視覺元素在數據可視化設計中的運用

陳志瑩，趙偉交

（河北工業大學 建筑與藝術設計學院，天津 300401）

從工業4.0到工業互聯網，再到智能制造2025，數字化轉型浪潮洶涌而至。互聯網的蓬勃發展，使人們得以輕而易舉地獲取各類信息及數據，“大數據”迅速成為炙手可熱的話題。面對龐大的數據量，“數據可視化”便順勢成為備受關注的領域，如何將信息快速、準確又具有美感地傳達給需求者也成為視覺傳達專業研究的熱門。視覺元素對數據可視化設計產生極大的影響，本文主要從視覺元素設計的角度進行簡要的探索與分析。

一、數據可視化簡述

紛繁復雜的數據往往使讀者不知所措，數據可視化作為解決此問題的有效措施，將大數據以圖形化的視覺形式快速、精準的進行傳達，使復雜多樣的概念通俗易懂，最終目標是能夠讓決策者快速地做出決策。數據可視化是當下最直接、最簡單、最高效的信息獲取方式。在政務、零售、醫藥、化工與金屬、地產、租賃、互聯網、銀行金融、通信、交通等行業，都能看到數據可視化在扮演著重要角色。數據可視化平臺能夠滿足業務的多種需求，如監控、風險預警、市場分析等，是企業工作的得力助手。何為可視化？數據、故事、設計相互融合即為可視化，數據可視化是科學與美學相結合的產物。

二、視覺元素在數據可視化設計中的價值

大數據時代下的數據體量龐大，結構形式多樣化，如何快速從海量數據中獲取有價值的信息，是數據應用的重中之重，數據可視化是目前最直接、最簡單、最高效的獲取數據信息的方式。曾有相關機構提出論證，人類用右腦記憶圖形的速度比用左腦記憶文字的速度快100萬倍，由此可見將原始數據圖形化、可視化的重要性。如果把原始數據進行整理，通過形狀圖形化、結合應用場景形成故事板、針對人類識別閱讀習慣以布局、形狀、顏色加以修飾，從而把數據明確的、有效的、直觀地展現在用戶面前，那么用戶通過數據可視化進行人機交互，能夠快速獲取數據要傳達的信息（圖1）。視覺元素設計是實現數據可視化的重要環節之一，每張數據可視化的作品都是由不同形態的視覺元素組成，視覺元素的巧妙運用可驅使讀者的視覺感知，在可視化的視覺層次和視覺暗示中起到主導作用。具有視覺層次的圖表能夠輕而易舉地被讀懂，可將讀者的視覺范圍直接引向關注焦點，增強數據易讀性。

三、視覺元素在數據可視化設計中的運用

> 圖1

> 圖2

數據可視化要經過分析數據、匹配圖形、優化圖形、檢查測試的過程，視覺元素在優化圖形的過程中起到決定性作用。數據可視化中的元素有數值、文字、圖形、坐標軸四大要素，其中顏色、形狀、紋理、動效、尺寸、位置、方向等為輔助元素。通過視覺元素的設計協助數據更直觀地表達，進而給讀者留下深刻的印象，視覺元素的加入豐富了數據可視化，為數據可視化作品建立了視覺層次，增強讀者的視覺感知，使可視化更具趣味性，具有獨特的鮮明性會更容易讓讀者身臨其境。以下就從文字、圖形、色彩這三點著手，將數據可視化中視覺元素的設計進行分析。

（一）文字

文字是數據可視化設計中的重要組成部分，文字的使用能夠增強數據的可讀性，有著注解可視化的作用，文字在可視化中主要有兩大功能，一是呈現主題，二是輔助說明。文字使用中需要建立視覺層次，如文字應用在主題呈現時，主題也會有子標題和二級子標題的存在，根據文字的主次關系，需要在形態上對不同的文字進行視覺表現，進而給讀者以視覺暗示。信息得到關注度的強弱，取決于對其屬性的把控，字體、大小、位置、顏色、方向都是決定視覺層次的關鍵點，應以增強可讀性為主要目標。

易讀性是字體選取的基本原則，數據可視化設計并非純屬為了美感而存在的設計，其最終目的是快速傳達與交流。要想提升易讀性就要對字體的字號、行高、間距、方向等仔細斟酌，禁用一些藝術字體，保持字體端正，文字的方向傾斜會造成視覺障礙（圖2），在數據分類較多時，為了在有限的范圍內呈現多分類數據，就會將坐標軸中的數據類別名稱方向傾斜，顯而易見，被旋轉了文字方向后，明顯降低了易讀性，所以在文字的字體及屬性的選取上，保持文字的易讀性尤為重要。

（二）圖形

數據可視化設計中的圖形可以理解為圖表，匹配合適的圖表是可視化的基礎，某開源平臺提供了上百種圖表，將圖表分為比較、分布、流程、占比、區間、關聯、趨勢、時間和地圖九大類，每個圖表都有各自的特性和適用場景，根據數據選取合適的圖表是值得深思熟慮的環節。圖表選擇不合理會降低數據易讀性，例如圖3為數據比較類圖表，圖中分別為餅圖和堆積柱狀圖，兩者同時呈現兩城市的男女比例對比圖，顯而易見，相對于餅圖，堆積柱狀圖在視覺上更易比較數據分布。所以要想快速地傳達數據信息，選好合適的圖表將事半功倍。

