隨著大數據產業的發展，越來越多的公司開始實現數據資源的管理和應用，尤其是一些在日常生活中經常使用大屏幕的大中型企業。此時，用戶界面設計者需要呈現相應的視覺效果。接下來為大家介紹大屏可視化的UI設計。
--大屏UI設計--
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藍藍設計( www.syprn.cn )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的UI界面設計、BS界面設計 、 cs界面設計 、 ipad界面設計 、 包裝設計 、 圖標定制 、 用戶體驗 、交互設計、 網站建設 、平面設計服務
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坐標系是能夠使每個數組在維度空間內找到映射關系的定位系統，更偏向數學/物理概念。在數據可視化中，最常用的坐標系分為笛卡爾坐標系和極坐標系，本文介紹的坐標軸設計主要也是圍繞直角坐標系展開。
在說坐標軸之前先來介紹下什么是坐標系。坐標系是能夠使每個數組在維度空間內找到映射關系的定位系統，更偏向數學/物理概念。
維基百科對坐標系的定義是：對于一個 n 維系統，能夠使每一個點和一組 n 個標量構成一一對應的系統，它可以用一個有序多元組表示一個點的位置。
數據可視化中，最常用的坐標系有兩種：笛卡爾坐標系和極坐標系，均為二維坐標系。
下文介紹的坐標軸設計主要也是圍繞直角坐標系展開，用到極坐標系的圖表有餅圖、圓環圖、雷達圖等。
坐標軸是坐標系的構成部分，是定義域軸和值域軸的統稱。系的范圍更大，而軸包含在系的概念里。由于可視化圖表繪制的數據大部分都有一定的現實意義，因此我們可以根據坐標軸對應的變量是連續數據還是離散數據，將坐標軸分成連續軸、時間軸、分類軸三大類。軸的類型不同在設計處理上也有差異。
介紹坐標軸設計前，我們先將坐標軸拆分成「原子」要素，具體分為軸線、軸刻度、軸標簽、軸標題/單位、網格線。
根據坐標軸的構成，分類討論下每個構成要素容易被忽視的設計細節。
軸線一般只考慮是否顯示，例如柱狀圖、折線圖等，在有背景網格線的情況下，會隱藏 y 軸線，條形圖則是隱藏 x 軸線，以達到信息降噪，突出視覺重點的目的。
軸刻度通常不顯示，只有在肉眼無法定位到某個標簽對應的數據點時，會顯示刻度線，輔助用戶定位，比如折線圖，或抽樣顯示的柱狀圖。
網格線用于定位數據點的值域范圍，跟隨值域軸的位置單向顯示，柱狀圖采用水平網格，條形圖采用垂直網格。樣式為虛實線的最多，斑馬線由于感知過強，一般不用。
軸標題/單位主要用于說明定義域軸、值域軸的數據含義。當可視化圖表標題、圖例、軸標簽已經能充分表達數據含義，無需單獨顯示標題/單位，「如無必要，勿增實體」。
軸標簽的設計就比較復雜，涉及到的細節點很多，而且對于定義域軸和值域軸上的標簽和單位設計要考慮的細節點還有差異。下文將定義域軸和值域軸看成 x 軸和 y 軸，便于說明。
x 軸標簽的設計重點在顯示規則上，不同的坐標軸類型有不同的處理方式。
連續軸/時間軸的標簽顯示
連續軸/時間軸，是由一組前后包含同等差值的等差數列組成，缺少幾個數值也能明顯看出中間的對應關系。當多個標簽在容器內全顯示發生重疊，我們可以利用抽樣顯示的手段來避免這種情況。這里不推薦使用旋轉，一方面從美觀度上，旋轉可能會破壞界面整體協調，另一方面，連續/時間軸非必須顯示所有軸標簽，抽樣標簽已經能滿足用戶對當前數組定義域的理解。
介紹一種常見的抽樣方式：等分抽樣
當多個標簽在 x 軸無法完全顯示，優先保留首尾標簽，其余標簽按同等步長間隔顯示。間隔等分的前提是間隔數是合數，能被 1 和其本身以外的數整除。如果間隔數為質數，就需要「-1」轉成合數。
舉個例子：11 個標簽，間隔數是 10，能被 2 和 5 整除，即分成 2 等分和 5 等分。12 個標簽，間隔數是 11，無法等分，需要在間隔數基礎上再「-1」，轉成合數 10 后再等分，此時最后一個標簽顯示在倒數第二個數據點上。
有人會問了，能被那么多數等分，到底該選哪個呢？這就要根據標簽長度來定，選擇能放下最多標簽的等分值。由于連續軸/時間軸，一般是數值、日期、時間等，字符長度有限，即使抽樣后也能保證顯示出一定數量的標簽。
等分抽樣不太適用于表達某個時間周期內的走勢折線圖，因為最后一個標簽不一定對應最后一個數據點。對于這類折線圖，能清楚表明起始時間和末尾時間，相比顯示更多時間標簽重要性來的更高。設計上可以只顯示首尾標簽，或首尾 + 中間值。
分類軸的標簽顯示
分類軸是由幾組離散數據組成，相互之間獨立存在，無緊密邏輯關聯。若采用抽樣規則，隱藏一些標簽，用戶對圖表認知就會有困難，違背了數據可視化清晰、有效的設計原則。分類軸最佳處理方式是標簽旋轉 45 度，若 45 度仍顯示不下，繼續旋轉 90 度。如果 90 度還是放不下就要考慮結合圖表交互或反轉圖表。
標簽旋轉方向也有講究，因為人的視覺習慣是從左到右，從上到下，標簽順時針旋轉 45 度更符合用戶的瀏覽動線。
