數據可視化設計在美妝類APP 中的應用

隨著“互聯網+”的飛速發展，美妝大數據呈爆炸式增長趨勢，如何從龐雜且非結構化處理的數據中提取有價值的信息變得至關重要。近年來，許多國家都在積極推動美妝信息化的發展，美妝大數據的分析和數據可視化應用發揮了巨大的作用，提高了美妝護膚的安全性。傳統的美妝類APP 是以售賣高銷量的美妝產品為主，而目前美妝類APP 開始著重于為用戶提供全面的皮膚健康管理，為用戶推薦更有針對性、更適合的產品。因此，美妝大數據和數據可視化的重要性和有效性凸顯出來，研究美妝大數據可視化技術的應用變得尤為重要。

1 概念解析

1.1 美妝大數據

數據是數字經濟時代最具有價值的生產要素之一，其正在深刻的改變著人們的生產和生活方式。由于各種智能設備、傳感器、網站等每時每刻都在產生著新的數據，因此導致了這些數據規模龐大，且呈爆炸式增長，從而催生出了“大數據”。美妝大數據則是指在美妝行業中產生的數據，其主要來源于臨床實驗數據、電子病歷、美妝產品研發備案、美妝產品銷售、個體皮膚健康信息等。通過對美妝大數據的挖掘可以實現商業發展及數字化應用場景的實現。此外，通過對海量真實案例的分析還可以迅速把握用戶皮膚的總體狀況、美妝產品使用與功效的相互關系、用戶的購買傾向等，從而作出更加準確的預判。

1.2 數據可視化

數據可視化是將數據背后的信息內容以圖形形式表現出其結構、數值、變量、關系等的科學研究。數據可視化的過程注重數據內容的視覺效果，能傳遞數據本身的信息與含義，其呈現結果的表現形式與視覺風格，是由數據內容本身和設計師共同決定的

。這種設計方式可以幫助人們利用大量潛在有意義的數據信息來實現商業價值。在云計算與大數據技術推動下，數據可視化可以理解為用戶與數據之間的一種媒介，用戶對這些經過處理信息的解讀效率和準確性體現了交互系統中數據可視化設計的完善程度。

2 美妝類APP 的現狀分析

隨著現代社會女性消費水平的不斷提高和對自身形象的更高追求，國內涌現了一大批美妝類APP，經過多年來市場的檢驗，逐漸摒棄了功能單一、單純羅列問題和解答信息的簡單美妝咨詢類APP。目前市場中運營的美妝類APP 無論是在用戶數量、服務模式、商業投入等方面，還是技術支持等方面都走在行業發展的前列，但大多千篇一律，保持著約定俗成的規律，只有細微之處存在著差異，缺乏辨識度與自身特點。通常采用“內容+電商模式”，幫助用戶快速獲取大量美妝類商品信息，同時以社交分享的方式刺激用戶消費

。這就造成了美妝類APP 急于提高轉化率而對用戶個體的皮膚狀態數據和美妝需求關注不足的問題。且以轉化率為目標導向的美妝APP 在展示化妝品銷售數據時局限于直觀的價格、銷量和排行，未能反映銷售數據背后的商品成分、適用人群、品類占比等更深層次的數據。因此，如何打破美妝類APP 數據展示的局限性是提升用戶體驗的重點問題。

3 數據可視化設計在美妝類APP 中的應用意義

中國作為全球最大的護膚品新興市場，其規模逐年擴大，2018 年全年中國化妝品零售額達到了2619 億元，而至2019 年1—11 月中國化妝品零售額已達到2780 億元。但護膚品屬于化學合成產品，盡管有利于皮膚狀態的改善，但若使用不當仍可能帶來負面效應，損傷肌膚。當下用戶能便捷了解這些護膚品效用信息的主要途徑，即美妝類APP，但由于產品的效用信息涉及多種化學成分，易讀性差，造成用戶不愿讀取或在讀取過程中易曲解信息含義，最終導致用戶對化妝品的濫用。數據可視化設計旨在將海量的高維數據轉化為動態或靜態的圖形或圖像，從而得到計算結果整體和直觀的展示，以便于人們分析數據及尋找數據內部更深層次的規律。因此，美妝類APP 對于產品效用信息和用戶使用數據進行可視化設計的意義在于提供一個真實信息交互反饋的美妝護膚平臺，增強用戶對美妝護膚及自身狀況的正確認識，揭示商品背后隱藏的實際效用，以用來幫助用戶做出符合自身情況和需求的購買行為。

