消息可视化整顿 (信息可视化)

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• IPPC标识的IPPC标识图解
• 摩托车仪表盘缺点灯图解

消息可视化整顿

无论数据总量和复杂水平如何，数据间的相关大多可分为三类： 比拟 / 构成 / 散布&咨询。

条形图 当条目较多， 如大于12 条 ，移动端上的柱状图会显得拥堵不堪，更合实用 条形图 。

普通数据条目不超越 30 条 ，否则易带来视觉和记忆累赘。

柱形图还有许多丰盛的运行。

例如沉积柱形图，瀑布图，横向条形图，横轴正负图等。

看趋向 – 折线图 当X轴为 延续数值 （如期间）且 器重变动趋向 时，则实用折线图。

扩展差异 – 南丁格尔玫瑰图 。

由于扇形的半径和面积是平方的相关，南丁格尔玫瑰图会将数值之间的差异加大， 适宜对比大小相近的数值 。

玫瑰图也适于表示 周期 / 期间 概念，比如星期、月份。

依然倡导 数据量不超越 30 条 ，超出可思索条形图。

当 比拟正反两类 甚至更多维度的数据时，可试尝试双向条形图。

用颜色辨别大区，空心/实心辨别收件量和派件量， 既能全体比拟大区，又能详细对比地域的状况 。

打怪更新，再加点难度。

在双向图上再参与一个维度 ，如下表，比拟 5 个地域的利润及相应的支出和老本。

请先思索一下，再下滑看介绍图表。

经过图形一眼就能看出深圳区的利润低于广州区，即使它的支出高于广州区，但老本相对来说高于广州区。

目的达成 – 子弹图 调查目的的达成状况，如 支出达标状况及所处区间 （优、良、差）。

子弹图，由于像子弹射后带出的轨道。

相较于仪表盘，它能够在狭小的空间中表白丰盛的数据消息，在消息传递上有更大的效劳长处。

若还要比拟4个季度的支出状况，只需用不同颜色辨别。

如下图，一眼便知第二季度表现较好，而第一季度则不佳。

性能 – 雷达图。

多维的性能数据 ，如综合评估，罕用雷达图表示。

在游戏中看到它比拟多 。

它在商务、财务畛域运行较大，合实用在固定的框架内表白某种已知的结果。

经常出现于运营状况，财务肥壮水平。

目的得分凑近圆心，说明处于较差形态 ，应剖析改良； 目的得分凑近外边线，说明处于理想形态 。

比如我对企业财务启动剖析，划分出六大类：开售、市场、研发、客服、技术、治理。

经过雷达图绘制出估算和实践开支的维度对比 ，会很明晰。

如下图：

以上就是“比拟”类的罕用图表，演绎如下：

单层 – 饼状图

第1关中，对比5个地域的收件量时用到了柱状图。

若看 占比状况 ，饼状图更适宜。

饼图是有缺点的，它长于表白某一占比拟大的类别。

然而不长于对比。

30%和35%在饼图上凭肉眼是难以分辨出区别的 。

当 类别过多，也不适宜在饼图上表白 。

假设变成 17 个地域，会怎样？饼图分类普通 不超越 9 个 ，超越倡导用条形图展现。

除饼图外， 环形图（甜甜圈图）亦可表示占比，其差异是将饼图的两边区域挖空 ，在 空心区域显示文本消息 ，比如题目，长处是其 空间应用率更高 。

分层 – 环形图、夕阳图

关于治理层而言，需先掌握大局和重点。比如大区担任人需一眼看到重点地域及重点分部的状况（如下图），如何展现？

这个叫夕阳图，逐层下钻看数据，大区的重点地域及相应分部的构成状况了如指掌。

累计趋向 – 重叠面积图

看数值构成随期间变动的案例：第一大区（蕴含四个重点地域）近 四年支出构成的趋向 要如何可视化？

介绍打算是 重叠面积图，可以展现重量（地域）关于总量（大区）的奉献 ，并 显示总量（大区）的变动环节 。

须要说明的是，地域支出的终点并非从 y=0 开局，而是在上方的地域基础上逐层叠加，最后组成一个全体。

面积图最佳设计指南：动摇较大的类别放在最上方、经常使用透明色、不要超越4个类别，y轴从0开局，不要用面积图展现团圆数据，只要延续数据有两边值。