分類軸標簽字段有長有短，長文本標簽直接旋轉不僅影響美觀，而且也不利于用戶閱讀。如果數據量比較少只有 2~4 個，長文本標簽更適合水平展示，顯示不下省略即可；如果數據量比較多，就限定字符數后旋轉。
y 軸標簽的設計重點在標簽數量、取值范圍和數據格式上。標簽顯示區域一般根據最長標簽寬度自適應縮放。如果數組是固定的，就寫成固定寬度，節省圖表計算量，提高渲染速度。
y軸標簽數量
標簽數量不建議過多，太多的標簽必定導致橫向網格線變多，造成元素冗余，干擾圖形信息表達。根據 7±2 設計原則，y 軸標簽數量最多不超過這個范圍。
y軸標簽取值范圍
y 軸標簽的取值范圍決定了圖形在整個繪圖區域的顯示高度。
折線圖 y 軸標簽取值一般保證圖形約占繪圖區域的 2/3，以更有效的傳達數據波動幅度，避免掩蓋和夸大變化趨勢。2/3 即斐波那契數列第二位起，相鄰兩數之比，也是黃金分割最簡單的計算方法。
柱狀圖的 y 軸標簽取值應從 0 基線開始，以恰當反映數值。如果展示被截斷的柱狀圖，可能會誤導觀眾做出錯誤的判斷。
y軸標簽數據格式
y 軸標簽的數據格式在 ant.vision 寫的比較詳細，重復內容不在此說明，重點講下一些特殊的設計細節。標簽保留的小數位數保持統一，不要因為某些軸標簽是整數值，就略去小數點。
正負向的 y 軸標簽，由于負值帶「-」符號，整個 y 軸看起來會有視覺偏差，特別是雙軸圖的右 y 軸更明顯。這里建議正負向 y 軸給正值標簽帶上「+」，以達到視覺平衡的效果。
寫了那么多關于坐標軸的設計，你是不是恍然大悟，原來小小的坐標軸還有如此之多的細節。往常我們做圖表設計，可能只是用網上自動生成的圖表簡單調整下，或者按照通用樣式來設計。然而，通用樣式雖然能表達數據意義，但也缺少了對圖表細節的把控，失了精致優雅的感覺。
作為數據可視化設計的一小部分，就是這些設計細節，決定了圖表最終的傳達效果。
文章來源：優設 作者：米粒的DesignNote
如今大數據產業正在超出我們的想象悄然發展，而隨著大數據時代的到來，越來越多的公司開始意識到數據資源的管理和運用。今天就給大家介紹一些可視化大屏的UI設計。
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其實可視化大屏的UI設計并不只是一個簡單的設計，其核心就是要以展示數據為核心，不管在多么炫目的情況下都不會影響數據的展示。
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可能是目前大屏數據可視化設計介紹最詳盡的一篇文章了，可以當做設計手冊使用的一篇經驗分享
一、基礎概念
1、什么是數據可視化
把相對復雜、抽象的數據通過可視的方式以人們更易理解的形式展示出來的一系列手段叫做數據可視化，數據可視化是為了更形象地表達數據內在的信息和規律，促進數據信息的傳播和應用。
在當前新技術支持下，數據可視化除了“可視”，還可有可交流、可互動的特點。數據可視化的本質是數據空間到圖形空間的映射，是抽象數據的具象表達。
數據可視化作品《launchit》
作者：Shane Mielke
作者寫了本書，地圖上顯示了世界各地讀者的分布情況及對應人數
數據可視化作品《world-drawn-by-travelers》
作者：TripHappy
國家之間相互連通的旅游路線，顏色越相近的國家，表明兩國家的人們互動越頻繁
2、什么是大屏數據可視化
大屏數據可視化是以大屏為主要展示載體的數據可視化設計。
“大面積、炫酷動效、豐富色彩”，大屏易在觀感上給人留下震撼印象，便于營造某些獨特氛圍、打造儀式感。電商雙11類大屏利用此特點打造了熱烈、狂歡的節日氛圍，原本看不見的數據可視化后，便能調動人的情緒、引發人的共鳴，傳遞企業文化和價值。
利用面積大、可展示信息多的特點，通過關鍵信息大屏共享的方式可方便團隊討論、決策，故大屏也常用來做數據分析監測使用。大屏數據可視化目前主要有信息展示、數據分析及監控預警三大類。
數據分析類
圖片來源：必應；圖片作者：帆軟軟件有限公司
二、大屏數據可視化設計原則：設計服務需求、先總覽后細節
設計服務需求
大屏設計要避免為了展示而展示，排版布局、圖表選用等應服務于業務，所以大屏設計是在充分了解業務需求的基礎上進行的。那什么是業務需求呢？業務需求就是要解決的問題或達成的目標。設計師通過設計的手段幫助相關人員達成這個目標，是大屏數據可視化的價值所在。
先總覽后細節
大屏因為大，承載數據多，為了避免觀者迷失，大屏信息呈現要有焦點、有主次。可以通過對比，先把核心數據拋給用戶，待用戶理解大屏主要內容與展示邏輯后，再逐級瀏覽二三級內容。部分細節數據可暫時隱藏，用戶需要時可通過鼠標點擊等交互方式喚起。
三、大屏可視化設計流程
規范的流程是好結果的保證。找到一個可參考的流程，然后步步為營，就能避免很多不必要的返工，保證設計質量和項目進度。
1、根據業務場景抽取關鍵指標