4 數據可視化設計在美妝類APP 中的表現形式

這些數據針對人體皮膚結構而設定，由內而外涉及表皮層、真皮層、皮下組織。通過智能手機可以采集到人體某一時刻的膚色、毛孔、紋理、水份、油份、睡眠質量等數據，通過不同的可視化表現形式處理，這些數據可以反映出人臉的健康狀態，這樣能加強用戶對于護膚行為所導致的概率性事件的預測能力和分析精度。根據人眼直觀感受膚質數據的難易程度，將這6 種膚質指標分為方便直接觀察的顯性指標和不易直接觀察的隱形指標，進行不同數據的可視化表現方式研究。

4.1 人體膚質指標數據

根據智能設備所收集的數據以可視化的形式傳達給用戶，這是APP 界面設計采取的常見形式。在美妝類APP 中，需要使用這種表現形式的對象大多與人體皮膚數據相關，不過部分外界影響因素數據也不應被忽略。數據可視化在界面中的應用通常以圖形隱喻的方式代替直白的數字呈現，通過視覺化展示模型彌補美妝數據帶來的復雜感，更能有效地服務于用戶。目前，美妝類APP 市場的重點需求是解決人體膚質指標數據和外界環境指標數據所采取的數據可視化的表現形式。

4.1.1 顯性指標

常見的圖表類型有折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、面積圖、餅狀圖、散點圖等，這些圖表可以表達出絕大多數的數據結構。

毛孔，很大程度上直接影響了面部皮膚的整體感觀，并且對于皮膚的清潔方式、上妝手法、效果等都有不同程度的影響。因此，一款美妝類APP 能否準確地反映出毛孔的狀態對于用戶選品至關重要。利用智能設備的微距攝像頭可獲得人臉的微距圖像，對其應用一種快速模糊均值聚類的毛孔檢測算法可以檢測出圖像中的毛孔區域。此項數據可以采用圓形點陣的圖例表現形式顯示在皮膚模型上，提示用戶需要注意毛孔粗大的部位。

紋理，作為膚質評價的重要指標之一，在一定程度上能體現出皮膚的正常生長狀況，也可以用來判斷皮膚的衰老程度，計算皮膚年齡的重要依據。最常見的紋理特征提取方法是求取紋理圖像的灰度共生矩陣，可將因膠原蛋白流失造成的顯著皺紋，用線條圖例表現形式將程度和位置展示給用戶。而對于細小的干紋只給出文字提示，因為皮膚模型中線條過多會造成數據讀取困難。

周大娘也一定知道金枝賺到錢了，因為每個新來的第一次“賺錢”都是過分的羞恨。羞恨摧毀她，忽然患著傳染病一般。

4.1.2 隱性指標

水份和油份作為皮膚真皮層中兩種極易變化的數據，易受到人體健康狀態、外界環境、使用產品等多種因素影響，因此表現它們數據變化的趨勢遠比表現它們在某一時刻的數值更為重要。一段時間內的連續性數據為數據可視化設計提供了良好的基礎，例如，折線圖的表現形式可以使用戶清晰地獲取高低峰值結合此段時間內使用的產品進行功效判斷。

數字型是數據可視化設計中最基礎的也是最常見的表現類型，又被稱為“量化表述”，即“量化+溝通”。量化表述是一種關于數字呈現的行為，當大份包含數字的數據資料借助排列呈現的方式傳遞信息的報告或者行為都屬于量化表述

