给数据穿上美丽的外衣

　　如今，在设计，通讯，信息及数据新闻，用户界面多个领域都可以见到数据可视化的身影，引入视觉设计的数据大大提升了说服力，可读性和逻辑性都得到了增强，他带来的不仅仅是颠覆表格那么简单，而是一种思想理念，它不仅把可视化信息作为一种沟通工具;同时也是一种重要的数据挖掘的手段。

　　一、表格已死，可视当立!

　　在互联网还没有诞生的年代，有一群元老们为数据可视化做出了不可磨灭的贡献，而至今他们仍在在努力地工作着，他们就是表格、饼图、柱状图等。

　　可事实情况是，饼状图和图表只适合表现一个维度的信息，表格也只能表现X,Y两个方向上二维的信息，这种传统的数据展现形式对于驾驭表现现代化的大量，复杂，多维度，的信息需求而显得力不从心。这种矛盾的产生，让新的数据可视化设计形式在近年来备受瞩目。

　　二、人佛皆有装，数据也着衣

　　数据可视化(Data Visualization)最早起源于1960年计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，将数据的各种属性和变量呈现出来。而在如今的信息爆炸时代，需要更高级的计算方法来给人们创建更复杂、规模更大，甚至是动态效果、实时交互的数字模型，因此数据可视化孕育而生。

　　俗话说，人靠衣装，佛靠金装，数据也是一样。

　　在数据可视化领域，主要有两个研究方向：

　　1.信息展示类——将丰富的信息进行整合、分析，从中提炼出最具意义的信息，以多样的、有趣的形式展现，供人们参考，引发思考。

　　中东——谁支持立即停火?

　　07年发表于“独立”杂志头版的信息图

　　Amaztype

　　在Amaztype图书搜索上搜索想要的书籍，搜索到的相关结果便会排列成检索词的首字母的形式。在展现了丰富的搜索结果同时体现了垂直搜索+视觉搜索的新搜索引擎。

　　2.数据挖掘类——从庞大的数据中，通过计算机图形学进行可视化的分析，从中得出某种联系，提炼出重要信息。

　　My map

　　这个图外围的每个圈代表一个人，他们之间的线条代表联系，越高亮的颜色代表交流的频率越高。是基于60000封电子邮件存档数据，用不同颜色深度的线条呈现了地址簿中用户和个体之间的关系，比如回复、发送、抄送。“My Map”允许在不同的关系组和时间段里挖掘信息，体现不同关系中短暂衰退和流向，从而成为名副其实的自画像、个人关系及社交的可视化反映。

　　What have I been listening to?

　　拜伦.李通过创建直方图根据自己18个月的听歌记录得出的可视化的图示描述了他的音乐之旅。

　　三、数据亦有意，设计皆有法

　　俗话说，量体裁衣。在数据可视化中，每一块数据都有其存在的意义，因此我们在视觉设计中必须以数据为核心，对其进行设计。那么，如何对“数据体”设计进行斟酌，筛选，并抽象并使其视觉化，将成为我们为其裁得好衣的关键!

　　1.数据轴线化

　　在数据可视化中，如何对多条主线，复杂的信息进行展现?

　　在这个进化的例子中，有很多条进化主线，而在设计里，取其主线——时间为轴，把这些信息放入这根主轴线中，就是很好的方法。

　　2.信息扁平化

　　先来看一个这样的调查：各个年龄段和不同性别的人在不同类型的在线应用上所花费的时间

　　你觉得应该用多少表格 和柱状图才能理清整个事件?

　　让我们来看看这样多维的信息是如何成功被可视化的：

　　把这些

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