开源vs量身定做?从设计数据可视化产品说起

这个月发布了基于D3的数据可视化开源库Britecharts,这一路我学会了从不同角度来考虑一个开源的数据可视化图表库的设计,不论是图表本身,还是设计开源的不同,对无障碍的测试和考量,Logo设计,合作流程等,希望能和大家分享。

过去一年半,两位工程师和我利用工作业余时间初步完成了D3数据可视化开源库Britecharts的设计和开发,终于在这个月,我们把它给放出去了!这一路下来,我学会了从不同角度来考虑一个开源属性的数据可视化图表库的设计,不论是图表设计本身,还是设计开源的不同,对无障碍的测试和考量,Logo设计,甚至是合作流程,这里面有很多东西希望能和大家分享。顺便一提我的公司Eventbrite是做活动平台的,所以下面很多例子都是围绕活动票务话题。

设计开源 vs 量身订做

设计师绝大多数都是走“量身订做”这条线路的:要么是甲方,要么是产品经理,对终稿或产品有一个明确或大概的定位,有相关的市场分析,有数据,有商业目标等等。而以开源为目的的设计则要宽泛很多。因为不知道用你开源库的对方是谁,使用的目的为何,数据结构怎样,受众群体有哪些,所以很难制订出统一的规则。在这里,图表的灵活性和可延展性成为了设计数据可视化开源库的关键。

以下面这个图为例:同样是分组柱状图,既可以表现同类别的数据(第一组的一场活动各票价按月销售情况),也可以往上一层级,表现不同分组的数据信息(第二组的多场活动按月销售情况)。

大数据

考虑到以上情况,保证图表可用性的同时,延展性就体现在了颜色和元素等的选择上。除了默认的一组不同色度的调色板以外,还提供了八套不同明度的调色板(下图),供用户选择,当然,用户也可以自定义图表的颜色。因为信息太多,图表的色彩设计这个流程以后会分别写一篇文章。

大数据

灵活性和可延展性对以后每个图表的设计都起到导航作用,多做参考,脑补每种图表可能会用到的数据类型会对设计起到很大的帮助。

图表类型

网上对于数据可视化最佳实践(哪种情况用哪种图表,最多表现几组数据)的好文章很多,我以后可能专门会写一篇这个话题。这篇我们避开最佳实践不谈,而从开源库里最可能常用到的图表说起:

线性图 (Line chart)

这里我做了三种线性图:单组数据,多组数据,可滑动线性图。单组数据的线稍有渐变色,体现了时间轴和y轴之间的关系,也给单调的线添加了一点个性。多组数据则是完全单色,因为多条渐变色会增加信息量,影响图表的阅读体验。可滑动线性图的设计则主要针对移动端。为了方便在不同场合的使用,x轴线和y轴线有可开关的设定,根据图表的宽度不同这两个轴线可以帮助阅读。

大数据

柱状图 (Bar chart)

百变的柱状图即可以和线性图一样展示时间连续的数据,方便找到最高值(虽然不善于表现趋势),也可以代替饼状图展示分组,更能集合以上表现分组的时间连续数据。这意味着设计元素需要更加自由,以便适应不同需求。

大数据

甜甜圈图 (Donut chart)

基本上就是饼状图中间挖了个洞。这个图表相对于传统的饼状图来说因为掏出了中间面积变化的杂音而更适合看到每个色块的占比(虽然相较于柱状图还差的远),又因为中间留白部分可以被利用来放文字和数据,再因为考虑到一般面板主页(Dashboard)会有很多种图表,饼状图色块太大容易喧宾夺主,所以第一版Britecharts只设计了甜甜圈图。当然颜色,粗细度,中空部分文字是否显示都是可以调节的。为了方便阅读,最大值的色块从正中间的上方向右画起,第二大值到最小值则在正中间的左边,这样视觉上达到平衡,也方便阅读。

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