。它具有表達準確、清晰易讀的特點，因此多用于展示原始數據中的數值，其載體通常是國際通用的阿拉伯數字。由于美妝類APP 針對一個對象需展示不同類別的數據，那么就需要分析這些數據之間的關系，對應用戶的主要需求，確定數字型數據的呈現順序。設計師可以通過加大字號和突出顏色來自然地吸引用戶關注特定的數值。

4.2 外界環境指標數據

溫度和濕度是美妝類APP 需要重點表現的環境數據，因為在不同溫度和濕度條件下，皮膚狀態完全不同。現代醫學證實，空氣過于干燥或潮濕會導致細菌和病菌的繁殖和傳播。空氣濕度影響著皮膚表面粘液和汗液的蒸發，以及通過皮膚的水分擴散，在低濕度時，皮膚極度干燥，會導致皮膚的損傷、粗糙和不舒適，甚至會削弱皮膚的保護功能。在溫度低于23℃時，皮膚的油脂分泌開始下降，大概每降低1℃，油脂分泌就會減少5%～10%，在溫度低于18℃的環境中，可引起皮膚灼痛感，在溫度達到8℃時，皮膚的油脂完全分泌停止，油脂分泌停止之后就無法將表皮層的水分鎖住。而在溫度高于33℃時油脂分泌會開始趨于旺盛。

因此，美妝類APP 應做到及時反饋環境中的溫度和濕度，提示用戶做出相應的防護措施，避免造成皮膚缺水、敏感等不適反應。這兩種數據的可視化表現可以采用數值與顏色變化相結合的形式。即在適宜溫度和濕度下，使用常規色文字表現數值，在偏高或偏低的溫度和濕度時，通過改變文字的顏色來傳達不同的環境狀態。

張仲平下海多年，早已不把自己當作什么知識分子，他寧愿把自己定位成一個合格的生意人。什么叫合格的生意人？就是在遵紀守法的前提下獲取最大利益的商人。張仲平對自己目前的生活狀態很滿意，那就是外面的生意做得順風順水，家里夫妻和睦、夫唱婦隨，有那么一種中產階級的從容自信。

（2）去中心化程度不足問題。在PoS以及PoW共識機制中，節點與節點之間地位完全平等，因此去中心化程度較高。然而由于比特幣等貨幣算力不斷上漲，單個設備挖礦已經很難獲得挖礦的獎勵。促使一些“bitcointalk”上的極客開發出一種可以將少量算力合并聯合運作的方法，使用這種方式建立的網站便被稱作“礦池”。對于比特幣而言，目前全球約70%的算力在中國礦池手中，這可能會造成去中心化程度不足與51%攻擊。由于PoS對硬件要求較小，普通計算機可以挖礦，因此去中心化程度更高。對于DPoS而言，節點之間并不完全平等，因此去中心化程度不如PoW與PoS。

5 數據可視化設計在美妝類APP 中的應用思路

美妝類APP 在以智能終端為實質傳播設備的新型美妝護膚管理模式中，數據分析和信息交互反饋作為其發展的必經之路，應充分利用數據可視化彌補化妝品功能效用信息短缺的問題，實現推廣產品與用戶間的信息交互反饋。用戶在認識自身皮膚狀況時需要讀取大量的數據信息，其數據涉及人體皮膚的各項機能指標，如皮膚的油份、水份、色素量、毛孔分布情況、皮膚紋理等。這些數據具有復雜性和變化性的特點，非專業人士難以正確讀取數據。數據可視化設計正為這種信息交互的難點提供了解決方案。它可以被看作是對用戶信息數據的重新編碼，通過圖形、圖標等視覺元素形成新的易于用戶理解的程式反饋給用戶。而如何做好這中間的編碼工作，主要是應用好以下幾個數據可視化的表現類型。

