在当前的大数据时代，了解如何可视化数据是UI/UX设计师技能的重要组成部分。今天几乎所有的公司都需要良好的数据可视化作为参考来确定业务方向和做出决策。创建的数据的可视化结果越好，用户做出的决策就越科学。
什么是数据可视化
数据可视化是将信息或数据转换为视觉上下文的概念，使数据更容易、更快速地被大脑理解。这涉及以人脑可以从中提取见解的方式呈现信息或数据，从而更容易识别大型数据集中的模式和趋势。
数据可视化也被定义为一种视觉艺术形式，它抓住了我们的兴趣并让我们关注信息，使我们能够内化数据中存在的信息和趋势。最常见的数据可视化形式有：条形图、地图、折线图、柱形图、面积图、子弹图、信息图表等。pixso总结了10种常用的数据可视化设计形式，以及其应用场景，有助于提升数字分析类产品的设计思维。
数据可视化形式
1. 条形图
条形图是最流行的数据可视化方法之一。条形图将数据组织成矩形条，便于比较相关数据集。你可以在以下情况下使用条形图：
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比较同一类别中的两个或多个值
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让用户了解多个相似的数据集是如何相互关联的
2. 地图
要显示有关地理数据分布的信息，使用地图是一个非常合适的选择。你可以在以下情况下使用地图：
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显示涉及特定位置的客户数据
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让你的客户查看他们附近的数据点
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显示客户数据的清晰地理分布
3. 折线图
折线图通常用于通过以简洁准确的图表线格式可视化数据来帮助用户扫描信息和了解趋势。你可以在以下情况下使用折线图：
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让用户了解数据的趋势、模式和波动
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允许用户比较不同的数据集但与多个系列相关
4. 散点图
散点图是一种二维数据可视化，它使用点来表示为两个不同变量获得的值——一个沿 x 轴绘制，另一个沿 y 轴绘制。你可以在以下情况下使用散点图：
构建交互式报告
显示紧凑的数据可视化
5. 饼状图
饼图是一个圆形图，它被分成多个段（即饼片）。这些片段代表每个类别对显示整体部分的贡献。
你可以在以下情况下使用饼图：
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计算出某物的构成
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快速扫描指标
6. 仪表
仪表通常用于可视化单值指标，例如年初至今的总收入。换句话说，仪表显示单行中的一个或多个度量值，并非旨在显示多行数据。
你可以在以下情况下使用仪表：
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跟踪具有明确目标的单一指标
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你要显示的数据不需要与其他数据集进行比较
7. 表格
表格是一种以列和行显示数据的可视化类型，非常适合发布。
你可以在以下条件下使用该表：
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显示可以分类组织的二维数据集
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向下钻取以使用自然向下钻取路径分解大型数据集
8. 热图
热图主要通过色彩变化来显示数据。适合用来交叉检查多变量的数据，方法是把变量放置于行和列中，再将表格内的不同单元格进行着色。
你可以在以下条件下使用热图：
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对实验数据进行质制和差异数据的展现，如比较全年多个城市的温度变化，看看最热或最冷的地方在哪儿
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展示重点研究对象的表达量数据差异变化情况
9. 子弹图
子弹图的样子很像子弹射出后带出的轨道，随着行业数量变得更加多样化，该图表对于想要在不同经济部门之间进行比较的人们来说是一种有用的视觉效果。
你可以在以下条件下使用子弹图：
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可用于将度量的绩效可视化，并与目标值和定性刻度做比较
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展示数据分类和数值排名
10. 面积
面积图有多种，包括堆积面积图和重叠面积图。
你可以在以下条件下使用面积图：
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表示多个时间序列
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使用颜色高光和中性色的组合来提供对比和强调
所有这些数据可视化都包括以下功能：
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指标：这些指标显示给定主题的数据集合的层次结构和组织。它们突出显示最重要的信息。
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简单：信息清晰。“一张图胜过千言万语”，读者立即了解当前信息。
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简洁：信息简短明了，没有可见的不必要信息。
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原创性：乍一看似乎无关的数据类型，以一种为读者提供对该主题的新视角的方式收集和显示。
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颜色：为了吸引读者注意最重要的信息，使用了清晰易懂的调色板。
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美学：图形生动，设计精良，赏心悦目。
数据可视化为最初可能看起来无趣或难以理解的内容提供了一个有趣的新视角。这10个例子告诉我们，真正的限制是你的想象力！如果认为你可以在数据可视化设计领域一展所长，不妨在Pixso进行设计测试吧，Pixso精细化钢笔工具、组件级自动布局、矢量网格等工具，足以让你发挥想象力！
