作者：姜正
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下图是我们优秀的技术人员利用模版直接布局出来的页面，也可以理解为需求页面，接下里就需要我根据页面的内容重新定义风格设计。
当我看到这个页面，首先要知道他是干什么的？功能是什么？是纯数据展示还是监测预警？通过这些了解基本就能知道有没有交互行为，有交互和没交互在数据可视化的设计思路上会有很多不同，还有功能不一样设计方向也会不一样。
其次要分析出主次数据与总分数据，还要剖析目前图表运用的合理性和大屏的设计比例尺寸等等，最终可以通过分析对页面有个合理的布局展示。
通过分析对页面重新布局，如下图：
数据可视化页面设计，如果页面中有一个非常抢眼的主视觉图，那么一般对其他的元素不会过度的设计，如果都是抢视觉的元素整个页面太“花枝招展”了。
上图左右两边的图表只是简单的呈现出来，这样整体视觉上更有呼吸感，有张力，如果每个图表都加上边框，页面就会显得局促，常见的3D地理城市，主视觉为3D模型，辅助元素一般都不过度修饰。
既然是“首都国际机场”那么用3D地球来展示最佳不过了，3D地球无疑是一个重磅视觉元素，飞机围绕地球往返飞行形成光线，这样看上去页面会有很多线条。
设计讲究“你中有我，我中有你”所以这个页面可以设定为以“线条”主题，尽可能的用纤细的效果设计其他元素，例如页面中纤细的条形图、柱状图、环形图这样的设计就能体现出元素间的关联性，整体能达到一种视觉平衡和谐。
注：在思考用3D地球来设计时，我是提前跟开发沟通过，知道可以落地实现，然后才着手开始设计，所以工作中有拿不准的设计，要即时跟开发沟通。
但不是说所有产品标题都应该用斜体渐变色，要根据产品而定，例如政府类产品更多是要体现庄严的氛围，中规中矩的形式就更为合适。
天气温度、空气质量、时间是一定要加上的，原因是飞机在户外飞行肯定会关注天气，而对于北京机场来说关注空气质量也尤为重要，再说说时间，既然是机场实时数据，那么当下的时间对比实时数据就非常有意义，所以时间要体现出来。
上面图表虽然可以表达清楚全部数据，但图表包含航班总数量，这样的展现方式视觉上表现弱，同时不能够直观表达总量里面包含延误航班和取消航班。
改版后从“出港量”“进港量”两个维度出发，合并同类项：
出港量包含：出港延误航班、出港取消航班
进港量包含：进港延误航班、进港取消航班
用大字号重点突出进出总航班量，然后在下面分别罗列延误航班数量、取消航班数量，这样数据之间的关系表达就很清晰，一看就明白，同时两个维度各个数据也可以互相比较。
用色说明：
延误航班用黄色，黄色情绪映射为等待，延误即等待；
取消航班用红色，红色情绪映射为停止，取消即停止。
上图环形图其实用的并不恰当，环形图更适合总量的各个百分比呈现，标题“今日前五延误进港机场”其实想表现前五名城市的延误进港排名，排名用条形图最为直观。
但从页面的整体看一下，已经有两处用到了条形图，柱状图，如果这里还是条形图，那么页面看起来会很单调，图表也没有表现的多样性，所以现在设计要体现图表的多样性也能够有排名的直观呈现。
修改后依旧采用环形图，把排名由高到低用注释的形式呈现，俩者都能兼顾，这样的设计思考方式就是设计思维，设计师既要考虑视觉，也要考虑功能目的，善于在两者之间找到平衡。
上图左右两个标题唯一的区别就是一个是“进”字，一个是“出”字，这两个字如果不仔细看很难一眼出左右的区别，所以我们在设计标题的时候，一定要提炼关键词，把可以作为明显区别的关键词置前。
调整后的标题把重点区别的关键词置前，观者能够快速识别。
此图表数据体现是延误航班数据，所以标题的关键词应该是“延误”，延误放在标题中间没能起到快速识别数据类型作用。
再者就是图表上的数据格式错误，航班数量不该有小数点，因为航班数都是整数呈现。
调整后关键词置前“延误进出港机场-今日前五”用横杠隔开“今日前五”能够过度信息，更直观。
原图上进出港途中详情是上下分开的：
开始想用进出港切换的方式呈现，就是一个大地球，一个小的缩略图，可以点击切换，也可以自动轮播大小切。
后考虑到此产品是没有任何交互操作的，这里设计交互行为是不合理的，所以要换一种形式。
调整后让两个数据都呈现在地球上，用两种不同光线颜色表示进出港班次。
青色：北京扩散的方向代表出港
蓝色：聚焦北京的方向代表进港
如果细心查看页面会发现，所有关于进港的都是青色，例如进港总航班量、进港人数、即将进港航班；同样关于出港的都是蓝色，目的就是要建立观者颜色对数据类型的认知。
3D地球技法教程：
3D地球动画效果，纯用C4D软件完成：
下面我们一一介绍：
首先找一张世界地图，这里称为“球皮”，ps调整色调，满意为止。
把球皮放入材质，表面的凹凸效果用置换和凹凸。
小飞机动画用的是对齐曲线动画，打关键帧转一圈，记得勾选切线，不然飞机会横的飞。
国家之间样条生成用的是插件 LON—LAT Connection，这一步很关键，插件使用很简单就是选择：洲-国家-城市～洲-国家-城市，tab切换有设置可以设置样条曲线的高度弧度等。
上面教程说的很笼统，有基础的同学肯定会明白，接下来我们来看如何开发落地。
3D地球效果开发落地：
首先我们要知道一个网站Echartsj 里面有个3D路径图，看下图：
上图两个地球路径图组件，都可以实现我们的效果，只需要我们把色调调整好的“球皮”给到开发人员，替换组件里面的图片即可，组件生成的地球原理是一样的，也是由一张图包裹成球，地球数据光线颜色可更改，把色值给开发人员即可。
1、数据可视化设计，首先了解功能，分析数据之间的关系
2、构思主题，围绕主题设计其他元素，特殊效果跟开发沟通
3、分析数据，合理选用图表，对图表能灵活运用
4、不要忽视文案的设计，提取关键词
5、加强技法，了解数据可视化设计网站
数据可视化大屏设计，对视觉表现、数据的合理呈现有一定的要求，这两点都是由设计师为主导，所以设计前根据产品定义风格，了解数据之间的关系非常重要，切记不要太依赖原型图。
作者：吴星辰
转载请注明：学UI网》数据可视化大屏设计经验分享【高级篇】
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数据可视化设计的核心还是数据的有效呈现，视觉上的美观炫酷要与数据呈现契合，做到美观性与实用性相辅相成，3D效果固然炫酷，但不能为了加而加，影响数据呈现，有的产品并非适合，让炫酷的视觉效果助力数据可视化，才是设计师应该追求的。
作者：吴星辰
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本期的大屏案例为“北京市电商消费大数据”，主要呈现某电商平台618购物节的信息数据。
如销售总金额、区域销售排行、男女比例、年龄分布、品牌销售排行、历史销售趋势等等。
设计任何产品首先要做的就是了解业务和需求分析，本次的案例需求非常简单明了，只需做各指标数据的展示。
无交互的图表设计要点
无交互的大屏展示，在图表设计上，需要按没有交互的形式设计。