5.1 數字型數據可視化設計應用于膚質數值展示

用戶睡眠質量數據的表現也對美妝類APP 具有重要意義。眾所周知，人體的睡眠質量影響著人體健康的方方面面，前一日的睡眠質量更是直接影響了次日的皮膚狀態。由于在睡眠過程中用戶無法感知身體數據的變化，美妝類APP 可以通過連接智能設備來監測睡眠狀況和身體狀況，通過生成睡眠總時長和深度睡眠時長報告來幫助用戶判定皮膚狀態是否受到影響。

服裝從業人員軟件操作習慣各異。長期以來，服裝業使用各類通用設計軟件或專業設計軟件進行服裝款式設計，如CorelDRAW、Adobe Illustrator、Photoshop等，服裝樣板制作軟件也有很多。設計師通常可以掌握一、兩種軟件的操作，但在開發產品時，一般都會選用最順手一種軟件。企業在進行產品數據管理 （PDM）系統選型的時候要充分考慮產品開發人員的操作習慣，如果強行要求從業人員改變軟件使用習慣來適應產品數據管理 （PDM）系統，勢必會遭遇一定的阻力，即使通過各種機制激勵人員完成適應過程，也會延長PDM的實施周期。

5.2 圖表型數據可視化設計應用于化妝品銷售數據展示

圖表型的呈現方式是對復雜、散亂的原始數據進行重新編碼后將其蘊含的關系或結果展示給用戶。這就需要設計師對數據正確理解后，選用合適的圖表把數據可視化的效果呈現出來，并且對圖表進行有深度的設計。在這個過程中，數據的分析、圖表的選用和設計都是至關重要的，它們會直接影響圖表表達數據的合理性，以及數據呈現的完整度。

膚色，作為最符合人眼觀感的膚質指標，可以采用人臉插畫和填色的表現形式直接呈現對應的色彩，使用戶清晰、直觀地了解自身的膚色，若存在局部暗沉可在相應區域加深色塊用以提示用戶。另外，可以給出膚色的判定準則，即根據Chardon 提出的Lab 色彩空間對膚色進行分級，可將人臉膚色劃分為非常淺、淺、中間色、褐色、棕色、黑色6 種膚色，方便用戶判定自己皮膚的基礎色調。

(2)第二個障礙是需要穿過靶細胞周圍的基質組織和細胞中的靶分子。許多腫瘤組織被凝血衍生的基質凝膠，如纖維蛋白凝膠或基質組織所包圍，或者是由成纖維細胞包裹的結節。對于這些腫瘤組織，釋放低分子量藥物或從聚合物鏈裂解以及膠束和脂質體的崩解可能是一個基本點。此外，大分子本身可以在基質組織中擴散相當長的距離：例如，IgG(160kDa)可以在1%瓊脂凝膠中自由地一夜之間擴散到5mm上。因此，對于將高分子藥物輸送到腫瘤而言，第二種屏障可能不是這樣嚴重的問題。

5.2.1 堆積柱狀圖展示產品銷售數據

堆積柱狀圖是在一般柱狀圖表示某一常量在隨時間變化而產生數據變化的基礎上，通過增加常量以展示兩個或兩個以上數據的變化，并凸顯常量之間的綜合比較情況。由于我國紫外線指數年均值空間分布存在著隨緯度和經度變化的顯著特征。紫外線指數隨著維度增大而減弱的特征清晰，紫外線指數夏季最高，春季第二，秋季第三，冬季最小

。而皮膚的斑點分為黑斑、黃褐斑、蝴蝶斑等，出現的原因主要是由于紫外線的照射

。因此，我國用戶的護膚需求根據其所處生活環境有所不同。由此設計的堆積柱狀圖如圖1 所示，可以體現出某一產品在隨時間變化時南北方銷售額之間的關系，從而幫助用戶判斷該產品是否適用于當前所處的環境。

