视觉元素在数据可视化设计中的运用

陈志莹，赵伟交

（河北工业大学 建筑与艺术设计学院，天津 300401）

从工业4.0到工业互联网，再到智能制造2025，数字化转型浪潮汹涌而至。互联网的蓬勃发展，使人们得以轻而易举地获取各类信息及数据，“大数据”迅速成为炙手可热的话题。面对庞大的数据量，“数据可视化”便顺势成为备受关注的领域，如何将信息快速、准确又具有美感地传达给需求者也成为视觉传达专业研究的热门。视觉元素对数据可视化设计产生极大的影响，本文主要从视觉元素设计的角度进行简要的探索与分析。

一、数据可视化简述

纷繁复杂的数据往往使读者不知所措，数据可视化作为解决此问题的有效措施，将大数据以图形化的视觉形式快速、精准的进行传达，使复杂多样的概念通俗易懂，最终目标是能够让决策者快速地做出决策。数据可视化是当下最直接、最简单、最高效的信息获取方式。在政务、零售、医药、化工与金属、地产、租赁、互联网、银行金融、通信、交通等行业，都能看到数据可视化在扮演着重要角色。数据可视化平台能够满足业务的多种需求，如监控、风险预警、市场分析等，是企业工作的得力助手。何为可视化？数据、故事、设计相互融合即为可视化，数据可视化是科学与美学相结合的产物。

二、视觉元素在数据可视化设计中的价值

大数据时代下的数据体量庞大，结构形式多样化，如何快速从海量数据中获取有价值的信息，是数据应用的重中之重，数据可视化是目前最直接、最简单、最高效的获取数据信息的方式。曾有相关机构提出论证，人类用右脑记忆图形的速度比用左脑记忆文字的速度快100万倍，由此可见将原始数据图形化、可视化的重要性。如果把原始数据进行整理，通过形状图形化、结合应用场景形成故事板、针对人类识别阅读习惯以布局、形状、颜色加以修饰，从而把数据明确的、有效的、直观地展现在用户面前，那么用户通过数据可视化进行人机交互，能够快速获取数据要传达的信息（图1）。视觉元素设计是实现数据可视化的重要环节之一，每张数据可视化的作品都是由不同形态的视觉元素组成，视觉元素的巧妙运用可驱使读者的视觉感知，在可视化的视觉层次和视觉暗示中起到主导作用。具有视觉层次的图表能够轻而易举地被读懂，可将读者的视觉范围直接引向关注焦点，增强数据易读性。

三、视觉元素在数据可视化设计中的运用

> 图1

> 图2

数据可视化要经过分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试的过程，视觉元素在优化图形的过程中起到决定性作用。数据可视化中的元素有数值、文字、图形、坐标轴四大要素，其中颜色、形状、纹理、动效、尺寸、位置、方向等为辅助元素。通过视觉元素的设计协助数据更直观地表达，进而给读者留下深刻的印象，视觉元素的加入丰富了数据可视化，为数据可视化作品建立了视觉层次，增强读者的视觉感知，使可视化更具趣味性，具有独特的鲜明性会更容易让读者身临其境。以下就从文字、图形、色彩这三点着手，将数据可视化中视觉元素的设计进行分析。

（一）文字

文字是数据可视化设计中的重要组成部分，文字的使用能够增强数据的可读性，有着注解可视化的作用，文字在可视化中主要有两大功能，一是呈现主题，二是辅助说明。文字使用中需要建立视觉层次，如文字应用在主题呈现时，主题也会有子标题和二级子标题的存在，根据文字的主次关系，需要在形态上对不同的文字进行视觉表现，进而给读者以视觉暗示。信息得到关注度的强弱，取决于对其属性的把控，字体、大小、位置、颜色、方向都是决定视觉层次的关键点，应以增强可读性为主要目标。

易读性是字体选取的基本原则，数据可视化设计并非纯属为了美感而存在的设计，其最终目的是快速传达与交流。要想提升易读性就要对字体的字号、行高、间距、方向等仔细斟酌，禁用一些艺术字体，保持字体端正，文字的方向倾斜会造成视觉障碍（图2），在数据分类较多时，为了在有限的范围内呈现多分类数据，就会将坐标轴中的数据类别名称方向倾斜，显而易见，被旋转了文字方向后，明显降低了易读性，所以在文字的字体及属性的选取上，保持文字的易读性尤为重要。

（二）图形

数据可视化设计中的图形可以理解为图表，匹配合适的图表是可视化的基础，某开源平台提供了上百种图表，将图表分为比较、分布、流程、占比、区间、关联、趋势、时间和地图九大类，每个图表都有各自的特性和适用场景，根据数据选取合适的图表是值得深思熟虑的环节。图表选择不合理会降低数据易读性，例如图3为数据比较类图表，图中分别为饼图和堆积柱状图，两者同时呈现两城市的男女比例对比图，显而易见，相对于饼图，堆积柱状图在视觉上更易比较数据分布。所以要想快速地传达数据信息，选好合适的图表将事半功倍。

