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怎样找数据可视化设计工作

发布时间: 2023-05-16 02:26:00

A. 数据可视化的设计步骤有哪些

1、需求分析


需求分析是大数据可视化项目开展的前提,要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容,明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需扮核和要发泄企业各方面的规律、厅盯用户的需求等内容。


2、建设数据仓库/数据集市的模型


数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。


3、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)


数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个氏橡业务系统中抽离出来,因为每个业务系统的数据质量不同,所以要对每个数据源建立不同的抽取程序,每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。


4、建立可视化场景


建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果,用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况,按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据,从而作出更精准的预测和判断。

B. 怎么做数据可视化

用形象的图形表示数据的含义,如棒图表示高度,颜色表示温度等。

C. 什么是数据可视化小白怎样快速上手

什么是数据可视化

数据可视化是利用各类图表及图形化的设计手段将复杂不直观的数据有逻辑的呈现出来,而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段,使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系,从而指导经营决策,挖掘数据背后的商业价值。

大屏可视化设计方法

准确把握业务需求

设计终归是助力业务的,准确的理解业务需求是至关重要的,它将贯穿整个设计的始终,也是可视化设计开始的必要前提。如何解决用户的问题,完成既定目标,都需要设计师对需求有一个比较准确的理解。直接有效的方法就是“沟通协作”。

图形化的方法选择

需求及数据确定后,接下来是数据图形化的选择,不同的目标不同的数据对于图表展示的选择也是有讲究的,如:部分占总体的比例(占比)更适合选用饼图、用来反映时间变化趋势的图形化更适合曲线图等等,总之不同的数据展示维度,选择的图表是有差异的。同样一组数据,存在多个图表同可展示,怎样选择最恰当的图表是至关重要的,合适有效的图表有助于信息有效的传达。遇到具体的数据要根据数据的维度,和要表达的业务目标,选择一种最佳的图表呈现。

这是可视化图表选择比较确切的一个方法,可以作为数据可视化图表的选择依据,有助于准确快速的把数据图形化。

首先根据业务目标结合数据维度确定大的关系(比较、分部、构成、联系),随后选择合适的图表,填充数据设计排版即可。到这一步图表基本成型,但是比较基础,为了视丛察觉效果和数据的传达,也会在此基础上进行优化设计。

设计尺寸的确定

可视化大屏一般都是多屏拼接或者LEDLCD等材质屏幕。不同的屏幕显示像素、物理像素都不同,例如同样是3*2的拼接屏,输出像素可以是X1*Y1也可以是X2*Y2。这就造成了很多潜在问题,设计之初屏幕硬件及拼接方式轿毁需要提前确定。基本有两个方法,简单的说,方法一、拼接屏可以按照拼接后的横纵像素总和设计(拼接屏像素超大可等比例缩放)。LED/LCD屏幕设计也是同样的原理。方法二、按照硬件输出像素设计,硬件设备的输出像素一定是和整个拼接屏成比例或者是吻合的。所以按照输出像素设计是可以的。

页面设计及布局

屏幕的拼接方式及屏幕材质确定后,就可以进行页面的设计及布局,页面的布局主要是根据业务及数据的重要程度来设计,通常会把核心的数据要点放在中间,一方面中间是视觉中心,二来也是最容易传达给观众的核心位置。其他的数据放两侧,排列数据一定要考虑数据的关联性及联动性,应该有意识的把相关数据放在一起,当一组数据变化时联动效果更凸显,容易传达数据的价值。如果是拼接屏,切记在设计时让数据避开拼接缝,页面布局时就要考虑屏幕拼接方式,尽量把数据有序的展示在屏幕内,合理避开拼接缝减少对用户观感的影响。

设计风格的确定

风格的确定也是至关重要的,首先应该确定应用场景,要充分考虑室内、室外、光照、灯光、硬件等因素。设计是相通的,可用UI的方式来定义可视化设计风格,AB测试、情绪版等等。差异比较大的一点是应用场景的环境。

硬件设备的校对

当风格页确定后先别急于后面的页面设计,如果有可能的话,此时最好拿设计图去现场实地测闭郑备试。确定现场硬件是否存在偏色问题、文字大小在合适的观看距离是否清晰可见、现场灯光光照等是否对设计有影响、拼接缝和数据是否有穿插、硬件设备输出是否和设计匹配等等。确认无误后在开展后面的页面设计工作。

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D. 如何将数据进行数据可视化展现

当前,许多企业已建立了自己的人力资源管理系统,也累积了相当的人力资源业务数据。然而,正如业内的那句老话“rich data, poor information”,以前累积的数据,并没有很好的得到利用。原因是这些数据来源太广,格式不统一,并且其中极少量的数据记录格式不正确;同时,累计的数据量相当庞大,但许多细节对高层管理人员来说并不重要,他们需要快速、全面的掌握企业的人力资源全貌,综合、全面、宏观的信息支持,将是领导们关注的对象。

面对庞大复杂的员工管理数据,企业高管人员需要通过数据来了解他们的员工会做什么?应该雇佣谁?应该晋升谁?谁是顶层员工?谁有可能离职?

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