设计的一种重要表达形式。
通过动态交互，观众可以更加深入地探索数据和信息，获得更为丰富的认知体验。
动态交互可以体现在数据的动态变化、图表的可视化互动等方面。
在设计动态交互时，应注重交互的简洁明了、易于操作，同时要保证数据的准确性和实时性。
五、信息层级信息层级是指信息的层次结构和重要性排序。
在信息可视化设计中，合理地设置信息层级可以使信息呈现更加有序、有逻辑。
信息层级可以通过颜色、大小、位置等方式进行表达，使得重点信息更为突出，层次关系更为清晰。
同时，通过设置不同的信息层级，还可以帮助观众更好地理解和记忆信息。
总之，信息可视化设计的表达形式多种多样，以上五个方面只是其中的一部分。
在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的表达形式，以提升信息的传递效果和观众的认知体验。
设计中的信息可视化方法
设计中的信息可视化方法信息可视化是指通过图表、图形、图像等可视化形式展示数据和信息的过程。
在设计中，信息可视化方法可以帮助人们更好地理解和解释复杂的数据和信息，并支持决策和分析过程。
本文将介绍几种常见的信息可视化方法，并分析其在设计中的应用。
第一种方法是流程图。
流程图使用图形、符号和箭头来表示不同的步骤和过程，以展示任务的执行顺序和关系。
它可以帮助人们理清任务的流程，识别潜在的瓶颈和优化机会。
在设计中，流程图常用于项目管理、流程优化和系统设计。
通过可视化展示流程，设计人员可以更好地理解和沟通设计方案，提高效率和准确性。
第二种方法是树状图。
树状图使用分支和节点的结构来展示层次关系和分类信息。
它可以帮助人们理解大量的复杂信息，并从整体上把握其内在结构。
在设计中，树状图常用于组织结构、分类和关系分析。
通过可视化展示数据的层次关系，设计人员可以更好地组织和管理设计资源，提高效率和一致性。
第三种方法是热力图。
热力图使用颜色编码来表示数据的密度和强度分布情况。
较高的密度和强度对应较热的颜色，而较低的密度和强度对应较冷的颜色。
热力图可以帮助人们找出数据的关键区域和趋势，以支持决策和分析。
在设计中，热力图常用于地图分析、用户行为分析和数据可视化。
通过可视化展示数据的热度分布，设计人员可以更好地理解用户行为和趋势，为设计决策提供依据。
第四种方法是散点图。
散点图使用坐标轴来展示两个变量之间的关系，并通过散点的密度和分布来表示变量的分布情况。
散点图可以帮助人们找出变量之间的相关性和趋势，以及异常点和离群值。
在设计中，散点图常用于数据分析、回归分析和趋势预测。
通过可视化展示数据的关系和分布，设计人员可以更好地发现数据的模式和规律，为设计决策提供指导。
最后一种方法是词云图。
词云图使用文字的大小和颜色来展示关键词的重要程度和频率分布。
文字的大小和颜色越大表示该词出现的频率和重要性越高。
词云图可以帮助人们快速了解文本的主题和关键内容。
信息可视化设计概念
信息可视化设计概念
信息可视化设计（Information Visualization Design）是指通过将复杂的信息和数据转化为视觉形式，以更直观、易懂的方式传达给受众的设计方法。
这种设计方法可以包括图表、图像、关键词等元素，以及一系列能概括上述信息的可视化工具和技巧。
信息可视化旨在提高信息的可理解性和可访问性，同时增强信息的记忆力和影响力。
信息可视化设计的应用范围非常广泛，包括但不限于以下领域：1. 科学研究：科学家们经常需要处理大量的数据和信息，信息可视化可以帮助他们更好地理解和解释这些数据，例如在生物科学、医学、地理学等领域。
2. 新闻和媒体：新闻编辑和发布者经常需要向公众传达大量的信息和新闻事件，通过信息可视化可以更有效地吸引读者的注意力，提高新闻的传播效果。
3. 商业领域：商业分析师和企业需要处理大量的数据和信息，通过信息可视化可以帮助他们更好地理解这些数据，发现其中的规律和趋势，从而做出更明智的决策。
4. 教育领域：教师和教育工作者经常需要向学生传授大量的知识和信息，通过信息可视化可以更有效地吸引学生的注意力，提高教学效果。
5. 艺术和文化领域：艺术家和文化工作者经常需要表达大量的信息和想法，通过信息可视化可以更有效地传达他们的创意和思想。
总之，信息可视化是一种非常有用的设计方法，可以帮助人们更好地
理解和解释复杂的信息和数据，提高信息的可理解性和可访问性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
附件5．机械科学与工程学院全英研究生课程简介
课程负责教师留学经历
，新加坡国立大学访问学者
学术专长
用户体验设计、交互设计、设计策略及用户研究。
与此相关的论文列表如下：Product Strategic Design Based on the ACO.
User's Emotional Reaction in Search Engine Website
.
Aesthetic user experience and apparent space dimensions.
Influencing mechanism of apparent space dimensions on interface aesthetics and apparent usability.
Product semantics comparison-an accurate method for product semantic identification
Aesthetic preference based on users' cognitive styles in mobile interaction.
—
附件5．机械科学与工程学院全英研究生课程简介
design
Oversea Studies
the visiting scholar at the National University of Singapore
Academic Specialties
The main research area is focused on User Experience（UE）, Interaction Design and design strategies. The relative articles are as follows:
￥
Product strategic design based on the ACO
User's emotional reaction in search engine website
Aesthetic user experience and apparent space dimensions
Influencing mechanism of apparent space dimensions on interface aesthetics and apparent usability
Product semantics comparison-an accurate method for product semantic identification
Aesthetic preference based on users' cognitive styles in mobile interaction。