例如不能因为数据过多，而隐藏一些通过交互才能看到的数据。
对于一组无法展示全的数据，可以只提炼最重要的指标数据进行展示，也可以通过动画形式，播放展示等等。
实时数据和事后数据的区别
本案例提供的是618购物节事后的数据，所以在大屏的设计上可以根据真实的数据来设计呈现。
事后数据呈现，在设计上可以根据真实的数据来定义图表，例如可以根据数据大小长度，精准的定义设计空间。
实时数据顾名思义指的就是数据在实时传输，产生了数据就要立即展示出来，从业务角度上可能要做其他的设计预案。
例如异常数据的处理，有突破性的数据是否设计动画营造一种仪式感，就像天猫双11的千亿彩蛋。
定义视觉风格
定义大屏设计风格，首先要分析行业的属性特征，然后通过情绪板等方法定义视觉调性。
例如公安系统通常运用严谨冷静的蓝色调；能源、教育、医疗行业的主色调，一般使用能代表环保、未来、健康的绿色调。
电商、新零售行业需要烘托购物热闹的场景，所以靓丽的暖色调更为合适。
过于冰冷理性的色调，并不是电商产品所追求的调性，更不符合观者对购物场景的心理认知。
但是由于可视化大屏的面积过大，主色调不论什么颜色，背景色通常要用暗色系，以减少对观者视觉上的冲击。
深色背景能够有效烘托暖色调的可视化元素，起到对比、聚焦视觉的作用。
暖色调元素可以烘托购物特征的氛围，如红色、橙色、紫色、都是有效的色调，但如果都是暖色元素较容易视觉疲劳。
所以暖色中搭配一定比例的冷色，能够缓解视觉上的不适感。
冷暖色在大屏设计中的搭配有很多技法，下面我们来解析色彩搭配。
色彩解析
首先分析色环图，了解一下色彩知识，30度为同类色、60度为邻近色、120度对比色、180度互补色。
电商大屏冷色元素通常选用蓝色系色调，通过上图对色环的认识，来看下蓝色与色环图上的暖色都呈现什么关系。
从以上的色彩分析来看，电商大屏若呈现大面积的暖色调，再搭配大面积蓝色调会呈现对比色或互补色，形成强烈对比。
所以本期案例选择蓝色的邻近色，紫红色进行搭配，这样不仅能够烘托电商的属性特征。
还能在大面积使用紫红色的同时保持画面和谐统一，因为紫红色同时包含蓝色和红色两种色调。
蓝色搭配紫红色其实就是，实现了你中有我，我中有你的感觉。
不难发现强烈对比效果会有一种不适感，所以大面积的暖色，一定要使用跟其他元素能够融入的邻近色。
小面积使用对比色的技法
如果是小面积的使用，就会有很多的可能性，例如下图阿里DataV电商类数据可视化产品的模版。
都只是在标题处使用红色烘托电商大屏的调性， 内容区并没有过多的使用红色，所以各种元素间，并没有形成强烈的对比。
但从两张图的对比来看，第二张处理的比第一张要高级一些，仔细看会发现，第二张背景色偏紫色。
红紫为邻近色，这样标题的红色和背景就形成了较为和谐的过渡，而第一张暗蓝色的背景跟标题对比强烈，略显生硬。
举个反面案例，看下图最大的问题就是过度烘托了主题主题氛围，导致整个画面太过艳丽，没有细节。
更不用说数据的清晰展示了，这已经违背了大屏可视化设计，以数据信息展示为核心的设计理念。
图片来源网络(反面案例)
大屏设计用色调烘托主题本身很好，但对于艳丽的暖色调，要适当搭配一定比例的邻近色和对比色。
这样能大大缓解观者的视觉疲劳，展示出细节，大屏看起来色彩也会更丰富有观赏性。
案例中标题和总数据为什么使用黄色？
因为黄色和蓝色、紫红色对比性更强烈，黄色跟蓝色在色环上成180度是互补色，有最强烈的对比性。
黄色与紫红色在色环上成120度是对比色，同样有强烈的对比性，同时黄色也跟暗色调的背景形成了鲜明的对比。
所以对于关键指标数据和标题，需要重点突出的元素，可以用对比强烈的色调做突出效果。
打造仪式感
设计要点要从需求出发，例如需求中有一项关键的业务指标要突出，朝阳区消费占全市75%。
所有区中朝阳的消费是No1，所以从这点考虑可以使用全区地图来展示，并且打造朝阳区第一名的仪式感。
打造惊喜感
产品设计中给观者惊喜感，无疑是好的体验，本次案例通过增加了两道光线动画，打造微妙的惊喜感。
这样的设计给大屏增添了动感，看起来更富有生机，两道光线滑向总数据指标，会有一种数据传输的感觉。
同时也像满天繁星的夜空中，划过的流星一样，给人带来一种悸动的体验。
3D图表的设计要点
3D图表有很强的视觉表现力，是突出重要指标的重要手段之一，但3D图表在数据可视化设计中，一直是有争议的存在。
有人认为由于3D的透视关系，会导致数据呈现的不客观。
其实从设计角度可以解决不客观问题，比如我们案例中的3D柱状图，由于柱形的厚度。
导致出现两条顶端线，视觉上很难分清顶端在哪里，对指向Y轴刻度数值的体现的就不明确。
这种情况就需要在柱状图上标记出数据值，这样画面不仅有了3D图表的视觉表现，同时也不影响数据的展示。
增强观者认知
增强观者对元素的认知，可以大大提高阅读效率，比如图文形式通常比文字视觉上更突出。
案例中“最受欢迎品牌”就可以加上品牌logo增强对类别的认知。
条形图通常按序排列，从大到小，或从小到大，但如果有“其他”这项分类一般都要放到最后。
如果“其他”分类也按有序排列，就会有格格不入的感觉。
电商大屏通常要烘托一种热闹的场景，对配色的准确把握，大面积色调的使用需要和谐过渡，同时要善于运用对比色，突出元素。
多思考设计与业务的表现关系，善于从设计思维出发打造仪式感、惊喜感，增加产品价值。
作者：吴星辰
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本文利用C4D软件和three.js开发方式制作地理空间数据可视化项目。地理空间数据可视化是基于我们实际生存的空间，对信息的载体、对象映射到载体的方式进行可视化展示，从而将地理空间中的数据以一种直观、容易理解和曹总的方式呈现给用户。
使用软件：c4d
飞线制作原理：样条约束功能
地球上的起伏：置换材质
中国地图上的飞线：在ae中做好的视频材质
地图模型：高德那边拿到的，但只针对阿里内部
开发方式：three.js
地理空间数据可视化 (Geo Spatial Data Visualization) 是近年来兴起的一个热门领域，越来越多的政府、企业青睐于通过这种强视觉的形式来展示政绩与实力。市场需求的增长也吸引了越来越多的设计师投身于这个领域。而在这样一个细分领域，也对设计师的能力提出了全新的要求。在该领域，我们团队沉淀出一套固定且可复用的设计模式。在这篇文章中，我将会详细讲述一套完整的地理空间数据可视化设计流程。希望你能通过它形成一套属于自己的可视化设计方法。
文章分为两部分，上半部分展示视觉，下半部分聊聊视觉背后的理论与流程。
转载请注明：学UI网》数据之美：地理空间数据可视化
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每年的双十一，天猫都会在剁手狂欢节中直播战绩。除了可怕的数字之外，不知道大家有没有留意到这些同样可怕的数据可视化大屏；
所谓大屏，顾名思义就是一个
很大的屏 !!!