累计比拟 – 重叠柱状图

假设将上图X轴的标签文字（即年份）和图例（即地域）调换（如下图A），用来看 每个地域近四年的支出构成 ，用哪个图更适宜？

累计增减 – 瀑布图

若想表白两个数据点间数量的演化环节，可经常使用瀑布图。

开局的一个值，在经过始终的加减后，获取一个值 。

瀑布图将这个环节图示化，罕用来展现财务剖析中的收支状况。

经过散布 & 咨询型图表能看到数据的散布状况，进而找到某些咨询， 如相关性、意外值和数据集群 。

两个变量 – 散点图

仍以业务为例，下图为全国网点的单票老本/支出散布状况。

单单这样看，或许看不出什么，假设加两条平均线就不一样了。

加了平均线，就知道哪些网点高于平均线，哪些低于平均线。

但网点那么多， 总不能一一点击检查是哪个大区的 ， 给散点加上颜色后 ，就很无心义了。

经过此图，可以看出哪些大区单票利润较低，急需优化，比如 宽泛汇集于右下角的第四大区，单票支出低于平均线，单票老本却高于平均线 。

三个变量 – 气泡图

大家都知道，网点 总利润除了和单票利润无关，还和体量（即收件量）无关 ，用散点的 面积大小 表示收件量，就变成了气泡图。

一切和空间属性无关的剖析都可以用到天文图 。

比如 各地域销量 ，或许 某商业区域店铺密集度 等。

气泡图与地图联合可演化为热力图。

经过热力图，能看到哪些网点收派件量较多，需启动资源分配。

天文图必定须要用到 坐标维度 。

可以是 经纬度 、也可以是 地域称号 （上海市、北京市）。

坐标 粒度即能细到详细某条街道 ，也能宽到 环球各国范围 。

POI是很关键的要素。

POI是“Point of Information”的缩写，可以翻译成消息点，每个POI蕴含四方面消息，称号、类别、经度纬度、左近的酒店饭店商铺等消息。

借助POI，才干按天文维度展现数据

最佳设计指南：一、经常使用细的地图轮廓线；决定适宜的配色；少用填充图案；决定适宜的数据区间。

用户行为剖析，将阅读、点击、访问页面的操作以高亮的可视化方式表现。

下图就是用户在Google搜查结果的点击行为。

总结：当咱们拿到数据后，先提炼关键消息， 明白数据相关及主题 ， 再决定适宜的图表启动可视化 。

数据剖析中经常会提及维度。

维度是观察数据的角度和对数据的形容。

咱们可以说地域是一种维度，这个维度蕴含上海北京这些市区。

也可以以为开售额是一个维度，外面有各类开售数据。

维度可以用期间、数值表示，也可以用文本，文本常作为类别。

数据剖析的实质是各种维度的组合

维度关键是三大类的数据结构：文本、期间、数值。地域的上海、北京就是文本维度（也可以称为类别维度），开售额度就是数值维度，期间就是环球

数值维度可以经过其余维度加工计算得出，例如按地域维度，count出有多少是上海的，有多少是北京的。

维度可以相互转换。

比如 年龄原本是数值型的维度，然而可以经过对年龄的划分，将其分类为小孩、青年、老年三个年龄段，此时就转换为文本维度。

1.箱线图

箱线图普通人了解的不多， 它能准确地反映数据维度的团圆（最大数、最小数、中位数、四分数）状况。

凡是团圆的数据都实用箱线图。

下图就是箱线图的典型运行。

线的高低两端表示某组数据的最大值和最小值。

箱的高低两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。

箱两边的横线表示中位数。

2.相关图

展现 事物相关性和关联性的图表 ，比如 社交相关链、品牌流传、或许某种消息的流动 。

有一条微博，如今想钻研它的流传链：它是经由哪几个大V分享分散开来，大V前又有谁分享过等，以此为基础可以绘制出一幅发散的网状图，剖析病毒营销的环节。

相关图依赖少量的数据，它自身没有维度的概念。

3.矩形树图

