数据可视化设计工作流程是什么，有哪些注意事项？

随着时代与技术不断的发展，数据可视化在不同的行业和领域，帮助人们进行数据分析，获取知识，也被越来越多的企业所重视。本篇文章分享开展数据可视化设计工作的分析框架、基本流程与注意项，与大家分享。

数据可视化技术综合运用计算机图形学、图像处理、人机交互等技术，将采集或模拟的数据变换为可识别的图形符号、图像、视频或动画，以帮助人们了解这些数据的意义。

可视化的作用体现可概括为三个方面，信息记录、支持对信息的推理和分析、信息的传播与协调。

其中数据分析是数据可视化的主要任务，其任务包括定位、识别、区分、分类、聚类、分布、排列、比较、内外链接比较、关联关系等。通过观察数字、统计数据加以转换获得清晰的结论并不是一件容易的事。

而人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理。因此使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，提升对信息认知的效率并引导用户从可视化结果分析和推理出有效信息，降低了数据理解的复杂度，突破了常规数据统计的局限性。

一、数据处理与可视化分析框架

在信息管理、信息系统和知识管理学科中，最基本的模型是“数据、信息、知识、智慧”DIKW层次模型。

它以数据为基层、架构，按照信息流顺序依次完成数据到智慧的转换；四者之间的结构和功能方面的关系构成了信息科学的基础理论，完成从原始数据的转化。

在可视化与可视分析过程中，用户是所有行为的主体。通过获取的可视信息形成认知，在交互分析过程中获取解决问题的方法。

在这个过程中，感知和认知能力直接影响着信息的获取和处理进程，进而影响对外在世界环境做出的反应。这也是设计数据可视化产品服务蓝图的基础逻辑，提供了适当的模型。

二、可视化分析流程

数据可视化的核心内容是从巨大的、多样性的样式中选择最合适的形式；判断某个形式是否合适的因素包括感知与认知系统的特性、数据本身的属性和任务的目标。

前面提到数据可视化最终是要通过可视化信息形成决策。当一切顺利时，提供一个良好的用户体验并不难。当业务需求和组织机构都很复杂的时候，事情就很容易出错。

设计中困难的部分是确保在面对意想不到的困难时也能工作的很好。

提到数据可视化就不得不提到一个名词，指标。

现代管理学倾向于关注数据衡量。表示只有通过数据衡量工作进度才能被监控和维护起来。如果无法衡量你就无法改进他。

但有时一些重要问题的分析不能单单依靠数据衡量。在做数据可视化设计时监控分析模型取决于你所处的立场，是一个不断反复优化迭代的过程，下面我用一张图来表述可视化分析流程。

可视分析的基本流程通过人机交互将自动和可视分析方法紧密结合。

上图展示了一个典型的可视分析流程图和每个步骤中的过渡形式。这个流水线的起点是输入的数据，终点是提炼的知识。从数据到知识有两个途径:交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法。

两个途径的中间结果分别是对数据的交互可视化结果和从数据中提炼的数据模型。用户既可以对可视化结果进行交互的修正，也可以调节参数以修正模型。

三、可视化设计中的注意项

可视化的首要任务是准确地展示和传达数据所包含的信息。根据预期和需求，提供有效辅助手段以方便用户理解数据，从而完成有效的可视化。

同样也存在不少交互技术方便用户对数据解读的便捷性。

过于复杂的可视化可能会给用户带来理解上的麻烦，甚至可能引起用户对设计者意图的误解和对原始数据信息的误读。缺少直观交互控制的可视化可能，会阻碍用户以主观上更直观的方式获得可视化所包含的信息；另外，美学因素也能影响用户对可视化设计的喜好或厌恶情绪。

1. 数据可视化系统的服务模型

当数据尺寸大、结构复杂时，有限的空间大大限制了静态可视化的效果，有限的可视化空间和数据过载之间的处理是非常复杂的。

有时我们会通过物理环境的变化来改变服务模型，但更多的时候是通过交互设计来完成对复杂信息的处理。

交互可提高可视化系统的效率，帮助用户处理更多的数据，完成更复杂的任务。