可视化应用非常广如ToC、ToB、ToG等都会存在。一般应用在交易大厅，展览中心，管控中心，老板办公室等等场景，把一些关键数据集中展示在一块巨大的LED屏幕上，其实就是巨大化的Dashboard，是当今数一数二的装逼方式。
数据可视化的本质是视觉对话，数据可视化将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。
基础大屏制作准备：
1、确认需求：确认展示的主题，具体展示的内容，各部分内容数据用到的图表类型。
2、使用场景：确认大屏的使用场景，设计尺寸与大屏的拼接方式（拼接屏像素超大可等比例缩放）
3、开发实现：具体设计要根据项目确定实现的工具，现在应用比较多的：web、u3d、ue4等 不同工具实现出来的效果也是大有不同，根据项目实际需求以及开发成本，这块设计前需要跟开发充分沟通。
4、设计素材：设计整体的背景图、包括布局、配色等，以及大屏中用到的小图标元素。
大屏制作一般只需四步：
1、整体：设置背景色、插入背景图、页面设置等。
2、部分：主标题、各图形标题、动态KPI指标、图表制作等。
3、细节：对标题、图表细节的调整。
4、动态：添加动态效果，提升大屏展示效果。
（以上只是写的一个大概的思路，具体操作流程肯定是根据实际情况做调整，要复杂的多，最重要的是多沟通、多思考）
需求分析
设计要求：
分辨率1920*1080，在世界地图上显示一个黑客组织攻击多个目标，页面要显示黑客组织的信息和被攻击目标的信息。
黑客组织信息举例：
名称；摩诃草 位置：巴基斯坦 活跃度：80
攻击目标：韩国 中国 朝鲜 德国
展示信息仅作为参考，可以自由发挥
风格要求：科技感 FUI
拿到需求，确定好展示场景、设计尺寸以及跟开发沟通好实现方法，大致的设计思路就有了，直接开撸。
布局
个人习惯，根据需求以及数据大概整理一个布局，可以在纸上大概画一下，然后在软件里具体细化布局。
根据梳理的需求：就是要在世界地图上展示黑客攻击各个国家的形态的大屏，要求很宽泛，可自我发挥的空间挺大。
直接附上最终效果图。这里布局上考虑到地图上有许多浮层的情况，把数据整体放左侧和地图下方进行展示，避免图表的面积过大，喧宾夺主，影响整体地图的视觉效果。
风格
根据需求定义几个设计关键词，方便自己找参考直接打开花瓣站酷一阵搜（在这里个人推荐去Pinterest、behance 里面有很多炫酷的fui效果可以参考）。
风格上，地图参考了下图的展示形式，采用多层叠加阴影加描边的形式使地图整体有立体感、厚重感，不会显得那么单薄。
图片来自网络，如侵权删
颜色
相比较网页版设计展示，大屏更倾向于选用深色调背景，不仅为了让视觉更好聚焦，而且长时间观看之后眼睛也不会出现视觉刺痛感。内容部分采用亮色系，保证内容与背景有一定的对比关系，便于业务信息传达。同时背景深色系内容亮色系远距离观看也会比较直观清晰。
字体
字体上采用浏览器默认微软雅黑，数字采用特殊字体DS-Digital
数据图表
图表是表达数据的常用方式，因为图表可以描述了不同的数据种类，同时让数据之间可以比较。主要就是要考虑最终用户，图表结果应该是一看就懂，不需要思考和过度理解，因而选定图表时要理性，避免为了视觉上的效果而选择一些对用户不太友好的图形及元素。
常用的图表有以下几大类别：
1、一个或者多个类别不同时间的的对比比较。
典型的图表有折线图、条形图、堆叠条形图、蜡烛图、区域图、时间线等。
2、不同类别数据的对比
典型的图表有柱状图、分组条形图、气泡图、平行坐标图、多折线图、子弹图等。
3、排名 主要展示项目数据的一个排名情况。
典型的图表有有序条形图、有序柱状图、平行坐标图等。
4、不同数据对于整体的占比情况
典型的图表有堆叠条形图、饼状图、环形图、堆叠区域图、树形图、玫瑰图等。
以上是一些比较常见的一些分类当然还有许多不常用的图表没做统计区分，比如散点图、气泡图、热力图、网络图等等这里就不一一列举了（推荐大家可以看下网上的开源组件库Echarts、Antv等等 好多）这块也有蚂蚁金服官方的分类非常详细
https://antv.vision/zh 附上地址，需要的自取。
图片来自网络，如侵权删
这里推荐一快速生成图表的ps插件-ps拉框助手如图所示，该插件整合了折线图、柱状图、横向柱状图、饼图、雷达图、地图（该功能太赞了）还有系统UI等等。非常方便，用选区工具拉取选区框点击参数一键生成。
实操下如何快速一键生成地图的效果，省去了做可视化来回地图的烦恼，下面开始实操：
1.新建画布，打开拉框助手选中地图如图：
选中之后会有好多参数标签写的很清楚，第一块是区块、边线宽度颜色和文字的颜色可以在这里设置，第二块内容就是地图这里插件里有全国各个省市的还有全球和美国的地图 基本够用了，根据需求大家可以自定义选择，选择完成之后点击去下载对应数据，会弹出网页出来一个新的页面，如下图：
这里是我选择一个全国的地图，大家可以根据截图上红框内的说明进行操作，非常简单。往下滑，直接点击复制json数据到剪切板。点击后网页会有一个复制成功的提示，证明你已经复制成功了，接下来我们就回到ps里面去粘贴就好了。
粘贴到这里，这里切记不要粘贴多次会很卡导致数据错误，插件里也有提示。粘贴完之后，记得用选区工具画一个选区之后再点击自动绘制如图：
点击自动绘制之后，可能会等待一会，插件需要花时间去运算生成地图，等待一会之后就到了见证奇迹的时刻，如图：
一份中国地图就生成啦，就问你它香不香，而且生成的文件都是分层的矢量形状层，可以继续编辑。是不是功能非常强大，其他模块的功能就不一一展示了，插件官方生怕童鞋们不会用，在插件的最后一个模块贴心的准备了学习手册，点击可以查看相关的视频教程，非常的详细，感兴趣的童鞋可以去试试哦。
插件源文件小六也给大家备好了，公众号回复“ps插件”有需要的童鞋自行领取哟。
1、设计前：一定要对用户需求有着充分分析和理解，然后要知道大屏的展示场景及设计分辨率，大屏的拼接方法都要有一定的了解，最后是跟开发沟通下实现的工具与方法。
2、设计中：构思布局，可以在纸上简单画一下。根据需求定义设计关键词进行设计的提炼与分析，方便自己找参考。颜色上背景深色为主，为了更好的聚焦，数据可以采用亮色，有一定的对比关系，便于业务信息传达。字体上可以采用系统默认字体 数字采用特殊字体包的形式（这块根据实际需求，切记不要照搬）。图表分析好数据，选择恰当的展示形式，同时保证视觉上的统一（分清页面的主次关系，图表的展示切莫设计过度，容易造成抢主体）
3、设计后：再次校验信息层级、文字大小、图表等各层级间的对比关系是否传达准确，与技术同步沟通下技术的实现性。最后开发完成后，要拿演示demo去现场测试，看下整体展示效果，测试输出是否有问题，有无拉伸问题，拼接缝与内容有无穿插，及时与开发进行页面的校验工作，最终才算是设计完成。
