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作为一个设计工作室，我们有机会参与大量包含数据可视化的项目，从简单的表格到复杂的图表。因此，在这篇文章中，我们将简要介绍我们对这个主题的看法。
使用大量的数据集并不总是那么简单。一些数据集非常庞大和复杂，几乎不可能从中得出任何有用的结论。而这就是数据可视化的用武之地。
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数据可视化
| _IBM 的一些人说：“数据可视化是将大型数据集和指标转化为图表、图形和其他视觉效果的过程。由此产生的数据可视化可以使我们更轻松地识别和共享有关数据的实时趋势、异常值和新洞察。”_ |
在这个几乎可以瞬间获取信息的时代，随着我们社会注意力持续下降，数据可能会丢失，因为它难以被找到、大量或混乱。因此，我们试图通过简化数据并使其尽可能在视觉上令人愉悦，来保持数据的可视性、意义性和可理解性。
我们的大部分项目都包括数字产品、网站和演示文稿，因此我们倾向于创建简单的图表和图形，并使最重要的信息最为突出。
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我们在数据可视化中看到的
当我们谈论图形和图表时，人们脑海中浮现的第一个画面是从 Excel 表格中复制而来的过时的方案、图表和PPT演示文稿。
随着我们的世界越来越向数字化过渡，每天都有新产品出现，视觉上令人愉悦、易用且容易理解的数据已成为我们日常的必需品。
在各种项目的研究阶段，我们很少接触到设计良好的，更重要的是独特的可视化效果。
大量“新式”产品都采用了相同的方法，它们使用非常相似的视觉解决方案。 这种做法会削弱每个产品及其提供的相关数据的独特性。
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数据可视化中的常见模式
在我们看来，数据可视化几乎无处不在，无论是在数字世界还是现实世界。从商业理念、疫情影响，到公交站时间表。我们到处都能看到模式，从显示大型数据集到将一个简单的想法从一个人传达给另一个人。
在选择正确的可视化方式时，我们需要考虑三个主要因素：
1. 展示数据的目的
对我们来说，这是设计任何类型的视觉或数据表示时要考虑的 最重要的方面。
2. 数据的复杂性
这极大地影响了解决方案的可视化方面，我们根据数据的复杂性分析可视化的抽象或具象程度。
3. 媒介的局限性
在为移动屏幕、电脑桌或墙壁大小的投影业务演示制作增长图表的视觉效果时，不能应用相同的设计方法。
话虽如此，但你可能已经注意到一些常见的模式，以及如何使用每个数据集来表示具有不同目的的不同数据集。
一些比较流行的可视化方式：
数字、图形、图表、饼图、表格、k线图、条形图、关系图和流程图
我们设计独特但功能强大的可视化的过程：
当我们查看我们一直在做的一些项目时，我们发现大多数项目都存在数据可视化，从简单的标注数字和表格，到更复杂的图表和条形图。
我们一直在寻找创新流程的方法，以下是我们当前方法的概述：
理解
一旦我们了解了我们的客户——他们的目标、策略和想法，我们就会尝试理解、明确并找到我们需要展示的数据的目的。
实验
我们经常尝试不同的视觉方向和想法，有时会将最初的设计方向扩展一些新的东西。
限制
越简单越好！ 如果我们可以将可视化的选择保持在最低限度，那么人们就会知道在哪里寻找特定的信息，从而避免混淆。
定义
通过编写规则和定义可视化用例，我们可以更清楚地了解什么是真正需要的，它为我们提供了可靠的、定制的指南，且能够很好地实施到我们的设计系统中。
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客户端使用数据可视化的好处
有时，作为客户，非设计师甚至是设计师，为数据使用“保险”的可视化可能会更容易。
我们理解这一点，但为了对最终消费者产生最佳影响，我们会花时间为不同的数据集和目标开发自定义的可视化效果。
除了通常要求的东西和预期的好处外，对于我们的客户来说，在项目结束时，留给他们的是——独特的设计、清晰的结构， 最重要的是呈现正确的信息给终端用户。
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结论
选择正确的可视化模式、选中所有必要的选项，并创建一个符合你正在处理的项目的独特的解决方案是很困难的，且需要大量的实践、迭代和时间才能准确有效地做到这一点。最重要的是创建一个让每个人都能更容易地访问数据的可视化，而执行在很大程度上取决于数据的类型及其背景。
《2013北京空气质量》
《春运》王雨丹
《从文森特到提奥》Mria Bublik
《去太空需要些什么？》Anurag Sachan
《细胞理论》Maria Bublik
《最高的山脉》Moritz Dähne
《Freedom in Countries》Sara Piccolomini
《地球稀有元素》 Mark-Jan Bludau
ABOUT US
参考文章：
Why can the quality of data visualization make or break your project?
作者：Lazar Glumac
译者：设计小菌
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