商务数据可视化PPT设计指南_数据分析师培训
图表数据的展示,是PPT设计中最常用的功能。要想让听众能快速理解PPT数据的内容,需要我们对PPT图表的数据进行可视化的设计处理。今天为大家带来Visage的数据可视化设计指南,我们可以了解到数据可视化设计的价值和数据可视化设计的科学根据,并且了解数据可视化设计的内容。
仅用文字不足以传达信息
作为人类,我们在生理上便倾向于阅读图形信息,我们能够更快速的理解图像——很久很久之前,人类便能理解图像的含义,而创造语言是为了更好地描述图像。这是我们的天性,因此视觉图形是信息最有利的传达工具。在信息爆炸的时代,我们开始追求信息的效率性、愉悦性以及通俗易懂。因此,信息的传达技巧尤为重要。优秀的内容表达不仅仅是简单地图文混排,视觉必须能够表达出信息的主旨,视觉设计前必须要了解内容的框架。本指南将深入剖析视觉能够行之有效的原因——并给出设计建议,让你的设计更加得心应手。
为何大脑偏爱视觉图形
通过大脑的视觉系统,我们人类可以迅速的识别、贮存、回忆起图形信息,本能地将图形信息中的理念转化为长期记忆。在原始文明时代,图形信息能帮助人类趋利避害,先前经历过的幸存者往往能够对视觉信息做出“主动反应”,他们知道火是热的,狮子是危险的,芒果是美味的。
时至今日,我们的生活水平得到了极大提高,从野外到室内,从未开化到文明,但视觉图形依然对我们的生活至关重要,在信息爆炸、媒体几何式增长的时代。对信息进行可视化,不但可以提高阅读效率,也符合人类的生理本性。
可视化的价值所在
数据可视化的核心价值主要几种在三个地方:视觉吸引力强、易于理解、容易记住。因此,在进行设计时,要根据自己所设计的信息内容而
合理设计,放大相关的优势。
科学原因
我们的大脑通过“预注意”来处理环境中的视觉线索,并且在潜意识中不断的吸收、过滤,
从而实现信息的收集与记录——这一切发生在250ms内。
看看以上的案例,你会发现你会自然而言的关注每张图中的“变体”。
寻找数据背后的故事
整理、分组、理解信息,寻找其中可视化的可能性,并且通过观察和比较总结信息之间的关系。
含义清晰的视觉元素可以帮助设计者将信息包装为更有趣的故事,而在商业中,经常利用数据之间的比较,来更有说服力的表达观点。
给予场景联系
高效的数据可视化不仅仅取决于信息的可视化类型,还取决于一种平衡:既要保证整体信息通俗易懂,同时也要在某些关键点上有所突出,提供深刻、独家的信息解读。
除此之外,还需要提供合适的场景上下文联系,来合理架构数据,无需把故事讲完,也不要通篇说教。设计者要通过设计,让数据彰显价值,同时引导用户自己去得出结论。
展示,而不是说教
在企业中,很多重大决策都依据数据,因此在企业中的信息传达往往必须附带图表数据。而此中的关键在于,数据必须要设计的易理解、精确、有价值。
数据可视化:该做和不该做
数据可视化的效率性极佳,但前提是必须要准确运用,错误的信息展现方式会造成误解。在进行数据可视化设计时,确保以下几点:
1 | 为数据选择正确地可视化类型
2 | 精确传达数据
3 | 遵循每种可视化类型中的最佳案例
你知道吗?柱状图的正确排列方式有3种:根据字母表排列,根据数值排列和循序排列。
为内容而设计
故事再美好,数据再具有吸引力,如果设计糟糕,那么用户也不会被其吸引。
优秀的设计同样谁关键,能够高效的转化信息。设计的作用便是利用其精美的外观吸引用户阅读。
遵循公司内部的设计语言
当你进行视觉传达设计的时候,可以采用很多方法去传达信息。无论是传达重点,还是传达方式都需要“因地制宜”。因为你设计的一切都会影响到生意,因此在设计之前,一定要参考公司内部的设计语言,保证品牌的一致性。
设计的10条建议
对于非设计师来说,创造外观精美的内容可能是一种挑战。
虽然简约设计能够让外观大方精美,但是一定要留意一些基本设计原则是否做到。
1 | 色彩
单页中不得使用超过5种颜色,色彩使用要收敛,仅仅用来突出关键信息。
2 | 字体
所有的字体必须清晰、大小合适,用来高效传达信息。
3 | 版式
要提供符合逻辑的层级,引导用户进行信息阅读,保证元素对齐,从而保证视觉一致。
4 | 标注
谨慎使用标注,仅用来标注关键信息。
5 | 留白
要保持大量的留白空间。否则如果信息量太多整体会看起来杂乱。
6 | 插画
插画必须符合基调和主观意愿。如果能够提高内容传达效率便可加上,否则不必。
7 | 图标
图标必须简约、易懂、具有普遍性,图标的作用是为了提高理解力,而不是让用户感到混淆
8 | 数据
一组数据,一份图表便够了,不要画蛇添足,一组数据,多份图标。
9 | 比例
眼睛是可以欺骗的。确保数据可视化设计中的元素比例得当,这样用户便不会遗漏、无法快阅读。
10 | 简约性
避免无比要得设计,包括3D图表,装饰性的插画和毫无关联的元素。
需要合适的设计工具
传统的设计工具和设计软件或者是功能不完备,或者是学习成本高,或者是设计出的东西美学不达标。数据可视化正当时,属于新兴领域,需要更好的设计工具。
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