作者：小六
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数据可视化是数据内在价值的最终呈现手段，它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展现出来，使用户找到内在规律，发现问题，从而指导经营决策，挖掘数据背后的商业价值。
首先介绍下使用场景：
可视化应用非常广如ToC、ToB、ToG等都会存在，之前所看到的各种图表仅以为是单纯的数据统计，其不然它也是一种可视化的展示方式。现阶段更多的理解数据可视化是大屏展示。多屏幕拼接，展示诸多数据和图表，效果一定是酷炫各种特效视觉于一身的才称之为数据可视化，其实这只是其中一种可视化的表现方式。下面基于应用场景的不同，对可视化区分介绍。
第一类使用场景：
此类以使用为主，主要在电脑上操作的pc端可视化，用户对它需长时间使用，例如企业数据报表分析，各类BI等。在此类场景下，简洁简单高效的传达数据内容是非常必要的，更多的是数据分析师及业务部门在使用，他们需要长时间停留在屏幕及数据上做分析统计比对等工作，精准的传达数据的同时也减少对眼睛的过度疲劳，利于用户长时间舒适阅读，所以这类场景下以简洁为主。
（图片来源于网络）
第二类使用场景：
这类是以观看为主，并以快速传达核心数据信息的应用场景。此类场景多应用于指挥大厅、科技展馆、数字展厅等，他的特点是多屏幕拼接，展示面积大、数据类型多，展现形式多元化，业内也称之为数据可视化大屏。总之其主要就是核心数据通过视觉及动画的表现手法直观的输出给用户，增加用户的记忆达到过目不忘的效果，同时这对于数据信息的视觉传达要求比较高。此应用场景也是问题疑问比较多的，会关系到效果定位、数据信息传达、表现方式、软硬件结合等诸多情况。针对此应用场景展开分析，其他可视化设计也是相通的。
（图片来源于网络）
1、精准把握业务需求
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“不懂就问”。
2、数据图形化的选择方法
需求及数据确立后，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。
（图片来源于网络）
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，为了视觉效果和数据的传达，也会在此基础上进行优化设计。
优化设计之前要注意几点：
可视化大屏一般都是多屏拼接或者LED\LCD等材质屏幕。不同的屏幕像素是不相同的，显示像素、物理像素都不同，包括硬件设备的不同导致输出像素也不相同，例如同样是3X2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。
（图片来源于网络）
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数据的布局，页面的布局主要是依据业务及数据的重要程度来布局，可视化中会把核心的数据或业务的要点放中间，一方面中间是视觉的中心，二来也是数据和业务最容易传达给观众的核心位置。其他的数据放两侧排列，排列数据一定要考虑数据的关联性及联动性，应该有意识的把他们放一起或就近，让他们有关联系，当一组数据变化时联动效果更凸显，容易传达数据的价值。
最后插播一句，如果是拼接屏记得把数据避开拼接缝，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。
具体设计要根据项目确定使用的工具做调整，如web、u3d、ue4等等。项目用什么开发工具很大程度决定了设计方法方式，各种工具自有不同的优劣势，像web轻量化图表控件多，效果相比u3d会弱很多。u3d对三维支持好，粒子等效果有优势。了解这些大致可知道设计思路。
字体：
选择识别性高的，字体不要太细，同时要注意版权，不要选择太圆润的字体。
颜色：
颜色明度饱和度要高些，远距离观更利于信息清晰传达。颜色不要过于相近，大屏颜色相近更不易于数据间的区分，降低阅读舒适感。大屏背景选择深色系，内容选择亮色系。保持内容与背景有一定的对比关系，便于业务信息传达。（同时深色系也省电）
布局示例（以1920*1080尺寸，布局示例）
风格的确定也是至关重要的，首先要确定应用场景是怎样的（室内、室外、光照如何、灯光照射如何、硬件如何等等），要充分考虑，以及目标用户是谁，给谁用等等。都会对风格有不小的影响，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。
通过对数据图表的选择，屏幕布局及风格设计，一张初步作品已经完成。
此时最好结合业务目标及数据，设计内部先自检：
1、现在的设计布局是否合理
2、配色是否合理并能通过色彩传达数据的意义
3、整体设计是否符合之初的业务目标
4、是否存在其他问题等等
接下来就是各个相关人员及领导确认阶段。
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试（补充一句，设计开始前最好是能到现场测试硬件显示，颜色等，应最大程度的减少隐藏问题）。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。
（图片来源于网络）
开发工具不同（如web、u3d、ue4等等），对接方式也会有差异。相同相似之处有如标注规范，颜色，字体字号等等。对于一些三维场景需要提供三维文件，如obj、FBX等。
主要提供：设计规范（标注）、切图、三维文件（示项目需求并不一定设计提供），特殊动效可提供范例。
补充一点，拼接屏到8K左右甚至更高，输出像素不必达到8K，稍微加点效果，会卡到怀疑人生。一般会降低到4k左右，对硬件要求下降的同时也能保证整体效果和流畅度。
开发结束后，要拿到演示文件去现场测试，测试输出是否有问题，有无拉伸问题，测试有无卡顿现象，拼接缝与内容有无穿插，如有控制端（控制屏）需联调测试。确定整体无误后，才是设计的最后交接棒。
作者：聂永真
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蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
数据可视化是一种用图形形式来描述密集和复杂信息的通讯方式。由此产生的视觉视觉效果使得数据比较和用数据讲来故事都变得更加容易——这两种方法都有助于用户做出决策。
数据可视化可以表示不同类型和大小的数据：从少量数据点到大型多元数据集都可以表示。