在每次迭代時,都采用歸一化算法w←w/‖w‖,利用施密特正交化過程,使第p個特征向量與其他特征向量不相關，即

近年來的理論研究以及企業實踐表明，理論界一般都是采用數學建模的方法來對供應鏈信息共享研究，并且大多數集中于信息共享的價值問題研究上。很多學者運用DEA方法面向供應鏈管理的研究，但大多集中于對供應鏈環境效益的影響研究、供應鏈知識共享評價、信息技術管理、供應鏈風險管理等領域，幾乎沒有學者用該方法在供應鏈信息共享領域進行研究，由此表明了本文的研究價值所在。

5.2.2 矩形樹圖展示產品市場占有量數據

矩形樹圖是能夠直觀表現數據占比關系的圖表，其可以展示多層結構的占比情況。如果用不同顏色表示各個分類，則可以在大分類中不斷下設二級分類。利用這種圖表可以良好地展示各大美妝品牌在某一品類的產品中占據的市場份額。如圖2 中將粉底液銷售排行前五品牌的市場份額通過矩形面積展示出來，相比于數字型的展現方式，這種矩形樹圖可以幫助用戶了解某品牌在特定領域的實力及其產品競爭力。

5.2.3 環形圖展示用戶評價數據

環形圖是顯示數據占比關系最直觀的圖形，通過其弧度的大小來表示占比多少。其與餅狀圖最明顯的差異在于其中心的空心區域可以放置標題或圖標，具有說明作用。由于化妝品的功效因人而異，而且通常需要使用一段時間后才能檢驗，因此用戶使用產品后作出的評價更能展現該產品的品質，也對欲購買該產品的用戶具有重要的參考意義。如圖3 中將用戶使用產品后的評價數據按類別劃分，可以直觀地反映出產品的特性，幫助用戶預知效果。

兩組患者術前PO2及PCO2比較均具有可比性(p>0.05)；術后2 d及5 d，實驗組較常規組均有明顯改善(較p<0.05或p<0.01)，見表1，2。

5.3 插畫型數據可視化設計應用于成份數據展示

在數據可視化設計領域中，由于插畫型的數據呈現方式對技術開發、適配方面的要求較低，所以更容易創新，設計上也更靈活。其具有易讀易懂、簡潔美觀、突出重點的作用，并能呈現出明快可愛、豐富活躍的特點。以往美妝類APP 在向用戶展示化妝品成分時，由于涉及的專業名詞較多，晦澀難懂，易造成用戶閱讀體驗差的結果。為優化這一環節的信息交互，可以利用精美的插圖來向用戶解釋說明哪些屬于有效成分、哪些屬于易致敏成分等。作為一種吸引用戶注意力的視覺亮點來說，插圖的使用比起單純文案的宣傳或警告更具有人情味和趣味性，能激發用戶的好奇心來仔細閱讀數據。

設計師在選用不同圖表類型時要充分考慮數據所表達的內容，選用能突出數據價值的圖表。同時應考慮圖表的可讀性，例如分類過多的餅狀圖或多條折線圖顏色交錯在一起，會導致信息雜亂不堪、難以分辨、交互體驗差，甚至導致用戶誤讀數據信息。

6 總結

綜上所述，數據可視化設計作為一種揭示背后規律的形式手段，對于美妝類APP 而言，能夠有效地保障信息交互效果。其能使設計人員與用戶建立起高效的信息溝通模式，進而合理調整設計方案，這樣一來用戶的使用體驗也會更佳。隨著數據可視化承載媒介和科學技術的進步，數據可視化設計將會有更多的發展空間，融入更多專業領域。

[1]王聞儀.數據可視化設計的應用研究[J].設計，2019，32（07）：48-50.

[2]楊夢卉，宋敏.淺談美妝APP 的現狀及發展問題[J].信息記錄材料，2019，020（005）：200-201.

[3]楊寧濤.健康類App 的UI 界面設計中數據可視化的應用研究[D].江南大學，2017.

[4]羅燕萍.中國地表紫外線指數時空分布變化特征及影響因素分析[D].中國地質大學（北京），2018.

[5]方博.基于智能終端的人臉面部皮膚質量評估方法研究[D].重慶郵電大學，2018.