上文说过， 柱形图不适宜表白过多类目 （比如上百）的数据，那应该怎样办? 矩形树图产生了。

它直观地以面积表示数值，以颜色表示类目 。

下图中 各颜色系代表各个类目维度，类目维度下又有多个二级类目 。

假设用柱形图表白，简直是劫难。

用矩形树图则微微松松。

电子商务、产品开售等触及少量品类的剖析，都可以用到矩形树图。

4.桑基图

比拟冷门的图表，它常表示消息的变动和流动形态。

5.0 漏斗图

小名鼎鼎的转化率可视化 ，它 实用在固定流程的转化剖析 ，你也可以以为它是 桑基图的简化版。

转化率也可以用几组数字表示，不必定做成漏斗图。

可读性**

图表的 首要配置是解释 ，而不是设计，尤其大部分图表都会落入到 适度设计 的圈套。

主观性

数据的解读由于每团体的观念和视角不同，可以出现诸多的结果。

这也是咱们常说统计学会撒谎的要素。

下图是一张开售额柱形图，看来开售额没有啥特大变动嘛。

换另外一种图表展现。

就看到了变动的增长趋向。

实践上两张图表的数据没有任何差异，为什么呢？ 区别只在坐标轴。

第一张图的Y坐标轴起始为0，第二张图起始是2.45 。

第二张是截取了部分的柱形图。

一致性

假设图表全体颜色是冷颜色，那么就不要再参与寒色。

假设图表文字是雅黑，就不要再参与宋体。

假设某地域数据，用了柱形图对比，其余地域也遵照柱形图样式。

假设某图表，女性经常使用白色，男子经常使用蓝色，那么这一规范应该在一切图表表现。

除了颜色，其余设计元素同理。

假设有多张图表，图表元素应该一致，如题目、坐标轴刻度、坐标轴位置等。

用户为啥会有「将数据转化成图表」的需求？

最终的答案必定是回归到 企业治理的「第一性原理」——开源节流 。

企业须要 数据去剖析如何才干节俭更多钱，如何才干赚更多钱。

未来的 BI 的产品不能将自己定位为「工具」，而是应该定位为「服务」。

1.0 从流程来看，探求性可视化是这样的：

此类可视化集中在图表的宏观配置上 ，像 辅佐线、预警、各种图表类型 等。

2.0 解释性可视化需求

普通集中在实现了数据探求，并且 构成必定数据洞察后的 story-telling 场景 。

大家在网上看到的一些「 一张图搞懂 XXX 」、「一张图了解 XXX」就属于解释性可视化 。

此类集中在全体的图表可视化上，比如将多个图表组合起来， 制形成一份报告或许故事版，所以会提供相似题目编辑器、排版编辑器等配置 。目前市面上的 BI 产品，像网易有数、BDP、Tableau、PowerBI 都是采取这种形式

1. 这种偏业务型的产品框架，并不太适宜国际市场 。

由于这类产品面向的用户基本上是专业用户（数据剖析师），而疏忽了一个理想—— 大部分中国企业并没有设立专门的数据剖析岗位 。

有才干装备数据剖析师的企业普通都是中大型企业，他们付费才干或许比拟强，然而也意味着用户量会较少。

专业用户对应的是数据剖析师，而 半专业用户则对应的是相似财务、开售、HR等，在业务上专业但数据剖析上不专业的用户。

这类用户的 日常上班普通集中在解释性可视化上方，比如年初总结、年度布局、每月汇报 中都须要应用到数据可视化。

这类用户的流程是这样的：

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用户导入数据，无需太复杂的操作，即可间接生成图表。 存在疑问：

可视化的了解： 消息可视化就是用图形正确的表现复杂的消息和逻辑相关 ，

•经过图片特有的好看和兴趣性，吸引读者 •经过最优表现方式，使内容更易懂

•拉近读者与产品的距离，优化品牌认知度

作品一：安保产品首页展现

创作灵感：从需求文档中看到这些子产品名字有御前卫、八卦阵、御城河……过后就觉得十分无心思，脑海中立刻显现出一个古城的画面，古城周围有战士、有八卦 阵、有御城河等。