数据可视化可以用不同的形式来传达。图表是一种常用的数据传达方法，因为它们不仅描述了不同的数据类型，还能进行数据比较。
图表类型的使用主要取决于两个方面：想要传达的数据，以及想要传达的数据有关的内容。以下指南提供并描述了各种不同类型的图表及其用例。
随时间变化
随时间变化的图表显示一段时间内的数据，如多个类别的变化趋势及其对比。
使用情况包括：
随时间变化的图表包括
类别比较
类别比较图比较多个不同类别之间的数据。
使用情况包括：
类别比较图包括：
排序
排序图表示一个项目在有序列表中的位置。
使用情况包括：
排序图包括：
部分-整体
部分-整体图表示部分元素是如何加总为整体的。
使用情况包括：
部分-整体图包括：
相关
相关图展示两个或多个变量之间的相关性。
使用情况包括：
相关图包括：
分布
分布图展示每个值在数据集中出现的频率。
使用情况有：
分布图包括：
流
流图显示数据在多种状态之间的流动。
使用情况包括：
流图包括：
关系
关系图显示多个项目之间是如何彼此关联的。
使用情况有：
关系图包括：
许多类型的图表都可以用于描述数据。下面的指导方针提供了如何选择图表的见解。
随时间产生的变化可以用时间序列图来表示，这是一种按照时间顺序来表示数据点的图表。
可以表示随时间变化的图表包括：折线图、条形图和面积图。
| 图表类型 | 用法 | 基线值 | 时间系列的数量 | 数据类型 |
| 线性图 | 传达数据中的细微变化 | 任何值 | 任何时间序列（适用于8个及以上的时间列） | 连续型 |
| 条形图 | 传达数据中较大的差异，单个数据点如何与整体数据关联、比较和排序 | 0 | 4个或以下 | 离散型或类别数据 |
| 面积图 | 总结数据集之间的关系，单个数据点是如何与整体数据关联的 | 0（当有多个时间列时） | 8个或更少 | 连续型 |
*基线值是指y轴上的起始值。
条形图和饼状图都可以用于显示比例，表示部分值与整体值之间的比较。
条形图、折线图和堆积面积图比饼状图更能够表达随时间产生的变化。因为这三种类型的图表中，可能的值共享同一条基线，所以比基于条柱长度的条形图更容易比较值之间的差异。
面积图有多种类型，包括堆积面积图和重叠面积图：
重叠面积图中不建议包含两个以上的时间序列，以免模糊数据。相反，可以使用堆积面积图在一个时间间隔内比较多个值（横轴表示时间）。
数据可视化使用自定义的样式和形状，以适应用户需求和上下文的方式使得数据一目了然。
下列有益于图表自定义：
视觉编码是将数据转换成视觉形式的过程。独特的图形属性可以应用于定量数据（如温度，价格或速度）和定性数据（如类别，风味和表达式）。
这些图形属性包括：
表达不同属性
多种视觉处理方式可以应用于数据点的多个方面。例如，条柱的色彩可以表示一个类别，与此同时条柱的长度可以表示一个值（如人口大小）。
形状可以用来表示定性数据。在该图表中，每个类别由一种特定形状代替（圆形，方形和三角形），这使得比较特定范围内的数据或与其他类别数据进行比较都很容易。
图表可以通过形状来以多种不同的方式表达数据。形状可以被设计为一条有趣的曲线，或一个精确的高保真图形，以及介于二者之间的其他方式。
形状的精确程度
图表可以以不同的精度来表示数据。用于深入研究的数据应该（根据触摸目标的尺寸和相关可视化要求）使用适合交互的形状来表示。而用于表达大致想法或趋势的数据可以使用细节较少的形状。
颜色有四种主要的区分数据的方式：
颜色区分类别
在环形图中颜色被用于定义类别。
颜色表示数量
在地图中颜色被用于表示数据值。
颜色突出数据
在散点图中颜色被用于突出特殊数据。
焦点区域
当颜色被少量使用时，它可以突出焦点区域。不建议使用大量的高光颜色，因为它们会分散用户的注意力。
颜色表示意义
无障碍
为了适应无法区别色彩差异的用户，可以使用其他的方法来强调数据，例如高对比度着色、形状或纹理。
将文本标签应用于数据也有助于澄清其含义，同时消除了对说明的需要。
图表中的线条可以传达数据的质量，例如层次结构、突出强调和对比。线条的样式可以采用不同方式，如使用虚线或不同的不透明度。
线条可以应用于特定的元素中，包括：
文本可以用于标记不同的图表元素，包括：
层次结构中级别最高的文本通常是图表标题，最低的是轴标签和说明。
| 范围类型 | 字体 | 字型 | 大小 |
| 1.图表标题 | Roboto | 常规 | 18pt |
| 图表副标题 | Roboto | 常规 | 14pt |
| 2.数据标签 | Roboto | 常规 | 22pt |
| 子标签 | Roboto | 常规 | 14pt |
| 3.轴标签 | Roboto | 常规 | 12pt |
| 4.说明标签 | Roboto | 常规 | 12pt |
文本粗细
标题和不同的字体粗细在层次结构中可以传达哪些内容比另一些更重要（或更不重要）。然而这种处理方式应该有节制地使用，即采用数量有限的字体样式。
图标可以表示图表中不同类型的数据，以提高图表的整体可用性。
图标可以被用于：
当在图表中使用图标时，建议使用普遍可识别的图标，尤其是在表示操作或状态时，例如：保存，下载，完成，错误和危险。
在传达意义时图标补充了颜色的意义。
有标记的轴或多个轴能够指示数据所展示的规模或范围。例如，折线图展示的是沿水平和竖直方向标记的轴的范围内的值。
条形图基线
条形图应该从基线（y轴上的起始值）上的0开始。从不为0的基线开始可能会导致数据被错误地感知。
轴标签
标签的使用应该反映图表中最重要的数据细节。轴的标签应该根据需要，并在用户界面中以一致的方式使用。它们的存在不应该妨碍图表的阅读。
文本方向
在图表中文本标签应该按水平方向放置，以保证其易于阅读。
文本标签不应该：
说明和注释描述图表的信息。注释应该突出显示数据点、数据异常值和任何值得注意的内容。
在桌面设备上，建议在图表下方放置说明。而在移动设备中，建议将说明放置在图表上方，以便在交互过程中保持说明可见。
标签和说明
在简单的图表中，图表元素可以被直接标记。但是，密集的图表（或较大图表组中的部分）可以在说明中显示标签。
小型显示器
在可穿戴设备（或其他小型显示屏）上显示的图表应该是桌面端或移动端图表的简化版。
图表为用户提供了可以控制所展示数据的交互模式。这些模式让用户关注图表中的特定值或特定范围。
以下推荐的交互模式、样式和效果（如触觉反馈）可以提高用户对图表数据的理解：
使用逐级展开的方式显示图表细节，能够允许用户根据需要查看特定的数据点。
缩放和平移是图表中流行的交互方式，它们影响用户研究数据和探索图表UI的密切程度。
缩放
缩放改变了UI显示的距离。而设备类型则决定缩放的执行方式。
当缩放不是主要操作时，（在桌面端）可以通过单击并拖动或（在移动端）通过双击来实现相同效果。
平移