關鍵指標是一些概括性詞語，是對一組或者一系列數據的統稱。一般情況下，一個指標在大屏上獨占一塊區域，所以通過關鍵指標定義，我們就知道大屏上大概會顯示哪些內容以及大屏會被分為幾塊。以共享單車電子圍欄監控系統為例，這里的關鍵指標有：企業停車時長、企業違停量、熱點違停區域、車輛入欄率等。
確定關鍵指標后，根據業務需求擬定各個指標展示的優先級（主、次、輔）。
2、確立指標分析維度
“橫看成嶺側成峰”。同一個指標的數據，從不同維度分析就有不同結果。很多小伙伴做完可視化設計，發現可視化圖形并沒有準確表達自己的意圖，也沒能向觀者傳達出應有的信息，可視化圖形讓人困惑或看不懂。出現這種情況很大程度就是因為分析的維度沒有找準或定義的比較混亂。
上圖向大家展示了數據分析常用的4個維度，我們在選定指標后，就需要跟項目組其他小伙伴討論：我們的各個指標主要想給大家展示什么，更進一步的講，是我們想通過可視化表達什么樣的規律和信息。而上圖，可以引導我們從“聯系、分布、比較、構成”四個維度更有邏輯的思考這個問題。
聯系：數據之間的相關性
分布：指標里的數據主要集中在什么范圍、表現出怎樣的規律
比較：數據之間存在何種差異、差異主要體現在哪些方面
構成：指標里的數據都由哪幾部分組成、每部分占比如何
當然，上圖例舉的示例圖表都比較傳統，在大屏數據可視化中常還有另一類地理信息（常以2/3D地圖、地球呈現）出現。上圖雖未包含這類圖形，但它提供給我們的確定數據分析維度的思路和方法是相通的，可借鑒。
3、選定可視化圖表類型
當確定好分析維度后，事實上我們所能選用的圖表類型也就基本確定了。接下來我們只需要從少數幾個圖表里篩選出最能體現我們設計意圖的那個就好了。
選定圖表注意事項：易理解、可實現；
易理解就是可視化設計要考慮大屏最終用戶，可視化結果應該是一看就懂，不需要思考和過度理解，因而選定圖表時要理性，避免為了視覺上的效果而選擇一些對用戶不太友好的圖形。
可實現
1、我們需要了解現有數據的信息、規模、特征、聯系等，然后評估數據是否能夠支撐相應的可視化表現
2、我們設計的圖形圖表，要開發能夠實現。實際工作中，一些可視化效果開發用代碼寫很容易實現，效果也不錯，但這些效果設計師用Ps/Ai/Ae這些工具模擬時會發現比較困難；同樣的，某些效果設計師用設計工具可以輕易實現，但開發要用代碼落地卻非常困難，所以大屏設計中跟開發常溝通非常重要，我們需要明確哪些地方設計師可以盡情發揮，哪些地方需要謹慎設計！一個項目總有周期與預算限制，不會無限期的修改迭代，所以設計師在這里需要抓住重點，有取舍，不鉆牛角尖、死磕不放。
4、了解物理大屏，確定設計稿尺寸
多數情況下設計稿分辨率即被投大屏的信號源電腦屏幕的分辨率。有多個信號源時，就會有多個設計稿，此時每個設計稿的尺寸即對應信號源電腦屏幕的分辨率
一般情況下設計稿的分辨率就是電腦的分辨率，當有多個信號源時，有時會通過顯卡自定義電腦屏幕分辨率，從而使電腦顯示分辨率不等于其物理分辨率，此時，對應設計稿的分辨率也就變成了設置后的分辨率；此外，當被投電腦分辨率長寬比與大屏物理長寬比不一致時（單信號源），也會對被投電腦屏幕分辨率做自定義調整，這種情況設計稿分辨率也會發生變化。所以設計開始前了解物理大屏長寬比很重要。
5、頁面布局、劃分
尺寸確立后，接下來要對設計稿進行布局和頁面的劃分。這里的劃分，主要根據我們之前定好的業務指標進行，核心業務指標安排在中間位置、占較大面積；其余的指標按優先級依次在核心指標周圍展開。一般把有關聯的指標讓其相鄰或靠近，把圖表類型相近的指標放一起，這樣能減少觀者認知上的負擔并提高信息傳遞的效率。
6、定義設計風格
很多小伙伴也許沒接觸過大屏設計工作，但大多數人都應該有APP或者Web風格定義的經驗。我們在定義一款APP或者Web頁面設計風格時常用的方法是什么呢？情緒版！
大屏雖酷炫，但實際上也是運行在瀏覽器里的Web頁面，所以大屏設計風格定義方法也同樣可以是用情緒版來做，這種方法也是目前比較科學的風格定義手段
上圖提供了情緒版應用的腦圖，具體操作細節不做介紹，不太了解的小伙伴可以自己找找資料哈。
情緒版的一套流程下來，我們定義的風格基本是科學準確的，可以指導我們執行設計。如果是給甲方爸爸做大屏，這個流程也可以讓我們提出的方案更有說服力
7、可視化設計
根據定義好的設計風格與選定的圖表類型進行合理的可視化設計。目前來講大屏可視化主要有指標類信息點和地理類信息點兩大可視化數據。指標類信息點可視化效果相對簡單易實現，而地理類信息點一般可視化效果酷炫，但是開發相對困難，需要設計師跟開發多溝通的。地理類信息一般具有很強的空間感、豐富的粒子、流光等動效、高精度的模型和材質以及可交互實時演算等特點，所以對于被投電腦、大屏拼接器等硬件設備的性能會有要求，硬件配置不夠的情況下可能出現卡頓甚至崩潰的情況，所以這點也是需要提前溝通評估的。
8、樣圖溝通確認
這里的溝通分三個層面：設計師對內溝通、設計師對外溝通、設計師與大屏的“溝通”。
樣圖溝通環節，最初的樣圖不需要十分精致，我們可以把它理解為一個“低保真”原型，然后通過不斷溝通修改，讓它逐步完善精致起來，也就是小步快跑，避免那種一下子走到終點，然后又大修大改的情況。