每个图表都有各自的特性，适用的数据范围、数据条数及功能都具有差异性，如饼图的主要特点是表示不同分类的占比情况，通过弧度大小将所有分类进行对比，其主要的优点就是帮助用户快速了解数据的占比分配，其缺点是不适用于多分类的数据，原则上它的使用数据条数仅限9条为最佳视觉范围，如果分类较多且占比差距不明显的场景下，数据易读性极差（图4），每个切片都会变小，导致大小区分不明显。当数据分类大于9，小于等于15时，可以选择竖向柱状图取而代之，当大于15时选择横向柱状图为最佳视觉效果。所以在数据可视中图表的选取是数据可视化的基石，只要熟知各类图表的使用场景，才能匹配到合适的图表，增强原始数据的易读性。

（三）色彩

在数据可视化的视觉设计中，色彩是常被忽视的一部分，然而，在可视化中，合理的运用色彩不仅能够使可视化作品的呈现形式更加丰富多彩，更有利于加速读者对数据的认知，颜色是人的视觉系统对所接收到的光信号的一种主观的视觉感知。在可视化的色彩视觉元素设计中，常被使用到的表现方法有：色相对比、明度对比、纯度对比、面积对比。通过不同的表现方法能够使重点数据高亮显示，增强焦点数据的突显性及易读性，让读者快速感知到数据之间的差异性。色彩在可视化中有着举足轻重的作用，色彩运用中稍有疏忽就会影响到整体的效果，那如何才能使色彩元素的作用发挥得恰到好处呢？

首先，在设计过程中要熟知色彩本身的特性，譬如色相、饱和度、明度、形状、色彩面积及色彩搭配关系。其次，色彩数量选取上不宜过多，一般情况下，相同的时间和场景，以及色彩亮度和饱和度不变的前提下，色彩数量保持在7种以内为最佳选择，否则，会给读者造成视觉混乱，无法协助读者快速感知重要数据，造成极差的用户体验。最后，合理运用与可视化主题相关的色彩，运用与主题相关的色彩来呈现数据可以迅速地使读者产生联想，有助于加速读者对数据图形的认知，如詹姆斯汉森和他的同事曾一起研究的北半球夏季气温趋势图（图5），数据可视化的主题是呈现夏季气温的趋势，图表利用色彩的冷暖色区分数据之间的差异性，用蓝色、桔红色、红色分别来表示气温的冷热程度，此颜色的运用不仅符合主题，还符合人类对色彩的视觉感知习惯，能够让读者迅速产生联想，并获取到图表的含义。

四、数据可视化中视觉元素设计的注意事项

第一，权衡数据与视觉元素的关系。可视化并不是仅停留在视觉层面的艺术作品，优秀的可视化作品需要数据和功能的支撑，即便是精心打造的视觉盛宴也不能够挽救数据和功能差的缺陷，没有权衡好功能与视觉形态之间的关系，可视化作品就只是好看而已，并不具备任何的实用价值，反之，没有视觉形态，可视化也只是软件输出内容。成功的可视化作品中两者缺一不可。

> 图3

> 图4

> 图5

第二，确保可视化数据的合理性。可视化的精髓在于理解数据中的关系和模式，当没有数据时，硬编数据是错误的。可视化作为一种视觉语言，要与读者之间建立沟通，良好的沟通取决于所表达的内容是否为用户真实诉求，任何可视化作品都是以用户为中心的设计。所以，在做可视化设计之前要清楚地认识到为什么做，讲述什么故事，以及倾诉者是谁，数据合理、逻辑清晰才能为读者提供有用、合适、高效的数据服务。

第三，对新颖图表慎重考虑。条形图、饼图、折线图、气泡图为生活中常被使用到的图表，传统的图表类型总会被设计者认为不能吸引读者的眼球，总是想尝试一些新颖的图表来增添趣味性，然而，这种思维失去了数据可视化的最终目标，因此，掌握好功能和创新性之间的平衡十分重要，为了新颖而新颖的图表会让读者难以获取信息。

五、结语

如果说计算机科学技术的不断突破是大数据时代的基石，那么数据可视化的出现就是大数据时代的灵魂。将枯燥的数据组织在一起并串成故事线，进而提供给用户最具有价值的数据服务，是数据可视化设计的魅力所在。数据可视化作为一种视觉语言，不断地与用户进行沟通交流，并将冗余的海量数据层层筛选，化繁为简，展现其精华。而视觉元素设计使数据可视化更加丰富多彩，对其的发展起到了极大的推动作用。作为可视化设计的设计者，首先要权衡好功能和形态的关系，太过于追求视觉元素的表现，会出现华而不实的设计作品；太注重对原数据的理性表达，又会让设计枯燥无味。视觉元素会使图表更加生动有趣，更能够吸引住读者的眼球并使读者快速产生联想。设计者们要合理运用视觉元素进行设计，掌握好视觉层次，牢记数据可视化核心概念——将有用、合适的大数据快速、精准地传达给用户，提供高效的数据服务。■