平移能够让用户探索超出屏幕之外的UI。应该以对显示数据有意义的方式对其进行约束。例如，如果一张图表的一个维度比另一个维度更重要，那么平移的方向可以仅限于更重要的维度方向上。
平移操作通常与缩放配合使用。
在移动端，通常通过手势进行平移，例如单指滑动。
在移动端上，分页是一种常见的模式，允许用户通过左右滑动查看上一张或下一张图表。
在移动端，用户可以向右滑动查看前一天的内容。
可以使用切换控件、选项卡和下拉列表筛选或更改数据。
当用户调整控件时，这些控件也可以显示度量。
切换控件、选项卡和下拉列表意味着可以筛选或更改数据。
动效可以加强并巩固数据间的关系以及用户和数据的交互方式。动效应该有目的地（而不是装饰性地）被使用，以表达不同状态和空间之间的关系。
动效应该合乎逻辑，平稳且能够快速响应，不妨碍用户的体验旅程。
在这一案例中，数据的动效设置在切换按天显示和按周显示的时候。在切换的过程中不显示所选日期范围之外的数据，从而降低了图表复杂性。
此处的动效显示了两张不同图表之间的联系。
空白的图片和表格可以显示一些表明在数据可用时期望发生的内容。
在适用的情况下，角色动画能够带来愉悦感和激励。
角色动画丰富了空白图片。
数据可视化可以在一系列的多个图表中展现，这在UI中被称为仪表盘。多个单独的图表有时比一个复杂的图表能够更好地传达一个故事。
仪表盘的目的应反映在其布局、样式和交互模式中。仪表盘的设计应该适应它的使用方式，无论它是一个演示工具还是一个深入研究数据的工具。
一个仪表盘应该：
应该根据数据提出的问题对信息进行优先级排序。在本案例所示的操作仪表盘中，考虑了以下的用户问题：
分析型仪表盘能够让用户探索多个数据集并发现趋势。通常这些仪表盘包括复杂的图表，这些图表能够发现数据细节。
使用情况包括：
分析型仪表盘的案例有：
操作型仪表板旨在回答一组预定义的问题。它们通常用于完成与监视相关的任务。
在大多数情况下，这种类型的仪表盘会把当前信息安排在一组简单的图表中。
使用情况包括：
操作型仪表盘的案例有：
演示型仪表板提供了关于感兴趣主题的详细快照。
这些仪表板通常包括一些小图表或记分卡，通过动态标题来解释每个支持图表中提供的趋势和见解。
使用情况包括：
展示型仪表盘的案例有：
译者：杜雅黎
转载请注明：学UI网》Material Design Data Visualization 数据可视化
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与其他相对成熟的设计领域（UI、插画等）相比，数据可视化尚显小众，在一个细分、小众、不成熟的领域里做设计，“怎么去找灵感”确实是一些小伙伴经常遇到的问题。本文以本人工作经验为基础，系统性分析了该问题及对应的解决方法，并将其整理成文与大家分享，这在数据可视化行业内尚属首次。当然了，本文虽面向数据可视化设计师群体，但其中的方法是通用的，运用在其他设计领域也完全事半功倍。
本文围绕“搜什么——去哪儿搜——怎么搜——素材的整理——灵感的迭代与更新” 五大块展开。下图向展示了这篇文章的知识结构，大家可根据思维导图，选择自己感兴趣的部分阅读，也可把这张图作为知识卡片收藏，帮助自己梳理建立灵感库的思路和方法。
灵感库的建立大体上分主动与被动两种。主动，是我们有意识的收集、整理相关作品素材形成灵感库的过程；被动，指通过朋友圈好友分享、同行推荐等获取灵感的方法。因为后者更不可控，影响因素较多，比如你所处的圈子、社交网络使用习惯等都会影响被动获取的质量。所以今天，我跟大家分享的主要是第一种主动建立灵感库的方法，而这个方法的核心我把它归纳为两个字 ：搜索。
搜索是现在这个时代我们主动获取信息的最主要手段，每天我们通过各类关键词在各类APP上获取各样的服务、产品和资源。灵感的主动收集就是一个通过关键词搜索，然后分类、整理、研究、再利用的过程。所以影响灵感收集的主要因素其实就是我们能不能用好搜索。不同的搜索方法、渠道、关键词极大的影响着我们获取到的信息的质量，这也是本篇文章为何一搜索核心展开的原因。
如下图所示，同样的关键词在不同的搜索渠道，得到的内容质量是不一样的。
互联网很大，如果没有明确的目标，找灵感的过程就跟刷抖音一样，恍恍惚惚几个小时，好像点了不少赞，收藏了不少干货，回头看其实并没有什么特别有价值的东西，所以找灵感要有目标，有KPI才行，有目标就有标准，有标准才有方向和效率。
如上图所示，我对数据可视化这个行业术语做了分析和拆解，这样做的目的是为之后搜索关键词的提取做思路的拓展。很多小伙伴在搜索可视化相关内容时，思路总是局限在“可视化”这个关键词上，但是直接使用这个关键词搜索，大多数时候并不能找到我们心里预期的结果，或者搜索多次后，看到的都是之前见过的作品，很难突破边界，获取更多新的灵感。造成的这个结果的原因显而易见，就是关键词的匮乏，不知道搜什么。而对“大屏数据可视化”进行解析之发现，以往的搜索，我们只使用了四个方向里的其中一个，其它三个方向并没有很好的利用。现在，我们以每个方向上的核心关键词为基础，去丰富它的下一级关键词，这样就会像枝桠新生一样，在各个节点延伸出丰富的词汇。
媒介
媒介就是数据可视化设计最终落地在什么平台，一般来讲，大屏数据可视化设计落地的媒介当然就是大屏了，以它为核心做关键词的发散，可以产生其它几个二级关键词
数据类型
数据类型是主要数据的特征或来源，不同的数据类型，在可视化设计时有不同的视觉特征。比如地理信息的数据可视化，一般会与道路、河流、人造建筑、某区域内地标等一起出现，会有丰富的3D场景、动效，而图表信息相对较少；报表类信息的数据可视化，则主要以更好的展示报表内大量数据为主，所以强调信息的层级、主次，设计的目标是要减少用户认知负担、引起用户阅读兴趣，促进数据内容的有效传达，因而会较少使用动画，其次，因数据较多，也很难对应到某个具体的物理场景，故3D模型等也较少使用。
所以以数据类型为核心，拓展的二级关键词会让搜索结果更精准，更有针对性。
设计风格
设计风格就是视觉设计整体上给人的想象和感受，好的设计就跟一个人一样，一定是有自己鲜明的个性和气质，能够引起人的共鸣和向往的，唯有如此，设计才能吸引人，从而影响人，并最终传递自己的观点给观者。所以设计风格的定义是视觉设计中最重要的一环，也是最需要灵感和创造力的部分。
作为数据可视化设计师，我们想要找到的参考是那些具有数据可视化风格的作品，但这些作品本身并不一定是在讲数据可视化的内容，只要作品某部分的设计有我们想要的那种“感觉”，就可以了，而这个作品可能是某段影片、某个动效、某种图形、某个元素或声音。基于这样的思路，我归纳了一些具有数据可视化风格但不一定都是数据可视化作品的关键词。这就是一个特别有意思的点，我门想要找到某个内容，但当我们用最贴切它的那个名字去找时，却不一定能找到最能代表它风格的作品。所以当我们跳出数据可视化这样一个具体的点，而从更抽象的设计风格这个层面去看待它的时候，就能更好的的发散思维、拿到了更多好的关键词，找到更多的刺激点。