跟视觉设计师表白这个想法后大家一拍即合，最终产出了这个打算。

两边的城楼最开局是白色的，有点太抢眼，为了防止喧宾夺主又表现出数据被 包全的觉得，就把它改成了这种半透明的、很数据化的虚构觉得 。

作品二：产品结构图

创作灵感：经过竞品剖析发现国际外同行在这方面都十分下功夫，所以咱们也要力图用一张图来把产品结构和相关形容清楚。

下篇文章会讲详细的设计环节。

作品三：经常使用流程示用意

创作灵感：产品经理给出的这个图很谨严，然而关于用户来说了解起来比拟艰巨，因此先用线框图把它简化为单向的流程图，但这样又不够好看和直观。

心灵手巧的视觉设计师经过图形的赞美，奇妙处置了这个疑问。

修正中（部分）：

改良后：

作品四：打算形容示用意

也是先梳理消息逻辑，用更易懂的方式去表现，再经过视觉设计师赞美。

改良图：

把一件事情做好，首先要知道做好的规范是什么。

把这些失败的作品放到一同，就可以大略得出失败的要素是什么，而好的规范又是什么。

图片上行失败...(image-cf)]

从表现方式的角度“消息图表”作为视觉工具应包括以下六类：图表、图解、图形、表格、地图、列表。

依照方式特点咱们常把图表分为相关流程图、叙事插图型、树型结构图、期间散布类及空间解构类五种类型。

1、相关流程类图表

2、叙事插图型图表

叙事性图表就是强调期间维度，并随着期间的推移，消息也始终有变动的图表。

3、树状结构示用意

把繁复的数据经过火支梳理的方式表白清楚。

运用分组，每组再次分类的主体框架表示主从结构。

4、期间表述类示用意

期间表述类示用意只需以期间轴为中心参与文字数据即可。

从设计的角度来看，将主题融入图形设计中，挑选关键事情点解读，就可以使画面精巧，加深了解力度。

5、空间结构类示用意

运用设计言语把冗杂结构模型化、虚构化是空间结构示用意存在的意义

这个流程须要协作实现， 数据须要挑选和整顿 ，精准是首要条件 ， 其次是梳理。

找出出主线逻辑 ，挑选无所谓内容从而启动精心的设计。

1、基础图形创意

柱状图和饼状图是最罕用的两种基础图形，然而便捷的几何外形很难给人设计感。 对基础图形的创意来突出设计主题 ，就可以取得一举多得、事倍功半的成果

上方图片中左右的内容是齐全分歧的，但右图即使读者不详细关注也可心照不宣。

2、高吸引度与视觉亮点

从传统网页到社交微博，用户对消息的阅读速度也越来越快，高吸引度便是最贵重的财产点。

3、画面繁复明了

4.意味图示

在设计的上要器重坚持格调的一致，这样才干让人视觉连接、赏心顺眼。

1、饼图顺序不当

饼图是一种十分便捷的可视化工具，但他们却经常过于复杂。

份额应该直观排序，而且不要超越5个细分。

有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的关键消息

方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针搁置第二大份额的部分，以此类推。

方法二： 最大部分放在12点，而后顺时针搁置

2、在线状图中经常使用虚线

虚线会让人专心，而是用实线搭配适宜的颜色更容易彼此辨别

3、数据摆放不直观

你的内容应该合乎逻辑并于直观的方式疏导读者阅读数据。对类目启动按字母，次数或数值大小启动排序

4、数据含糊化

确保数据不会由于设计而失落或被笼罩。例如在面积图中经常使用透明成果来确保用户可以看到所有数据

5、消耗读者更多的精神

要经过辅佐的图形元历来使数据更易于了解，比如在散点图中参与趋向线

6、失误出现数据

确保任何出现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随意标注

7、在热图中经常使用不同颜色

一些颜色比其余颜色突出，赋予了数据不用要的重元素。反而你应该经常使用繁多颜色，而后经过颜色的深浅来表白

8、柱状过宽或过窄

柱子与柱子之间的距离最好调整为宽的1/2

9、数据对比艰巨

对比是出现差异的有效方式，但假设你的读者不易对比时，成果就大打折扣了。确保数据的出现方式分歧，可以让你的读者对比

10、经常使用三维图

虽然这些图看来让人振奋，但3D图也容易分散预期和扰乱数据，坚持2D是霸道

数值可视化的实质就是用各种视觉属性来表白数据值的大小。

视觉属性有这么几类：位置、长短、面积、颜色。

对应视觉设计的点，线、面和色值。

其可视化的外围理想在于依据高低文用拟物的方式，将其与咱们现环球中数值的事物咨询在一同。

假设是奔跑的速度15km/h，那么可以画一个静止员跑步的图来表白这个数字。

假设是奔跑的速度70km/h，那么就可以画一只猎豹奔跑，经过含糊的背景来表白奔跑的速度快。

假设要形容山的高度5km，就可以画以座耸入云霄的山，给人一种平地的直观笼统，更多的创意设计都可以围绕构想倒退

汽车行驶的速度，分为慢速、中等和超速，如下左图所示。

在表白评估消息时，你须要依据背景 倒退联想 。

比如说：降水量50毫米，咱们或许构想到的就是用一个试管接了50毫米深的水。

一维表格如下图所示，数据表格中只要一行或许一列数据。咱们须要对数据可视化的目的启动剖析，跟进目的可将数据分为以下几类:

