Visualization Page

数据可视化类的页面通过一系列图表展现及辅助解读,用户通过浏览和操作数据图表,来实现特定分析目的,制定数据驱动型决策。

设计目标#

让使用者快速、清晰地理解数据意义,快速进行分析趋势,驱动决策。

设计原则#

组织性#

有逻辑地定义布局,有组织地排布内容。通常使用从上到下和从左到右的结构排列,或递进的交互形式,来凸显常用分析思路:概览第一,聚焦过滤,再按需查看详情。

突出重点#

将最重要的视图、最关键的指标放在此类型页面的顶部或左上方。

信息准确#

保证数据的准确性、清晰度和完整性
1、使用正确的图表类型。
2、在必要的时候对数据的定义作出解释。

Do&Don’t#

正确示范
正确示范
错误示范
错误示范

在对数据进行高度概括时,展示指示卡+数值,比图表更直接。


正确示范
正确示范

尽量在一屏中突出核心指示,将总模块数量控制在 5-9 个,避免信息过载。


正确示范
正确示范

善于使用筛选、过滤功能,可以让用户在观察全局的同时,还可以查看数据细节,用户在有疑问时能够快速得到方向。

典型模板#

概览#

将全局视角中最关键的指标,以平铺的方式展现在整个页面中,帮助决策者做决策。当指标重要性平均时采用左图布局,需要强调主题时采用右图布局

模板 - 指标大盘#

什么时候用

决策层用户用来监控全局数据,并附带图表来辅助解读。

涉及哪些功能

核心数据;指标卡模块;筛选器;图表区;

模板 - 监控#

什么时候用

决策层用户用来监控全局数据,通常是围绕着一个主题,展现多个维度的关键指标,并帮助用户快速发现异常。

涉及哪些功能

核心数据;指标卡模块;图表区;地图;仪表盘;

分析#

将数据分析类型页面拆解为多个部分,通常为“总 - 分”的结构,多维度地展示数据的全貌,帮助使用者发现当前问题。

模板 - 多维分析#

什么时候用

针对同一主题的多个维度分析。

涉及哪些模块

核心数据;指标卡模块;筛选器;图表区;

明细#

数据明细用来展示单个指标总览和明细。常用于数据报表细节信息的展示,根据业务诉求可配置文本、列表、可视化图表等。

模板 - 数据明细#

什么时候用

常用于数据报表细节信息的展示

涉及哪些模块

筛选器;图表区;数据明细表;

设计建议#

串联分析思路#

  • 明确此类页面的使用者身份,以及分析目的,从而选择对应的页面类型.  划分用户。不同业务线间,关注的核心指标不同,常见的指标类型有:宏观的大盘数据,具体的业务指标。

    • 针对决策者,可以选择描述型的指标结果页面;

    • 针对执行者,可以选择有更多分析功能的分析、详情页面。

  • 确定核心指标间的联系及优先级,合理地进行页面布局,把结论和最重要的指标放在最醒目的位置;

  • 请记住,您可以将以上页面通过交互方式串联起来,讲述你的数据故事。(见下图)

卡片的组合方式#

1、一张卡片放置一个主题内容。


2、也可将相关性高的数据组合呈现在一个卡片中,并使用通栏分割线区隔。

选择正确的可视化组件#

当设计者对页面的结构有初步的思路之后,可根据信息粒度的大小来选择不同的可视化组件。信息粒度从大到小对应:指标卡和排行榜、图表、文本明细。

选择正确的色板#

延伸阅读#

会用到哪些全局规则#

会用到哪些模块或组件#

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