以设计风格为例，我们从它的节点上找到任意一个关键词：SCI-FI，然后搜索这个关键词，我们看看搜索到的结果。
业务场景
业务场景简单理解就是在什么情况下要解决什么问题，它是数据可视化的落脚点，也是数据可视化的商业价值所在。每个公司或团队，都会有自己专注的业务方向，所以在工作中找这方面的灵感，从业务场景入手效果最好。
简单回顾下，通过上部分文章的分析，我们从媒介、数据类型、设计风格、业务场景四个方面形成了一个数据可视化的关键词的矩阵。这个矩阵是建立灵感库的基础，之后我们每当我们有新的关键词要加入，或者有效果不好的关键词需要剔除，只需修改、迭代这个关键词矩阵即可。有了这个关键词矩阵后，我们如何利用它完成一次基于实际需求的灵感搜集？下面给大家举个小栗子来看一下怎么用。
一句话描述业务需求
首先用尽可能简短的一句话描述业务方诉求。
一句话描述业务诉求后，我们把业务需求带到关键词矩阵中，就会获得如下图的结果：
可以看到，带入需求后，按树状结构去匹配与需求相吻合的关键词，就可拿到明确的搜索指引目录，然后我们按搜索指引，开始灵感收集即可。
这里有个小小的点，就是为什么要尽可能用简短的一句话来描述业务方诉求，
合适的关键词是第一步，它保证了我们搜索结果的有效性，而去哪儿搜决定了我们搜索结果的质量。如下图，针对数据可视化设计师，我对“去哪儿搜”这个问题按我自己的从业经验做了梳理。
从我的归纳里大家可以发现，我把数据可视化设计师的灵感来源分为了四大块（其它行业的设计也大体上就这四块），分别是：设计网站、产品或服务提供方、独立设计师或工作室、视频网站。
设计网站部分列出的都是设计师们都熟悉的几个站点，在之前，大多数灵感的收集都可在花瓣完成，但花瓣最近几次改版之后，已经没有以前那么好用了。对数据可视化方面的素材搜索，个人经验下，强烈推荐大家去behance，虽然behance访问方面也面临一些困难，但是，但凡你想真的了解一些好的设计，这个网站，是你一定要想办法去经常逛逛的。至于为啥不推荐其它几个网站，倒并不是说其它网站不能用，只是搜索的结果相对局限。针对这块的具体分析，我会在文末的Q&A里进行。
我们知道，任何商业设计，一定是有一个业务或应用场景来支撑的，一定程度上设计就是在围绕业务场景提供视觉、交互、用户体验、品牌等方面的解决方案，也就是说设计是服务于业务场景的，反过来讲，服务于这个业务场景的就只有设计师么？当然不是。在市场条件下，服务的提供方除了像设计师这样的个体外，更多的是我们熟悉的另一个机构（组织），这个组织的名字叫“公司”。公司把大量专业的人员组织在一起，通过优势互补、强力协作，提供服务、解决需求方问题。对于数据可视化设计来讲，企业当然也参与其中。所以我们找灵感去服务提供方也是一个高效的方法。企业要证明自己的实力、要让潜在客户了解自己，必然会花大量的资源做营销做推广，而最常见的推广的落脚点就是企业官网。很多做数据可视化的公司，会在官网展示一些能体现自己业务特点、业务实力的案例，而这些案例就是这些企业最好的数据可视化设计作品了，没有人会在自己的脸上放垃圾上去，对不? 所以但凡有案例展示的官网，案列基本都是最典型最好的设计，所以从这些案例中找灵感，也是一个有意思且有效的方法和途径。
阿里DataV
Hightopo
Tob.Design
独立设计师一般给人的感觉是什么呢？就是在自己垂直的领域内极致牛逼，近乎神一样的存在。独立设计师要能顺利“独立”，当然是在设计能力、个人品牌建设、客户维护、运营管理等方面都有比较硬核的水准，所以这部分设计师作品一般不会差。而工作室一般都是一个或者几个知名设计师组成的团队，在管理方面更“公司化”一些，这样的工作产出也会比较稳定，水平较高。就可视化（包括类可视化）领域来讲，个人比较认可和喜欢的工作室有以下几个（欢迎大家评论里补充，或参与文末问卷调查），Ta们的作品风格鲜明，找灵感也是不错的参考。
dennisschafer
huds+guis
以上对于“去哪儿搜”的分析，我相信可以给大家很好的启发：我们设计师寻找好的作品并不一定要通过设计相关网站进行，你看大家都能看到的东西，即使有突破，那也是大家所熟悉的样子，你只有从圈子里跳出去，看80%的人看不到的东西，你的灵感才有机会与众不同，标新立异。
前面两部分，我们介绍了搜什么（关键词的定义），去哪儿搜（合适的素材来源），接下来以behance为例跟大家聊聊怎么搜，介绍一些具体的方法。我们的目标是尽可能少的点击搜索按钮，且尽可能多的找到符合自己预期的有质量的作品。要做到这点，首先我改掉自己以往的不好的搜索习惯。
我知道我很多小伙伴都是输入一个关键词，然后看结果页，没有满意的就换一个关键词继续，这样做很低效，容易漏掉结果页中符合你预期的好作品，并且也容易造成关键词的浪费，通过第一部分关键词矩阵的介绍，大家都知道，关键词是被精确定位推导而来的，若不停的换关键词，很快就会出现关键词用完了但是依然没有找到好灵感的囧局，所以榨干每一个关键词是高效搜索的重要手段，具体怎么做到这一点，我个人有以下思路给大家参考：
通过这个结果页面我们看到，搜索结果包含“所有结果、项目、人物、情绪板”四个选项，默认显示所有结果，但这个意义不大，重点在项目跟情绪板。
项目
切换到项目标签，项目标签下展示的都是完整的项目作品，这是可以快速浏览，看到感兴趣的内容就把它标记到新的页面，等所有浏览查看结束后再细看每个项目，并对项目做进一步的分类和整理。
项目标签下提供的筛选项很实用，分类依据推荐“好评最多+本月”的组合，以月为单位既可选到大家都比较认可的新作品也避免了因数据波动造成部分作品质量差的情况。“已策展”类似站酷或UI中国的首页推荐，是被官方编辑认可和推荐的作品，一般都会有很高的质量，但时间上可能会比较旧。
在筛选器里面，有另一个比较实用的功能叫做“按色彩筛选”，如果客户或者业务方对主色调有要求，就可以通过色彩的筛选，找到更符合我们业务需求的相关作品借鉴，或者设计师自己对某类颜色的搭配总是调整不好，也可以通过筛选，看看其它同行是如何处理这类色彩的，这也是一个有针对性训练和学习的方法。
情绪版
情绪版就是花瓣里的画板，它是其Ta设计师采集的同类主题的作品合集，用法也跟花瓣一模一样，唯一的不同是花瓣可以采集站外的内容到画板，而behance只能采集站内的内容，其余两者完全一致。
情绪版默认是按时间的先后顺序排列的，所以可以通过筛选项，将排列顺序调整为“关注人数最多”，正常来讲，关注人数越多的情绪版收集的作品质量也越高。
