数据可视化设计在美妆类APP 中的应用

随着“互联网+”的飞速发展，美妆大数据呈爆炸式增长趋势，如何从庞杂且非结构化处理的数据中提取有价值的信息变得至关重要。近年来，许多国家都在积极推动美妆信息化的发展，美妆大数据的分析和数据可视化应用发挥了巨大的作用，提高了美妆护肤的安全性。传统的美妆类APP 是以售卖高销量的美妆产品为主，而目前美妆类APP 开始着重于为用户提供全面的皮肤健康管理，为用户推荐更有针对性、更适合的产品。因此，美妆大数据和数据可视化的重要性和有效性凸显出来，研究美妆大数据可视化技术的应用变得尤为重要。

1 概念解析

1.1 美妆大数据

数据是数字经济时代最具有价值的生产要素之一，其正在深刻的改变着人们的生产和生活方式。由于各种智能设备、传感器、网站等每时每刻都在产生着新的数据，因此导致了这些数据规模庞大，且呈爆炸式增长，从而催生出了“大数据”。美妆大数据则是指在美妆行业中产生的数据，其主要来源于临床实验数据、电子病历、美妆产品研发备案、美妆产品销售、个体皮肤健康信息等。通过对美妆大数据的挖掘可以实现商业发展及数字化应用场景的实现。此外，通过对海量真实案例的分析还可以迅速把握用户皮肤的总体状况、美妆产品使用与功效的相互关系、用户的购买倾向等，从而作出更加准确的预判。

1.2 数据可视化

数据可视化是将数据背后的信息内容以图形形式表现出其结构、数值、变量、关系等的科学研究。数据可视化的过程注重数据内容的视觉效果，能传递数据本身的信息与含义，其呈现结果的表现形式与视觉风格，是由数据内容本身和设计师共同决定的

。这种设计方式可以帮助人们利用大量潜在有意义的数据信息来实现商业价值。在云计算与大数据技术推动下，数据可视化可以理解为用户与数据之间的一种媒介，用户对这些经过处理信息的解读效率和准确性体现了交互系统中数据可视化设计的完善程度。

2 美妆类APP 的现状分析

随着现代社会女性消费水平的不断提高和对自身形象的更高追求，国内涌现了一大批美妆类APP，经过多年来市场的检验，逐渐摒弃了功能单一、单纯罗列问题和解答信息的简单美妆咨询类APP。目前市场中运营的美妆类APP 无论是在用户数量、服务模式、商业投入等方面，还是技术支持等方面都走在行业发展的前列，但大多千篇一律，保持着约定俗成的规律，只有细微之处存在着差异，缺乏辨识度与自身特点。通常采用“内容+电商模式”，帮助用户快速获取大量美妆类商品信息，同时以社交分享的方式刺激用户消费

。这就造成了美妆类APP 急于提高转化率而对用户个体的皮肤状态数据和美妆需求关注不足的问题。且以转化率为目标导向的美妆APP 在展示化妆品销售数据时局限于直观的价格、销量和排行，未能反映销售数据背后的商品成分、适用人群、品类占比等更深层次的数据。因此，如何打破美妆类APP 数据展示的局限性是提升用户体验的重点问题。

3 数据可视化设计在美妆类APP 中的应用意义

中国作为全球最大的护肤品新兴市场，其规模逐年扩大，2018 年全年中国化妆品零售额达到了2619 亿元，而至2019 年1—11 月中国化妆品零售额已达到2780 亿元。但护肤品属于化学合成产品，尽管有利于皮肤状态的改善，但若使用不当仍可能带来负面效应，损伤肌肤。当下用户能便捷了解这些护肤品效用信息的主要途径，即美妆类APP，但由于产品的效用信息涉及多种化学成分，易读性差，造成用户不愿读取或在读取过程中易曲解信息含义，最终导致用户对化妆品的滥用。数据可视化设计旨在将海量的高维数据转化为动态或静态的图形或图像，从而得到计算结果整体和直观的展示，以便于人们分析数据及寻找数据内部更深层次的规律。因此，美妆类APP 对于产品效用信息和用户使用数据进行可视化设计的意义在于提供一个真实信息交互反馈的美妆护肤平台，增强用户对美妆护肤及自身状况的正确认识，揭示商品背后隐藏的实际效用，以用来帮助用户做出符合自身情况和需求的购买行为。

4 数据可视化设计在美妆类APP 中的表现形式

这些数据针对人体皮肤结构而设定，由内而外涉及表皮层、真皮层、皮下组织。通过智能手机可以采集到人体某一时刻的肤色、毛孔、纹理、水份、油份、睡眠质量等数据，通过不同的可视化表现形式处理，这些数据可以反映出人脸的健康状态，这样能加强用户对于护肤行为所导致的概率性事件的预测能力和分析精度。根据人眼直观感受肤质数据的难易程度，将这6 种肤质指标分为方便直接观察的显性指标和不易直接观察的隐形指标，进行不同数据的可视化表现方式研究。