因為我們在前幾步已經分別確定了頁面布局、圖表類型、頁面風格特點，所以這一步我們需要用盡可能簡單的方法 ，把之前幾步的成果在頁面上快速體現出來，然后根據樣圖效果嘗試確定五方面內容：
1、之前確立的布局在放入設計內容后是否依然合適
2、確立的圖表類型帶入數據后是否仍然客觀準確
3、根據關鍵元素、色彩、結構、質感打造出的頁面風格是否基本傳達出了預期的氛圍和感受
4、已有的樣式、數據內容、動效等在開發實現方面是否存在問題
5、大屏是否存在色差、文字內容是否清晰可見、頁面是否存在變形拉伸等現象
跟大屏“溝通”是比較重要也是個特殊的環節，這也是我覺得大屏設計跟其它設計不一樣的地方，大屏有它自己獨特的分辨率、屏幕組成、色彩顯示以及運行、展示環境，這里的很多問題只有設計稿投到大屏上才能夠被發現，所以這一步在樣圖溝通確認環節非常重要，有時候需要開發出demo，反復測試多次。
9、頁面定稿、開發
事實上頁面開發階段并不是到了這一步才進行，這里說的頁面開發僅指前端樣式的實現，實際上后臺數據準備工作在定義好分析指標后就已經開始進行了，而我們當前的工作是把數據接入到前端，然后用設計的樣式呈現出來。
切圖與標注
由于大屏實際就是一個web頁面，所以開發階段的切圖與標注是少不了的。
切圖：哪些元素需要切圖，怎么切？
一般開發用代碼寫不出的樣式或動效，都需要設計師切圖作支持：比如數據容器的邊框、小的動效、頁面整體大背景、部分圖標等。切圖按正常網頁設計標準切就可以了。
標注
Web頁面用什么插件做標注這個大家都很熟悉，我就不多說了。需要注意的是，如果大屏頁面需要在不同比例的終端展示，那么此時的標注與開發可以使用rem作為基本單位來實現，這樣實現的大屏頁面在后期會有更好的擴展性與適應性。
10、整體細節調優與測試
這部分是指頁面開發完成后，將真實頁面投放到大屏進行的測試與優化。這里主要有兩部分工作。
視覺方面的測試（有點像APP的UI走查）：關鍵視覺元素、字體字號、頁面動效、圖形圖表等是否按預期顯示、有無變形、錯位等情況。
性能與數據方面的測試：圖形圖表動畫是否流暢、數據加載、刷新有無異常；頁面長時間展示是否存在奔潰、卡死等情況；后臺控制系統能否正常切換前端頁面顯示。
四、大屏設計的注意事項
1、字體使用
字體優先使用系統默認字體，需要嵌入字體時考慮字體的可識別性、與當前設計風格是否融合、是否可免費商用。
如果頁面是云端部署，需要嵌入字體包時，我們可以使用FontCreator這類的軟件把那些用不到的字符從字體包中刪掉，然后重新打包上傳，減小字體包大小，可以優化頁面加載體驗，避免在替換默認字體的過程中出現頁面文字跳動等現象。（一般來講一套字體文件包含了阿拉伯文、符號、拉丁文、日文、西里爾文、希臘文、拼音、注音符號等多種字符，對于大屏這個明確的場景，我們可以刪掉其它使用不到的字符，僅保留中文、拼音和數字）
關于字體版權獲取相關問題，公眾號回復“可視化”獲取
2、顏色搭配
1、色彩明度與飽和度差異顯著、對比鮮明， 盡量避免使用鄰近色配色
2、使用深色暗色背景：深色暗色背景可減少拼縫帶來的不適感。由于背景面積大，使用暗色背景還能夠減少屏幕色差對整體表現的影響；同時暗色背景更能聚焦視覺，也方便突出內容、做出一些流光、粒子等酷炫的效果，
3、漸變色慎重使用：大屏普遍色域有偏差，顯示偏色，因而使用漸變色需要根據大屏反饋確定是否調整，純色最佳。
3、頁面布局
主次分明、條理清晰、注意留白，合理利用大屏上各小的顯示單元，并盡量避免關鍵數據被拼縫分割
五、Q&A
1、設計稿投到大屏上顯示效果不佳怎么辦？
大屏的分辨率、比例、使用環境、投射方式等均會對設計造成影響。理想情況下，我們應該在設計開始前，就能打開大屏系統做一些簡單測試。我們可以從網上收集不同設計師不同風格的大屏設計作品，然后投上去查看實際效果。因為大多數時候大屏都會存在色彩偏差，這時通過測試我們就能發現漸變色、鄰近色等不同類型的色彩搭配是否可以在目標大屏上良好呈現，如果不可以，那我們設計進行時就不要使用顯示效果不佳的色彩搭配。另一方面，樣圖溝通環節及時測試也很重要。
2、大屏設計定稿后，切圖切幾倍圖？
由于是將我們電腦屏幕投射到了大屏，大屏上的內容是運行在我們電腦瀏覽器上的頁面。所以切圖根據我們電腦的分辨率，正常切1倍圖就可以
3、1920*1080的設計稿，投到9000*4320的屏幕上，文字圖片會發虛么？
看情況，視大屏系統硬件規格與觀看距離來定。這塊有四個概念需要跟大家交流下。
大屏邏輯分辨率（設計稿尺寸）——顯卡輸出分辨率——視頻矩陣切換器（DVI）支持分辨率——大屏實際物理分辨率。
一般后兩個是沒問題的，大屏跟矩陣切換器是由大屏廠商提供，一般剛好配套大屏。容易問題的是顯卡輸出分辨率，我們電腦屏幕分辨率并不是最終顯卡傳遞到DVI接口的分辨率，傳遞到DVI接口的分辨率是電腦顯卡所能輸出的最大分辨率（部分電腦可設置或自定義輸出分辨率）。輸出分辨率等于DVI支持分辨率時顯示效果最佳。輸出分辨率低于DVI支持分辨率，DVI會將信號放大后傳遞到大屏，放大的過程中就有圖像信息丟失，雖然此過程中有各種算法支持去保證圖像盡可能清晰，但算法再好，跟真實圖形還是有差距的。此外，多信號源投射效果優于單個信號源投射。對于現場直播數據大屏，一般至少有兩個信號源，一個投屏，另一個也投屏但是處于備用狀態。
