数据可视化设计的流程（数据可视化设计原则）

数据可视化的基本流程

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。

播放动画：一般来是提供播放功能，像看视频一样，让用户能够完整看到数据随时间变化的过程。下图是Gapminder在描述多维数据时，提供随时间播放的功能，可以直观感受到所有数据的变化。总结 数据可视化形式多样，思考过程也不尽相同。

商务数据可视化的步骤主要包括：确定目标、数据收集、数据清洗、选择可视化工具、数据可视化设计、测试和修改、发布和分享。 确定目标 首先，要明确数据可视化的目的。这有助于确定需要收集哪些数据，以及如何展示这些数据。

个人以为数据可视化服务商业分析的经典过程可浓缩为：从业务与数据出发，经过数据分析与可视化形成报告，再跟踪业务调整回到业务，是个经典闭环。下图为可视化组件的“框架图”：可视化最基本的形式就是简单地将数据映射成图形，大脑可以在数字与图形间来回切换从而寻找模式。

数据可视化的设计步骤有哪些?

数据处理和数据变换，是进行数据可视化的前提条件，包括数据预处理和数据挖掘两个过程。 一方面，通过前期的数据采集得到的数据，不可避免的含有噪声和误差，数据质量较低；另一方面，数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进一步的数据挖掘才能提取出来。

商务数据可视化的步骤主要包括：确定目标、数据收集、数据清洗、选择可视化工具、数据可视化设计、测试和修改、发布和分享。 确定目标 首先，要明确数据可视化的目的。这有助于确定需要收集哪些数据，以及如何展示这些数据。

我们需要了解现有数据的信息、规模、特征、联系等，然后评估数据是否能够支撑相应的可视化表现我们设计的图形图表，要开发能够实现。

大屏数据可视化设计指南

1、大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。 数据分析类图片来源：必应；图片作者：帆软软件有限公司 大屏数据可视化设计原则：设计服务需求、先总览后细节设计服务需求 大屏设计要避免为了展示而展示，排版布局、图表选用等应服务于业务，所以大屏设计是在充分了解业务需求的基础上进行的。

2、首先是旧版用色不恰当，最严重的问题是图表上没有任何数据，因为展示型的大屏，很少有交互行为，这样的设计是不可取的，不能让观者去猜百分比数据，数据可视化就要用图表数据的形式展示出来最直接的信息，除非是展示趋势并不是准确的数据。

3、座位布局：设计时要考虑最佳可视范围，确保用户在不同位置都能清晰看到关键信息。接着，进入大屏制作流程的深入探讨：数据可视化大屏制作流程工具选择：推荐简道云，适合业务人员快速搭建轻量级大屏，无需编程基础；FineBI则适合专业需求更高的用户，两者均来自帆软集团。

怎么做一个数据可视化大屏?

数据可视化大屏设计慎用大面积的渐变色，小面积可尝试，一般大屏都是拼接屏，品牌不一样色差会表现不一，所以初稿出来后可以先去大屏上看下效果。

数据整合：将不同来源的数据整合在一起，建立数据仓库或数据集，以便后续的分析和查询。数据整合的方式可以使用ETL工具、编程语言等。数据存储：选择适合的数据存储方式，如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等。根据数据量和查询需求来选择存储方案。

新建空白大屏可选择“添加新数据”，载入模板大屏可选择“替换数据源”，而以上两种新建大屏的方式均可以连接山海鲸数据管家进行数据接入。数据导入过程可以在新建大屏后导入作为备用，也可以在所有组件设置完成后再导入。