4.1 人体肤质指标数据

根据智能设备所收集的数据以可视化的形式传达给用户，这是APP 界面设计采取的常见形式。在美妆类APP 中，需要使用这种表现形式的对象大多与人体皮肤数据相关，不过部分外界影响因素数据也不应被忽略。数据可视化在界面中的应用通常以图形隐喻的方式代替直白的数字呈现，通过视觉化展示模型弥补美妆数据带来的复杂感，更能有效地服务于用户。目前，美妆类APP 市场的重点需求是解决人体肤质指标数据和外界环境指标数据所采取的数据可视化的表现形式。

4.1.1 显性指标

常见的图表类型有折线图、柱状图、堆积柱状图、面积图、饼状图、散点图等，这些图表可以表达出绝大多数的数据结构。

毛孔，很大程度上直接影响了面部皮肤的整体感观，并且对于皮肤的清洁方式、上妆手法、效果等都有不同程度的影响。因此，一款美妆类APP 能否准确地反映出毛孔的状态对于用户选品至关重要。利用智能设备的微距摄像头可获得人脸的微距图像，对其应用一种快速模糊均值聚类的毛孔检测算法可以检测出图像中的毛孔区域。此项数据可以采用圆形点阵的图例表现形式显示在皮肤模型上，提示用户需要注意毛孔粗大的部位。

纹理，作为肤质评价的重要指标之一，在一定程度上能体现出皮肤的正常生长状况，也可以用来判断皮肤的衰老程度，计算皮肤年龄的重要依据。最常见的纹理特征提取方法是求取纹理图像的灰度共生矩阵，可将因胶原蛋白流失造成的显著皱纹，用线条图例表现形式将程度和位置展示给用户。而对于细小的干纹只给出文字提示，因为皮肤模型中线条过多会造成数据读取困难。

周大娘也一定知道金枝赚到钱了，因为每个新来的第一次“赚钱”都是过分的羞恨。羞恨摧毁她，忽然患着传染病一般。

4.1.2 隐性指标

水份和油份作为皮肤真皮层中两种极易变化的数据，易受到人体健康状态、外界环境、使用产品等多种因素影响，因此表现它们数据变化的趋势远比表现它们在某一时刻的数值更为重要。一段时间内的连续性数据为数据可视化设计提供了良好的基础，例如，折线图的表现形式可以使用户清晰地获取高低峰值结合此段时间内使用的产品进行功效判断。

数字型是数据可视化设计中最基础的也是最常见的表现类型，又被称为“量化表述”，即“量化+沟通”。量化表述是一种关于数字呈现的行为，当大份包含数字的数据资料借助排列呈现的方式传递信息的报告或者行为都属于量化表述

。它具有表达准确、清晰易读的特点，因此多用于展示原始数据中的数值，其载体通常是国际通用的阿拉伯数字。由于美妆类APP 针对一个对象需展示不同类别的数据，那么就需要分析这些数据之间的关系，对应用户的主要需求，确定数字型数据的呈现顺序。设计师可以通过加大字号和突出颜色来自然地吸引用户关注特定的数值。

4.2 外界环境指标数据

温度和湿度是美妆类APP 需要重点表现的环境数据，因为在不同温度和湿度条件下，皮肤状态完全不同。现代医学证实，空气过于干燥或潮湿会导致细菌和病菌的繁殖和传播。空气湿度影响着皮肤表面粘液和汗液的蒸发，以及通过皮肤的水分扩散，在低湿度时，皮肤极度干燥，会导致皮肤的损伤、粗糙和不舒适，甚至会削弱皮肤的保护功能。在温度低于23℃时，皮肤的油脂分泌开始下降，大概每降低1℃，油脂分泌就会减少5%～10%，在温度低于18℃的环境中，可引起皮肤灼痛感，在温度达到8℃时，皮肤的油脂完全分泌停止，油脂分泌停止之后就无法将表皮层的水分锁住。而在温度高于33℃时油脂分泌会开始趋于旺盛。

因此，美妆类APP 应做到及时反馈环境中的温度和湿度，提示用户做出相应的防护措施，避免造成皮肤缺水、敏感等不适反应。这两种数据的可视化表现可以采用数值与颜色变化相结合的形式。即在适宜温度和湿度下，使用常规色文字表现数值，在偏高或偏低的温度和湿度时，通过改变文字的颜色来传达不同的环境状态。