離大屏的距離也影響觀感，一般離得近，顆粒感明顯，距離稍遠，會顯的較為清晰
4、設計稿完成開發后，發現在大屏上頁面有被拉伸或者壓縮的情況，怎么補救？
一般來講，開發只需要對設計圖做還原即可。但特殊情況下，比如顯示器擴展不正確導致頁面被拉伸或壓縮，這時就需做處理：我們可以先得到被拉伸/壓縮的比例，然后對整體視圖做壓縮/拉伸處理，再由其拉伸/壓縮，這樣被拉伸/壓縮的瑕疵就可以得到一定程度上的矯正。另外，了解被投電腦硬件特點，有的電腦可以通過自定義分辨率解決這部分問題。
5、除自行開發可視化大屏外，還可以通過哪些第三方服務來快速實現？
阿里云DataV、騰訊云圖、百度Sugar等
6、數據可視化的圖表樣式可以在那些地方找到參考？
圖表部分的二個庫是我們設計師可以打開瀏覽產看的，這里面所有的圖表樣式都是基于代碼實現的，可以作為我們設計圖表的參考，也可以讓開發拿代碼去用，或者在這些圖表的基礎修改
工具類的需要有一定的代碼基礎，里面同樣有豐富的圖表，所以跟開發的溝通也很重要，因為他們可能會了解多一些更新的前沿的圖表形式是我們設計師不知道的，所以彼此多溝通交流是在太重要了
總結：數據可視化是一門龐大系統的科學，本文所有討論僅針對大屏數據可視化這一特定領域，管中窺豹，如有遺漏或不足之處歡迎大家討論交流
轉自UI中國-BYMD
可視化是利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，再進行交互處理的理論、方法和技術。面對醫療行業，如何將行業數據，轉化為視覺可視化中的點線面，是在這個項目中需要思考的問題。
本文將帶來設計師在醫療院感可視化項目中的設計過程及思考，講述如何在業務場景下對數據進行抽取表達。通過可視化打破傳統院感系統的表單呈現，使院感場景具備互動性、觀賞性，滿足不同角色的使用需求。同時院感醫生通過可視化的解決方案能清晰直觀的了解到院感發生分布、病例分析，從而控制院感發生和預防。
本項目以浙江省建德市第一人民醫院為案例，地理數據以建德醫院坐標為準。
項目背景
院感是什么？院感為醫院感染，入院48小時內都有可能感染到院感細菌。在醫院里有專門的院感醫生職位，對醫院感染進行有效的預防與控制。而傳統院感管理的工作流：醫護人員及院感醫生 > 院感系統分析疑似病例 > 得出結論預防或治療。這種偏人工的方式數據獲取方式，無法更的獲取院感發生的原因、定位、以及未來的院感預測。
P1 因此我們通過對醫院數據的整理，抽離出影響院感的數據，將院感發生、發展、管控、治療、預測全流程進行整合。
P2 通過醫院>樓層>人員三個層面，空間和時間兩個維度對院感展示。打破傳統院感系統的表單呈現，使院感場景具備互動性、觀賞性，滿足不同角色的使用需求：如院長的展示性需求。院感醫生通過可視化的解決方案能清晰直觀的了解到院感發生分布、病例分析，從而控制院感發生和預防。
P3 同時在這樣的設計場景下，可以覆蓋的醫療業務場景和數據單位也會更多元，具有一定的商業化價值。
P4 設計流程
整個項目的設計流程可以分為4個階段：信息收集、可視化、線上搭建、效果調試。在此項目實踐中，重點投入在前三大部分。
P5 Part1信息收集
我們基于項目背景，梳理要展現的數據指標，對整體業務場景進行故事腳本的規劃（即如何展現前期的數據收集，并把其串聯在整體業務場景中），設定動作攝像機語言，同時也需要了解最終呈現的硬件設備與使用環境。
P6 Part2可視化
1.交互信息框架
首先梳理院感的信息框架和交互方式。
整個大屏分為院樓層，呈現整體院感數據的統計；樓層屏，作為重點病區的監測預測；個人屏，分析病例回溯病程，從而預測院感。三屏之間相互跳轉， 交互演示方式從醫院的外部跳轉內部結構、再到患者的個人維度，三屏都分別展示相關的數據指標。
P7 2.視覺風格
在大屏視效風格探索上，期初的目標是希望可以打造不一樣行業視覺語言，所以選擇不同于以往的設計大屏風格，選擇白色的風格，符合大家對醫護行業的認知。但到中期發現，在硬件設備上展示發是過曝的。因此對設計風格進行調整改為X光片的風格，色系上偏冷綠的感覺。這是在這個項目中的試錯經驗之一。
P8 3.建模設計
在可視化部分中遇到的難點：建筑模型的高還原。下圖為建德第一人民醫院實拍圖。在大屏項目中，必須真實還原地理位置。而在此醫院沒有清晰的CAD圖紙提供的；在Google的衛星地圖下也沒有的建筑結構的，所以我在建模的過程中，是踩了坑的，先盲畫了一版，但是精細度不夠，過于粗糙。
P9 因此我反復看得到的資料，通過在確定地理氛圍內，去豐富場景。這樣的好處是使業務場景更加豐富，包括擴展到院外的車流數據，為業務場景提供更多可能性 當然后期也搖到了建筑內部的消防圖，根據消防圖繪制內部結構。
