时间:2022-09-14 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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现状我们经常会看到这样的图表:
问题
重新设计带着这些问题,我们根据理财小白受众重新设计了此图
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设计指引数据
数据来源: 天弘基金官网 下载离线数据 ( .csv 格式)
当我们拿到数据时,可以看到两组数据,一组为时间序列数据(日期时间维度),另一组为数值(度量),大概可以看到数值随着时间的推进有增有减。根据图表用法,我们能判定当前数据适合用折线图来表示。具体可参见折线图的图表用法。 给谁看有了图表类型后,还得分析目标受众,以天弘基金官网为例,它面对的是基金投资人,可以不进行专业解读,但 G2 的广大用户对基金理解参差不齐,因此有必要对术语进行解释说明、对波动进行归因,或者对趋势起伏进行数据标记,给受众阅读指引。 看什么再回过头来分析下“数据”,这是一组常规的离线数据,刚我们决定用折线图来呈现它以便受众能在上面发现数据波动规律以及对异常点的解读。根据图表用法,这组离线数据适合“展示”以展示事物的变化趋势或潜在模式。因为时间跨度较大,我们甚至允许用户以不同的时间切片来看,比如年、半年、季度、月、天等,将更友好,并且符合人的常规思维模式,先看宏观大局,再微观探索,比如加上“日期粒度”组件。 设计点标题我们给其命名为“余额宝七日年化收益率”,因为这是此图要表明的观点。如果你的图表不需要标题,可以删掉他们。 副标题
很多可视化工作者容易忽略副标题的重要性。我们需要意识到,你的可视化受众没有参与你整个数据探索和可视化过程,他们的认知水平也不尽相同。当我们的受众第一次看到这个图表,不知道应该看什么,怎么看,这个名词是什么。 所以需要告诉他们我们将给他展示一款叫“余额宝”基金利率波动,什么叫余额宝,什么叫“七日年化收益率”,以及数据的跨度。 数据标记
当用户看到图上的异常点时,如果可视化设计者已知道答案,那么不妨通过标记方式写出来,告诉用户这里发生了什么,以及为什么会发生。这些标记紧跟相应区域,它不写在图表统一的下方,不需要用户在图上寻找对应点,避免视线来回扫描。“有效”“清晰”的传达观点,我们在图上花更多时间制作更好的图表是帮助用户节省破译的时间。
数据来源如果你的数据引用自其他平台,那么最好添加一个“数据来源”,它符合“真实”的可视化设计原则,让用户觉得你的数据是可信的,透明的,权威的。
均值线用户在看趋势图时,如果图上仅有一根折线,没有相应的比较数据会大大降低对数据的理解,毕竟没有“没有对比就没有分析”,因为我们此图可以加上一根历史累计收益的均值线,方便比对数据。均值的的使用请 查看 Api 文档,或查看使用教程。 求反馈该文档对你有帮助吗?如果觉得不错请赏“稻谷”,如果有任何意见建议,欢迎留言探讨 |
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