张仲平下海多年，早已不把自己当作什么知识分子，他宁愿把自己定位成一个合格的生意人。什么叫合格的生意人？就是在遵纪守法的前提下获取最大利益的商人。张仲平对自己目前的生活状态很满意，那就是外面的生意做得顺风顺水，家里夫妻和睦、夫唱妇随，有那么一种中产阶级的从容自信。

（2）去中心化程度不足问题。在PoS以及PoW共识机制中，节点与节点之间地位完全平等，因此去中心化程度较高。然而由于比特币等货币算力不断上涨，单个设备挖矿已经很难获得挖矿的奖励。促使一些“bitcointalk”上的极客开发出一种可以将少量算力合并联合运作的方法，使用这种方式建立的网站便被称作“矿池”。对于比特币而言，目前全球约70%的算力在中国矿池手中，这可能会造成去中心化程度不足与51%攻击。由于PoS对硬件要求较小，普通计算机可以挖矿，因此去中心化程度更高。对于DPoS而言，节点之间并不完全平等，因此去中心化程度不如PoW与PoS。

5 数据可视化设计在美妆类APP 中的应用思路

美妆类APP 在以智能终端为实质传播设备的新型美妆护肤管理模式中，数据分析和信息交互反馈作为其发展的必经之路，应充分利用数据可视化弥补化妆品功能效用信息短缺的问题，实现推广产品与用户间的信息交互反馈。用户在认识自身皮肤状况时需要读取大量的数据信息，其数据涉及人体皮肤的各项机能指标，如皮肤的油份、水份、色素量、毛孔分布情况、皮肤纹理等。这些数据具有复杂性和变化性的特点，非专业人士难以正确读取数据。数据可视化设计正为这种信息交互的难点提供了解决方案。它可以被看作是对用户信息数据的重新编码，通过图形、图标等视觉元素形成新的易于用户理解的程式反馈给用户。而如何做好这中间的编码工作，主要是应用好以下几个数据可视化的表现类型。

5.1 数字型数据可视化设计应用于肤质数值展示

用户睡眠质量数据的表现也对美妆类APP 具有重要意义。众所周知，人体的睡眠质量影响着人体健康的方方面面，前一日的睡眠质量更是直接影响了次日的皮肤状态。由于在睡眠过程中用户无法感知身体数据的变化，美妆类APP 可以通过连接智能设备来监测睡眠状况和身体状况，通过生成睡眠总时长和深度睡眠时长报告来帮助用户判定皮肤状态是否受到影响。

服装从业人员软件操作习惯各异。长期以来，服装业使用各类通用设计软件或专业设计软件进行服装款式设计，如CorelDRAW、Adobe Illustrator、Photoshop等，服装样板制作软件也有很多。设计师通常可以掌握一、两种软件的操作，但在开发产品时，一般都会选用最顺手一种软件。企业在进行产品数据管理 （PDM）系统选型的时候要充分考虑产品开发人员的操作习惯，如果强行要求从业人员改变软件使用习惯来适应产品数据管理 （PDM）系统，势必会遭遇一定的阻力，即使通过各种机制激励人员完成适应过程，也会延长PDM的实施周期。

5.2 图表型数据可视化设计应用于化妆品销售数据展示

图表型的呈现方式是对复杂、散乱的原始数据进行重新编码后将其蕴含的关系或结果展示给用户。这就需要设计师对数据正确理解后，选用合适的图表把数据可视化的效果呈现出来，并且对图表进行有深度的设计。在这个过程中，数据的分析、图表的选用和设计都是至关重要的，它们会直接影响图表表达数据的合理性，以及数据呈现的完整度。

肤色，作为最符合人眼观感的肤质指标，可以采用人脸插画和填色的表现形式直接呈现对应的色彩，使用户清晰、直观地了解自身的肤色，若存在局部暗沉可在相应区域加深色块用以提示用户。另外，可以给出肤色的判定准则，即根据Chardon 提出的Lab 色彩空间对肤色进行分级，可将人脸肤色划分为非常浅、浅、中间色、褐色、棕色、黑色6 种肤色，方便用户判定自己皮肤的基础色调。

(2)第二个障碍是需要穿过靶细胞周围的基质组织和细胞中的靶分子。许多肿瘤组织被凝血衍生的基质凝胶，如纤维蛋白凝胶或基质组织所包围，或者是由成纤维细胞包裹的结节。对于这些肿瘤组织，释放低分子量药物或从聚合物链裂解以及胶束和脂质体的崩解可能是一个基本点。此外，大分子本身可以在基质组织中扩散相当长的距离：例如，IgG(160kDa)可以在1%琼脂凝胶中自由地一夜之间扩散到5mm上。因此，对于将高分子药物输送到肿瘤而言，第二种屏障可能不是这样严重的问题。