P10 4.數據面板
對可視化組件的組件進行設計：時間篩選、數據統計、占比關系、趨勢分析。設計之前也參考了很多概念版的可視化設計，希望在院感屏上可以呈現一種科技概念的感覺。
P11 Part3線上搭建
1.獲取地理數據
這部分是非常耗時的，datav是數據驅動的可視化產品，在搭建部分，是全程依靠datav平臺的。
首先需要明確地理數據，通過高德數據通過點線成面，可以作為場景定位，也就是物理模型的經緯度數據 后面還原數據效果，造虛擬數據，是非常依賴于這個坐標數據的。
119.291724 , 29.472365
這是建德醫院的坐標，醫院在地圖上的數據是很簡化的，顆粒度很大，具體位置無法顯示。
P12 因此我們需要建立與地理數據綁定的建模，先對位置。
P13 在這個過程中我發現，如果最開始沒有對準位置，也不用緊張，可以在DATAV平臺增加hook數據過濾器，解決地理數據與世界坐標無法對齊的問題。
2.線上場景還原
根據對確定過位置模型進行烘焙還原。這個過程中遇到了一些不知名的原因烘焙失敗，原因可能是命名有中文/位置數據錯誤/模型塊面復雜等，遇到這樣的問題就需要重新從頭檢查烘焙流程每一步。
P14 3.數據維度展示還原
這一步我們需要把前期做好的數據可視化效果，還原到線上模型中。在這一步我遇到的問題是因建德醫院內部具體結構的缺失，使一些可視化效果無法精準匹配到模型上。所以設計過程中只能依賴于在對的地理位置上豐富的場景內造數據，這個過程是比較吃力的。
P15 這個問題的解決辦法是通過開發工具和導出的結構俯視圖，對位置，然后轉化出LEGO的數據
P16 在數據效果還原的過程中，也發現我在前期設計的數據效果，不能全部實現，有些是依賴于開發的 。這時可以通過其他組件效果代替嘗試，比如熱力的效果用粒子放大，通過參數調節得到熱力 再比如局部房間的掃管，通過設計部分多次烘焙模型，不斷疊加掃光層，得到房間監測的效果
P17 設計小結
綜合以上的經驗，院感可視化從設計到落地，整體結構應該是這樣從物理基礎坐標的獲取、到場景搭建、再到數據展示的過程。在這個過程中會用到DATAV、C4D、數據庫、簡單的代碼等技術來實現。
P18 這個項目雖然這只是醫療行業中一個小的業務場景，但我們的業務數據提取及可視化設計思路，他不僅限于醫療行業，同時也可以成為場館類大屏解決方案的一部分，是具有一定商業化價值的。同時在這過程中沉淀下來的人體結構模型，和一些設計經驗，是可以復用到對應行業解決方案中，達到提效。
轉自：
隨著大數據產業的蓬勃發展，很多企業都開始應用數據可視化。所以數據可視化設計，絕對是熱門的設計之一。很多 UI 設計師突然會接到公司數據可視化設計的需求，如果不了解數據可視化設計，肯定是一頭霧水，不知從何入手。本文結合最近設計案例，分享大屏可視化設計過程中遇到的一些問題以及設計思路，供大家一起交流與學習。
△ 最終動態效果圖
首先放的是項目改版前的頁面：
1. 需求介紹
某某應用云，分為五大云平臺模塊：云端綜合調度、數據查詢通道、數據應用處理、數據存儲管理、管理運行維護。每個大模塊下?有若干個子系統。
可視化?屏首頁需要展示的內容包括：
2. 需求分析
分析大屏可視化的一些共性：
結合大屏的一些共性特點針對看到的線上舊版本設計，分析存在的問題。
3. 布局
整合數據，分析出主要數據、次要數據、總量數據、細分數據、各數據的維度等等。首先優化頁面布局，可以先在紙上畫一畫，然后腦子里有大概思路以后再用電腦繪制，如下圖：
采用柵格化對稱布局，讓整體視覺左右平衡。
4. 風格
一提到數據可視化大家往往能想到科技、數據、藍色等一些普遍關鍵詞。
了解到客戶是想做一個科技感強、炫酷的視覺效果。可以在網上找一些效果圖或是自己曾經做過的案例供客戶選擇，確定一個大致的風格，然后結合具體的業務場景進行設計。
5. 顏色
顏色上結合產品使用場景，以及整個產品調性還是以藍色為主，背景選用深色調，讓視覺更好聚焦，內容部分采用比較透亮的藍色系，保證內容與背景有一定的對比關系，便于業務信息傳達。
6. 主體地圖
地圖為大屏的主要展示內容，首先分析展示的目的是為了看清各個城市間的不同分布情況，和城市數據的匯集效果。
如圖：
改版前：地圖過于單薄，沒有立體感，太平缺乏層次，顏色黃色不符合產品調性。
改版后：主色調改為科技藍，在原有地圖上增加外發光和多層陰影疊加，增加地圖的立體感，地圖上增加科技線條上升的效果代表每個城市數據變化的提升，地圖背景采用比較弱化的轉動線條圓形，襯托地圖主體，使得畫面更加豐富。
7. 地圖效果的實現方法
首先用 ps 拉框助手新建一個山東的地圖（拉框助手的使用獲取方法可以參照上篇文章）。
完成后會得到一個叫 map 文件夾的地圖分層文件，如圖所示。這里需要對每個城市的顏色進行調整，為了區分每個城市之間的數據不同關系。
調整完塊之間的顏色后，就需要給地圖整體增加立體效果。
首先，是整體給地圖加了一個描邊和外發光。描邊是為了強化地圖邊緣，外發光是為了地圖與背景有一個區分。