•强调相对数值的数据；

•强调趋向的数据；

•百分比数据；

•不同类型的数据。

3.1.1 柱状图

支出元的就是支出5000元的2倍，GDP一万亿就是五千亿的两倍，这种数据称之为等比数据。

柱状图的阅读者普通视觉会被柱子自身所吸引，不会去留意纵轴的终点，用户往往会自动柱子的长度代表相对数值的大小。

所以柱状图的纵轴的终点必定从零开局。

3.1.2 直方图

直方图数据实质的区别在于表白 延续的区间上数量的散布 。

统计学中，直方图的纵轴要求是计数数据，也就是说，直方图是用于统计某个区间内的对象个数。

3.1.3 柱状图变式：条形图

条形图还有一个很大的排版长处，能将文字和条形在一侧显示，能够对分类附加说明。

在中国，假设不是由于排版的要素，请慎用这种横向的条形图。

3.1.4 柱状图变式：计数条形图

3.1.5 柱状图变式：径向柱状图、径向条形图、螺旋图

为了顺应排版的区域，或许参与图形的兴趣性，会对柱形图启动歪曲变形。

3.1.6 柱形图变式：用拟物替代柱子

在平面设计，海报宣传页面中，普通会参与拟物的元素，使得数据的表白愈加活泼。

其 基本的思绪都是围绕着数据主体倒退联想，用拟物的对象替代柱子 。

示例1 ：假设形容的是足球相关的内容，那么可以用踢球的笼统替代柱子。

示例2 ：假设形容的是星体相关的内容，那么可以用星体的笼统替代柱子。

示例3 ：假设形容的是男女差异，那么可以用男女的笼统替代柱子。

示例4 ：假设是抽烟相关的数据，正好用烟头的外形替代柱子。

示例5 ：假设是山的高度，那么可以用山的外形。

3.1.7 柱形图变式：按某些维度倒退重组设计

上一节中，用拟物替代柱子的思绪依然是在柱状图的框架下的。

然而很多时刻，甚至可以抛开柱状图的约束，依据关键词倒退联想。

在联想的环节中，咱们只须要记住第一章中提到的数据可视化的实质：经过位置、长短、大小、颜色四个视觉元历来表示数据大小。

示例2 ：市区和省份PM2.5值（假定数据）

这种数据只能以地点为关键词倒退，以地图的方式出现 。

PM2.5是一个没有笼统的概念，所以可视化的时刻，不太或许在PM2.5上方倒退。

那么这种数据只能以地点为关键词倒退，以地图的方式出现 。

省份在地图上自身就是一个外形大小固定的面，可以经过颜色热力图来表示数值（下图，左）。

示例3 ：各网站访问量

例4 ：迁移地图

单个市区的迁移图的数据原型依然是一维数组。

以地图为维度倒退设计时，须要表白的是各个市区与北京的连线。

连线的长短消息曾经被市区到北京的距离所用，于是只能用连线的颜色来表示数值。

3.2 强调趋向的数据

3.2.2 折线图的变式：曲线图

3.2.3 折线图的变式：均线图

3.2.4 折线图的变式：面积图

3.2.5 折线图的变式：股指走势图

普通来说，百分比的数据经常使用饼图（或环形图）的方式表白，这是最惯例的。

环形图与饼图不同点在于环形图可以将主题与图更好地融合。

3.3.2 饼图变式：将饼形转化成对象拟物外形。

示例一 ：假设是形容人体的成分，那么可视化可以围绕人形倒退，将饼的外形变成人的外形。

STEP1：确定表意正确

“正确”是消息图最基本的要求，所以这里首先要确保消息图的内容是正确的。