5.2.1 堆积柱状图展示产品销售数据

堆积柱状图是在一般柱状图表示某一常量在随时间变化而产生数据变化的基础上，通过增加常量以展示两个或两个以上数据的变化，并凸显常量之间的综合比较情况。由于我国紫外线指数年均值空间分布存在着随纬度和经度变化的显著特征。紫外线指数随着维度增大而减弱的特征清晰，紫外线指数夏季最高，春季第二，秋季第三，冬季最小

。而皮肤的斑点分为黑斑、黄褐斑、蝴蝶斑等，出现的原因主要是由于紫外线的照射

。因此，我国用户的护肤需求根据其所处生活环境有所不同。由此设计的堆积柱状图如图1 所示，可以体现出某一产品在随时间变化时南北方销售额之间的关系，从而帮助用户判断该产品是否适用于当前所处的环境。

在每次迭代时,都采用归一化算法w←w/‖w‖,利用施密特正交化过程,使第p个特征向量与其他特征向量不相关，即

近年来的理论研究以及企业实践表明，理论界一般都是采用数学建模的方法来对供应链信息共享研究，并且大多数集中于信息共享的价值问题研究上。很多学者运用DEA方法面向供应链管理的研究，但大多集中于对供应链环境效益的影响研究、供应链知识共享评价、信息技术管理、供应链风险管理等领域，几乎没有学者用该方法在供应链信息共享领域进行研究，由此表明了本文的研究价值所在。

5.2.2 矩形树图展示产品市场占有量数据

矩形树图是能够直观表现数据占比关系的图表，其可以展示多层结构的占比情况。如果用不同颜色表示各个分类，则可以在大分类中不断下设二级分类。利用这种图表可以良好地展示各大美妆品牌在某一品类的产品中占据的市场份额。如图2 中将粉底液销售排行前五品牌的市场份额通过矩形面积展示出来，相比于数字型的展现方式，这种矩形树图可以帮助用户了解某品牌在特定领域的实力及其产品竞争力。

5.2.3 环形图展示用户评价数据

环形图是显示数据占比关系最直观的图形，通过其弧度的大小来表示占比多少。其与饼状图最明显的差异在于其中心的空心区域可以放置标题或图标，具有说明作用。由于化妆品的功效因人而异，而且通常需要使用一段时间后才能检验，因此用户使用产品后作出的评价更能展现该产品的品质，也对欲购买该产品的用户具有重要的参考意义。如图3 中将用户使用产品后的评价数据按类别划分，可以直观地反映出产品的特性，帮助用户预知效果。

两组患者术前PO2及PCO2比较均具有可比性(p>0.05)；术后2 d及5 d，实验组较常规组均有明显改善(较p<0.05或p<0.01)，见表1，2。

5.3 插画型数据可视化设计应用于成份数据展示

在数据可视化设计领域中，由于插画型的数据呈现方式对技术开发、适配方面的要求较低，所以更容易创新，设计上也更灵活。其具有易读易懂、简洁美观、突出重点的作用，并能呈现出明快可爱、丰富活跃的特点。以往美妆类APP 在向用户展示化妆品成分时，由于涉及的专业名词较多，晦涩难懂，易造成用户阅读体验差的结果。为优化这一环节的信息交互，可以利用精美的插图来向用户解释说明哪些属于有效成分、哪些属于易致敏成分等。作为一种吸引用户注意力的视觉亮点来说，插图的使用比起单纯文案的宣传或警告更具有人情味和趣味性，能激发用户的好奇心来仔细阅读数据。

设计师在选用不同图表类型时要充分考虑数据所表达的内容，选用能突出数据价值的图表。同时应考虑图表的可读性，例如分类过多的饼状图或多条折线图颜色交错在一起，会导致信息杂乱不堪、难以分辨、交互体验差，甚至导致用户误读数据信息。

6 总结

综上所述，数据可视化设计作为一种揭示背后规律的形式手段，对于美妆类APP 而言，能够有效地保障信息交互效果。其能使设计人员与用户建立起高效的信息沟通模式，进而合理调整设计方案，这样一来用户的使用体验也会更佳。随着数据可视化承载媒介和科学技术的进步，数据可视化设计将会有更多的发展空间，融入更多专业领域。

[1]王闻仪.数据可视化设计的应用研究[J].设计，2019，32（07）：48-50.

[2]杨梦卉，宋敏.浅谈美妆APP 的现状及发展问题[J].信息记录材料，2019，020（005）：200-201.

[3]杨宁涛.健康类App 的UI 界面设计中数据可视化的应用研究[D].江南大学，2017.

[4]罗燕萍.中国地表紫外线指数时空分布变化特征及影响因素分析[D].中国地质大学（北京），2018.

[5]方博.基于智能终端的人脸面部皮肤质量评估方法研究[D].重庆邮电大学，2018.