其次為了增加地圖立體感，需要給地圖增加多層陰影疊加的效果。復制現有形狀層，拼合成一個山東省的地圖，如下圖：
最后，把拼合好的圖層移動到 map 文件夾下面，陰影可以添加多層，這里針對每一層進行不同顏色大小的調整，就是下面的這種效果了，地圖的體積厚度感也就出來了。這里只是提供一個大概的思路，大家可以多去嘗試。
整體地圖效果調整完成后，就是給地圖增加些紋理，和上升線條這些細節上的效果了。紋理可以用圖案疊加，或者找一張紋理圖剪切蒙版實現，最后再添加上升線條的效果，地圖的效果就完成了。
最后加上線條上升的動態效果：
8. 數據圖表拆分
在選定數據圖表之前，首先要確定圖表之間的關系，可以從以下四個維度進行思考分析：
可以參照下面這個圖：
△ 圖片來自于網絡，侵刪
當確定好分析維度后，事實上我們所能選用的圖表類型也就基本確定了。接下來我們只需要從少數幾個圖表里篩選出最能體現我們設計意圖的那個就好了。
傳統的圖表比如 echarts 圖表在視覺上展示可能不是很美觀好看，可根據選擇的圖表在其基礎之上進行美化設計，總之選定圖表最重要的兩個點就是：易理解、可實現。
易理解：就是要考慮最終用戶，可視化結果應該是一看就懂，不需要思考和過度理解，因而選定圖表時要理性，避免為了視覺上的效果而選擇一些對用戶不太友好的圖形及元素。
可實現：主要是跟開發前期溝通好實現方式，一般都采用開源組件庫的居多，比如 echarts 組件庫，我們設計的圖形圖表，要開發能夠實現。實際工作中，一些可視化效果開發用代碼寫很容易實現，效果也不錯，但這些效果設計師用 Ps/Ai/Ae 這些工具模擬時會發現比較困難。同樣的，某些效果設計師用設計工具可以輕易實現，但開發要用代碼落地卻非常困難，所以大屏設計中跟開發常溝通非常重要，我們需要明確哪些地方設計師可以盡情發揮，哪些地方需要謹慎設計。一個項目總有周期與預算限制，不會無限期的修改迭代，所以設計師在這里需要抓住重點，有取舍，不鉆牛角尖、死磕不放。
案例中在圖表選擇上，強化科技感元素，條形圖打破傳統條形圖的展示形式，采用電池晶格的展示形式，在保持圖表功能的同時更加凸顯科技感。
從頁面的整體看，已經有兩處用到了條形圖、柱狀圖，如果這里還是條形圖，那么頁面看起來會很單調，圖表也沒有表現出多樣性，所以現在設計要體現圖表的多樣性也能夠有排名的直觀呈現。以下圖表采用科技圓盤的形式，運用科技線條的上升狀態代表排名的先后順序，所有圖表都采用數據降序來展示排名更加直觀。
改版前的圖標樣式比較單一，改版后針對每組數據不同的對比形式，采用比較貼合的圖表進行展示，篇幅原因就不一一做展示了。
附上最終視覺效果圖：
大屏設計需要注意的點：
以上是我對數據可視化大屏的案例總結，希望能幫助到你。除此之外還有很多地方沒有涉及到，包括具體設計的操作方式、選取圖形元素的具體方法，以及在各種大屏中所需要的相對應的組件等，在龐大的可視化大屏設計系統中，還有很多值得學習參考和優化的知識，歡迎溝通交流，大家一起努力。
文章來源：優設
一、前言
與其他相對成熟的設計領域（UI、插畫等）相比，數據可視化尚顯小眾，在一個細分、小眾、不成熟的領域里做設計，“怎么去找靈感”確實是一些小伙伴經常遇到的問題。本文以本人工作經驗為基礎，系統性分析了該問題及對應的解決方法，并將其整理成文與大家分享，這在數據可視化行業內尚屬首次。當然了，本文雖面向數據可視化設計師群體，但其中的方法是通用的，運用在其他設計領域也完全事半功倍。
二、本文結構概覽
本文圍繞“搜什么——去哪兒搜——怎么搜——素材的整理——靈感的迭代與更新” 五大塊展開。下圖向展示了這篇文章的知識結構，大家可根據思維導圖，選擇自己感興趣的部分閱讀，也可把這張圖作為知識卡片收藏，幫助自己梳理建立靈感庫的思路和方法。
三、靈感庫建立的基礎
靈感庫的建立大體上分主動與被動兩種。主動，是我們有意識的收集、整理相關作品素材形成靈感庫的過程；被動，指通過朋友圈好友分享、同行推薦等獲取靈感的方法。因為后者更不可控，影響因素較多，比如你所處的圈子、社交網絡使用習慣等都會影響被動獲取的質量。所以今天，我跟大家分享的主要是第一種主動建立靈感庫的方法，而這個方法的核心我把它歸納為兩個字 ：搜索。
搜索是現在這個時代我們主動獲取信息的最主要手段，每天我們通過各類關鍵詞在各類APP上獲取各樣的服務、產品和資源。靈感的主動收集就是一個通過關鍵詞搜索，然后分類、整理、研究、再利用的過程。所以影響靈感收集的主要因素其實就是我們能不能用好搜索。不同的搜索方法、渠道、關鍵詞極大的影響著我們獲取到的信息的質量，這也是本篇文章為何一搜索核心展開的原因。
如下圖所示，同樣的關鍵詞在不同的搜索渠道，得到的內容質量是不一樣的。
四、靈感庫建立的第一步：搜什么？
互聯網很大，如果沒有明確的目標，找靈感的過程就跟刷抖音一樣，恍恍惚惚幾個小時，好像點了不少贊，收藏了不少干貨，回頭看其實并沒有什么特別有價值的東西，所以找靈感要有目標，有KPI才行，有目標就有標準，有標準才有方向和效率。