关于业务比拟复杂难了解的产品，可以让产品经理先依据自己的了解画一个图，设计师和产品经理启动沟通，确认双方的了解是分歧的。

《淘宝技术这十年》里有一句话说的好“好的架构图充溢美感”。

淘宝工程师用十年的期间证实了这件事。

而其实不只是技术架构图，好的流程图、结构图、消息图 等都充溢美感。

怎样优化消息图的表白方式呢？假设是一个逻辑比拟复杂的结构图，可以这样：

虽然逻辑没有失误，然而箭头有交叉，看起来不美

IPPC标识的IPPC标识图解

标识式样如图，至少包括4个方面的消息：左侧的图形是国际植物包全条约（IPPC）注册的用于按规则实施除坏处置合格的木质包装上的符号；

XX是国际规范化组织的2个字母国度编码；

000代表国度植保机构给予木质包装消费企业的共同注销号。

YY代表除坏处置方法，如MB表示溴甲烷熏蒸处置，HT表示热处置；

输入国官网植物检疫机构或木质包装消费企业可以依据须要参与其它消息。

标识必定加施于木质包装的清楚位置，至少应在相对的两面，标识应明晰易辨、具终身性和无法扭转性，防止经常使用白色或橙色。

扩展资料：

IPCC的意义：

木质包装上加盖IPPC标识的目的是确保环球农业安保，并采取有效措施防止有害动物随植物和植物产品流传和分散，促成有害动物控制措施。

经过高温或许消毒处置，使其合乎国际规范化组织的规则。

国际植物包全条约为区域和国度植物包全组织提供了一个国际协作、协调分歧和技术交换的框架和论坛。

由于意识到IPPC在植物卫生方面所起的关键作用，WTO/SPS协定规则IPPC为影响贸易的植物卫生国际规范(植物检疫措施国际规范，ISPMs)的制订机构，并在植物卫生畛域起着关键的协调分歧的作用。

我国从2006年起口头这一国际规范，1月1日至6月30日为过渡期。

出境木质包装无ippc标识或ippc标识不合乎要求，或许连同货物被责令退运出境。

摩托车仪表盘缺点灯图解

摩托车仪表盘缺点灯图解是一种经过图形和符号来直观展现摩托车或许存在的缺点或疑问的参考指南。

在现代摩托车中，仪表盘是骑行者与车辆之间启动消息交换的关键界面。

当摩托车的某个系统或部件产生缺点时，仪表盘上的缺点灯会亮起，以提示骑行者留意并采取相应措施。

而摩托车仪表盘缺点灯图解，就是一本为骑行者提供的缺点灯解读手册，经过图解的方式，协助骑行者极速准确地识别各种缺点灯的含意。

这种图解理论会涵盖发起机缺点灯、刹车系统缺点灯、转向灯缺点灯、机油压力灯、电池充电灯等各种经常出现的缺点批示灯。

每个缺点灯都会配以相应的图形和符号，以及冗长的文字说明，让骑行者在第一期间就能了解到缺点的性质和重大水平。

例如，当发起机缺点灯亮起时，图解会通知骑行者这或许是发起机治理系统检测到了某个意外，须要尽快审核发起机的上班形态。

而当刹车系统缺点灯亮起时，图解则会提示骑行者审核刹车油液面、刹车片磨损状况等，以确保刹车系统的反常上班。

总的来说，摩托车仪表盘缺点灯图解是摩托车骑行中无法或缺的一份参考资料。

它不只能协助骑行者及时发现和处置疑问，还能在必定水平上提高骑行的安保性和温馨性。

因此，倡导每位摩托车骑行者都应该备有一份摩托车仪表盘缺点灯图解，并活期查阅和学习，以确保自己能够熟练掌握各种缺点灯的识别和处置方法。