我们知道，像站酷、UI中国等平台，用户上传作品时，都需要给作品添加一些标签，这些标签的作用就是帮助网站做人工的作品分类，我们点击某一标签就能看到使用了同一标签的所有作品，可以说标签是比搜索关键词高效的内容检索手段。每一个作品下，都显示了作者上传作品时填写的标签，通过点击这些标签我们将搜索结果引入到了另一个更纯粹有效的内容领域。
更有趣的是，标签同样支持项目、情绪版这两个层面的进一步分类，同时也支持之前介绍过得分类筛选功能。也就是说，在最开始搜索时找准一个关键词，之后通过情绪板、作品标签等方式就能关联起来海量的内容。
通过前两步，我们已找到了一些比较不错的作品，而优秀作品的背后当然是优秀的设计师或团队。所以点进作者的主页看，一般都会有惊喜的。除了能看到作者自己的作品外，我想说的是另一个标签“好评”，好评这个标签其实体现了作者的审美和职业方向，如果作者本人在领域内已经足够专业，那么能被Ta欣赏和点赞的作品大概率也不会差，所以好评这个按钮，是借助行业大咖的手帮我们做了一次作品的筛选和收集，点这个标签进去大多数时候是不会让你失望的，一般都惊喜满满。
在今天，每个设计师离自己领域里最顶尖的大咖，只隔着3.75个人，通过点击作者的“正在关注”，你可以看到设计师本人还关注了行业里的哪些设计师，通过这样的操作3到4次，你会发现总有那么几个人，会在这个略显复杂的网络中被不同的大咖同时关注，那么Ta就是这个行业里比较顶尖的人才了。
在“正在关注”下面会显示作者所在团队，因为好多项目其实一个人是很难完成的，大都是好几个设计师协作的结果，所以如果你找到的这个设计师作品足够牛逼，那说明他的团队也是很不错的，顺便关注一波就好。
当你习惯这样摸瓜，一段时间后这个行业里几乎顶级的大咖就都在你的关注列表里了，做到这一步后你就会有一个新的收获，这点我们后面再聊。
利用前面的搜索方式，我们已经找到了不少较为满意的作品，接下来我们需要再对这些作品做简单的筛选整理，把真正符合我们需求的作品整理出来。
我习惯用网站自带的收藏功能及部分精品资源本地收藏的方式来整理自己的灵感库。网站的情绪板我把它看作是一个各个终端通用的网盘。behance提供了两个收藏作品的功能：点赞与保存到情绪版。站酷跟ui中国也有同样的功能。
点赞的作品，会统一收集到个人主页“点赞”标签下，所有作品按时间排列，比较乱，所以推荐把喜欢的作品收集到情绪板。建立情绪板可以按类别将作品整理到不同画板，由于情绪板是可以分享和被搜索的，所以使用情绪板整理灵感，不仅方便了自己，也益于同行。目前来看，情绪板在behance这个产品中已经跟花瓣中的画板非常像了，不仅可以采集一个完整的作品到情绪板，也可以采集作品中某个单独的图片或视频到情绪板，这样的灵活性跟花瓣完全一致，且behance将情绪板被放到了用户非常容易触达的位置，所以在大家的共同努力下，各类情绪板会越来越丰富，这个功能也会更有价值。
资源的自我更新
经常玩抖音的小伙伴都知道，抖音会根据你的点赞、浏览等行为，为你推荐符合个人口味的视频，而这样的推荐功能在behance也有，behance会根据你点赞收藏的作品、你关注的人，给你推荐相应作品，并且推荐作品是直接显示在首页的，每次打开behance，你都会在网站最直观的位置看到behance为你推荐的内容，这里的内容大体上分为两类，一类是你关注的设计师的作品更新，另一部分基于已经关注的作者推荐相似的作品给你，就我个人使用体验来讲，推荐还是相当准确的。
behance的推荐功能是资源自我更新的一个重要手段，你关注的同一领域作者越多，收藏的作品越多，它的推荐就越准确，这样就节省了一些资源搜索的时间成本。要想获得好的推荐结果，我建议你的behance上只关注一个领域的作者和作品，以我自己为例，我只关注数据可视化方向的作者和作品，虽然我也喜欢摄影、插画等，但我主业是数据可视化，所以为了提高首页推荐作品质量，其它两类我会去500px等更垂直的网站浏览，而不会在behance上关注。当然，网站只是个工具，你也可以有自己的用法，与我而言，我关注的核心是效率。
资源的迭代
如果把我们收藏的内容比作是云盘里的资源，那么资源并不是越多越好，无论哪种类型的内容，当内容很多的时候找起来都会比较麻烦的。我们需要坚持做一些工作来不断减少资源的数量提高资源的质量，少而精是最好的状态，如此我们就不需要花很多时间去找某个内容，而已有的内容又都能很好的满足需求。要做到这点，我们需要给资源做迭代，所谓迭代就是去掉旧的过时的内容，添加新的更好的。每隔一段时间，回来翻一翻自己之前收藏的作品，会发现有些作品自己已经看不上了，因为在做灵感收集的过程中，我们的审美会自然有所提高，当输入的作品样本越来越多，我们对作品评价的维度也会更多，之前那些觉得好的作品，现在看来也就会有缺陷和不满，这是一个很正向的结果，成长就是一个不断剔除的过程。删掉那些自己觉得不满意的作品，添加更符合自己当前审美的作品到各个情绪版。
迭代还意味着我们需要对那些情绪版的标签做维护，对那些命名跟内容不大匹配的情绪板，要及时更新更恰当的命名。同时，也要对情绪板内容的类别做维护，比如动画、视频类素材最好不要跟图片类素材放一起，因为列表的封面图并不能体现作品详情里是否包含视频等内容，所以作品很多时找起来就比较麻烦，按内容的不同类型把内容分别收纳进不同的情绪版可以给我们后续的应用节省不少时间。
首先，Behance国内访问不畅，并不影响它是世界范围最优秀的设计师聚集平台的事实。对于数据可视化而言，并不是一个新兴的领域，在国外早已有之，并且相对成熟，而国内相关作品、经验尚少，所以从获取知识的角度来看，behance上你能获取到的数据可视化相关作品或内容，不管是数量还是质量上，都要比国内的好。
其次，正如文章刚开始我说的那样，文中介绍的方法对国内的大部分设计网站同样适用，尤其是关键词的定义、标签的使用、收藏及情绪板（画板）的使用技巧。综上，我当然是要介绍“更好”的灵感获取网站给大家，而不是揪着大家熟悉的聊。
毋庸置疑，优秀的作品建立在良好的审美基础之上，好的作品看多了审美自然会有提升，但审美有了为啥还是做不出符合自己期望的作品来。这块有两个问题，一个是刻意练习的度没到，另一个是不会分析别人好的作品。刻意练习听名字就知道是什么意思，而作品分析就是我们要知道一个作品之所以让人眼前一亮，它“亮”在什么地方，就是要具体到细节，我们越是能够细致的指出那些让你觉得好的点，就越能模仿和借鉴，之后再辅以大量的刻意练习，才会有效果明显的提升。那么到底如何去拆解、分析一个数据可视化作品？有几步？有哪些方面？怎么做？如何应用？这一系列问题留待下篇文章继续聊。
当然了，下篇文章能否顺利发出，还是看大家是否喜欢和支持！
作者：BYMD
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