每個圖表都有各自的特性，適用的數據范圍、數據條數及功能都具有差異性，如餅圖的主要特點是表示不同分類的占比情況，通過弧度大小將所有分類進行對比，其主要的優點就是幫助用戶快速了解數據的占比分配，其缺點是不適用于多分類的數據，原則上它的使用數據條數僅限9條為最佳視覺范圍，如果分類較多且占比差距不明顯的場景下，數據易讀性極差（圖4），每個切片都會變小，導致大小區分不明顯。當數據分類大于9，小于等于15時，可以選擇豎向柱狀圖取而代之，當大于15時選擇橫向柱狀圖為最佳視覺效果。所以在數據可視中圖表的選取是數據可視化的基石，只要熟知各類圖表的使用場景，才能匹配到合適的圖表，增強原始數據的易讀性。

（三）色彩

在數據可視化的視覺設計中，色彩是常被忽視的一部分，然而，在可視化中，合理的運用色彩不僅能夠使可視化作品的呈現形式更加豐富多彩，更有利于加速讀者對數據的認知，顏色是人的視覺系統對所接收到的光信號的一種主觀的視覺感知。在可視化的色彩視覺元素設計中，常被使用到的表現方法有：色相對比、明度對比、純度對比、面積對比。通過不同的表現方法能夠使重點數據高亮顯示，增強焦點數據的突顯性及易讀性，讓讀者快速感知到數據之間的差異性。色彩在可視化中有著舉足輕重的作用，色彩運用中稍有疏忽就會影響到整體的效果，那如何才能使色彩元素的作用發揮得恰到好處呢？

首先，在設計過程中要熟知色彩本身的特性，譬如色相、飽和度、明度、形狀、色彩面積及色彩搭配關系。其次，色彩數量選取上不宜過多，一般情況下，相同的時間和場景，以及色彩亮度和飽和度不變的前提下，色彩數量保持在7種以內為最佳選擇，否則，會給讀者造成視覺混亂，無法協助讀者快速感知重要數據，造成極差的用戶體驗。最后，合理運用與可視化主題相關的色彩，運用與主題相關的色彩來呈現數據可以迅速地使讀者產生聯想，有助于加速讀者對數據圖形的認知，如詹姆斯漢森和他的同事曾一起研究的北半球夏季氣溫趨勢圖（圖5），數據可視化的主題是呈現夏季氣溫的趨勢，圖表利用色彩的冷暖色區分數據之間的差異性，用藍色、桔紅色、紅色分別來表示氣溫的冷熱程度，此顏色的運用不僅符合主題，還符合人類對色彩的視覺感知習慣，能夠讓讀者迅速產生聯想，并獲取到圖表的含義。

四、數據可視化中視覺元素設計的注意事項

第一，權衡數據與視覺元素的關系。可視化并不是僅停留在視覺層面的藝術作品，優秀的可視化作品需要數據和功能的支撐，即便是精心打造的視覺盛宴也不能夠挽救數據和功能差的缺陷，沒有權衡好功能與視覺形態之間的關系，可視化作品就只是好看而已，并不具備任何的實用價值，反之，沒有視覺形態，可視化也只是軟件輸出內容。成功的可視化作品中兩者缺一不可。

> 圖3

> 圖4

> 圖5

第二，確保可視化數據的合理性。可視化的精髓在于理解數據中的關系和模式，當沒有數據時，硬編數據是錯誤的。可視化作為一種視覺語言，要與讀者之間建立溝通，良好的溝通取決于所表達的內容是否為用戶真實訴求，任何可視化作品都是以用戶為中心的設計。所以，在做可視化設計之前要清楚地認識到為什么做，講述什么故事，以及傾訴者是誰，數據合理、邏輯清晰才能為讀者提供有用、合適、高效的數據服務。

第三，對新穎圖表慎重考慮。條形圖、餅圖、折線圖、氣泡圖為生活中常被使用到的圖表，傳統的圖表類型總會被設計者認為不能吸引讀者的眼球，總是想嘗試一些新穎的圖表來增添趣味性，然而，這種思維失去了數據可視化的最終目標，因此，掌握好功能和創新性之間的平衡十分重要，為了新穎而新穎的圖表會讓讀者難以獲取信息。

五、結語

如果說計算機科學技術的不斷突破是大數據時代的基石，那么數據可視化的出現就是大數據時代的靈魂。將枯燥的數據組織在一起并串成故事線，進而提供給用戶最具有價值的數據服務，是數據可視化設計的魅力所在。數據可視化作為一種視覺語言，不斷地與用戶進行溝通交流，并將冗余的海量數據層層篩選，化繁為簡，展現其精華。而視覺元素設計使數據可視化更加豐富多彩，對其的發展起到了極大的推動作用。作為可視化設計的設計者，首先要權衡好功能和形態的關系，太過于追求視覺元素的表現，會出現華而不實的設計作品；太注重對原數據的理性表達，又會讓設計枯燥無味。視覺元素會使圖表更加生動有趣，更能夠吸引住讀者的眼球并使讀者快速產生聯想。設計者們要合理運用視覺元素進行設計，掌握好視覺層次，牢記數據可視化核心概念——將有用、合適的大數據快速、精準地傳達給用戶，提供高效的數據服務。■