Design Module

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总览

2005 年,英国设计协会(The British Design Council)首次提出“双钻设计模型”(double-diamond design process model),他们将设计过程分为 4 个阶段(探索 > 聚焦 > 设计 > 评估)。该双钻模型同样适合于数据可视化设计。

值得注意的是,数据可视化中,如果一个双钻流程没能拿到结果,那么我们再次探索、聚焦,直至找到满意的可视化解决方案。

探索

设计师在接到可视化设计任务时,切忌马上开始画稿。AntV 提倡从“提问题开始设计”。不断提问,扩大问题范围,进一步检测问题之下的根本原因,然后聚焦于其中一个问题的描述。

  • 业务背景:业务方是谁?可视化的目的是什么?
  • 产品分析:产品是什么?投放在哪?是否需要跨端适配?
  • 了解用户:给谁看?年龄?知识构成?
  • 观察数据:数据来自哪里?数据结构如何?数据极值情况如何?数据产出时效、质量如何?

聚焦

经过第一阶段的探索,第二阶段我们需要聚焦。可视化作品可以传达什么?我们用户想要在可视化上看到什么?

  • 用户目标:可视化解决什么问题?用户关注哪些核心指标?在使用链路上是否需要协作?
  • 设计目标:如何凸显用户关注的核心指标?我们期望用户看到什么?

设计

接下来,我们要开始画图了,但我们还得反问我们自己:我们应该阐述什么样的观点?用什么图表类型阐述比较合适呢?视觉设计上面需要注意什么?用户需要与可视化进行交互吗?交互上需要注意什么?

  • 图表类型:数据类型(地理可视化数据、图数据、常规统计数据)、用户分析目地(看关系、看分布、看趋势、看比较、分析整体与部分关系)决定图表类型。AntV 提供图表分类导航决策树,借助它,我们可以快速定位我们可以使用的图表;
  • 视觉设计:AntV 有一套完成的视觉设计体系,包括”布局“、”色板“、”字体“。详见视觉设计指引
  • 交互设计:屏幕空间很小?数据放不下怎么办,用户能否与数据进行交互?是否要为多端设计。详见交互设计指引
  • 观点阐述:数据反映出来的趋势或者关系分布能否总结出来?异常数据是否需要标记出来?你可能需要用到标注组件

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评估

设计好的可视化作品,用户看得懂吗?AntV 的四条核心原则:准确、清晰、有效、美,这四条原则也是评估可视化作品的四点准则;
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  • 测试:找用户或者身边同事,让他们扫视你的作品,描述他们第一眼感觉,看能否匹配你的设计预期。再让他们点一点、操作一下,能否找到自己想要的数据;
  • 迭代:如果不能,建议反问用户、反问自己问题出在哪里,并开始新一轮的迭代优化。