如上圖所示，我對數據可視化這個行業術語做了分析和拆解，這樣做的目的是為之后搜索關鍵詞的提取做思路的拓展。很多小伙伴在搜索可視化相關內容時，思路總是局限在“可視化”這個關鍵詞上，但是直接使用這個關鍵詞搜索，大多數時候并不能找到我們心里預期的結果，或者搜索多次后，看到的都是之前見過的作品，很難突破邊界，獲取更多新的靈感。造成的這個結果的原因顯而易見，就是關鍵詞的匱乏，不知道搜什么。而對“大屏數據可視化”進行解析之發現，以往的搜索，我們只使用了四個方向里的其中一個，其它三個方向并沒有很好的利用。現在，我們以每個方向上的核心關鍵詞為基礎，去豐富它的下一級關鍵詞，這樣就會像枝椏新生一樣，在各個節點延伸出豐富的詞匯。
媒介就是數據可視化設計最終落地在什么平臺，一般來講，大屏數據可視化設計落地的媒介當然就是大屏了，以它為核心做關鍵詞的發散，可以產生其它幾個二級關鍵詞
數據類型是主要數據的特征或來源，不同的數據類型，在可視化設計時有不同的視覺特征。比如地理信息的數據可視化，一般會與道路、河流、人造建筑、某區域內地標等一起出現，會有豐富的3D場景、動效，而圖表信息相對較少；報表類信息的數據可視化，則主要以更好的展示報表內大量數據為主，所以強調信息的層級、主次，設計的目標是要減少用戶認知負擔、引起用戶閱讀興趣，促進數據內容的有效傳達，因而會較少使用動畫，其次，因數據較多，也很難對應到某個具體的物理場景，故3D模型等也較少使用。
所以以數據類型為核心，拓展的二級關鍵詞會讓搜索結果更精準，更有針對性。
設計風格就是視覺設計整體上給人的想象和感受，好的設計就跟一個人一樣，一定是有自己鮮明的個性和氣質，能夠引起人的共鳴和向往的，唯有如此，設計才能吸引人，從而影響人，并最終傳遞自己的觀點給觀者。所以設計風格的定義是視覺設計中最重要的一環，也是最需要靈感和創造力的部分。
作為數據可視化設計師，我們想要找到的參考是那些具有數據可視化風格的作品，但這些作品本身并不一定是在講數據可視化的內容，只要作品某部分的設計有我們想要的那種“感覺”，就可以了，而這個作品可能是某段影片、某個動效、某種圖形、某個元素或聲音?；谶@樣的思路，我歸納了一些具有數據可視化風格但不一定都是數據可視化作品的關鍵詞。這就是一個特別有意思的點，我門想要找到某個內容，但當我們用最貼切它的那個名字去找時，卻不一定能找到最能代表它風格的作品。所以當我們跳出數據可視化這樣一個具體的點，而從更抽象的設計風格這個層面去看待它的時候，就能更好的的發散思維、拿到了更多好的關鍵詞，找到更多的刺激點。
以設計風格為例，我們從它的節點上找到任意一個關鍵詞：SCI-FI，然后搜索這個關鍵詞，我們看看搜索到的結果。
業務場景簡單理解就是在什么情況下要解決什么問題，它是數據可視化的落腳點，也是數據可視化的商業價值所在。每個公司或團隊，都會有自己專注的業務方向，所以在工作中找這方面的靈感，從業務場景入手效果最好。
簡單回顧下，通過上部分文章的分析，我們從媒介、數據類型、設計風格、業務場景四個方面形成了一個數據可視化的關鍵詞的矩陣。這個矩陣是建立靈感庫的基礎，之后我們每當我們有新的關鍵詞要加入，或者有效果不好的關鍵詞需要剔除，只需修改、迭代這個關鍵詞矩陣即可。有了這個關鍵詞矩陣后，我們如何利用它完成一次基于實際需求的靈感搜集？下面給大家舉個小栗子來看一下怎么用。
一句話描述業務需求
首先用盡可能簡短的一句話描述業務方訴求。
一句話描述業務訴求后，我們把業務需求帶到關鍵詞矩陣中，就會獲得如下圖的結果：
可以看到，帶入需求后，按樹狀結構去匹配與需求相吻合的關鍵詞，就可拿到明確的搜索指引目錄，然后我們按搜索指引，開始靈感收集即可。
這里有個小小的點，就是為什么要盡可能用簡短的一句話來描述業務方訴求，
1、這樣做可以把那些優先級低的干擾因素都過濾掉，留下真正核心的訴求，越是能簡短的概括，越能真正把握需求的核心。我個人一直以來與業務方溝通需求后，都會嘗試用一句話概括，若需求方認可，開始設計工作；不認可，則繼續溝通。
2、對于數據可視化設計師來講，明確自己在工作流中的角色、承擔的責任、要解決的問題以及最終交付怎樣的產出尤為重要，因為只有清楚了這些，這樣我們才能有效分配自己的時間、確定跟上下游的協作策略，避免盲目的沒有KPI的設計。
五、靈感庫建立的第二步：去哪兒搜？
合適的關鍵詞是第一步，它保證了我們搜索結果的有效性，而去哪兒搜決定了我們搜索結果的質量。如下圖，針對數據可視化設計師，我對“去哪兒搜”這個問題按我自己的從業經驗做了梳理。
從我的歸納里大家可以發現，我把數據可視化設計師的靈感來源分為了四大塊（其它行業的設計也大體上就這四塊），分別是：設計網站、產品或服務提供方、獨立設計師或工作室、視頻網站。
第一部分：設計網站
設計網站部分列出的都是設計師們都熟悉的幾個站點，在之前，大多數靈感的收集都可在花瓣完成，但花瓣最近幾次改版之后，已經沒有以前那么好用了。對數據可視化方面的素材搜索，個人經驗下，強烈推薦大家去behance，雖然behance訪問方面也面臨一些困難，但是，但凡你想真的了解一些好的設計，這個網站，是你一定要想辦法去經常逛逛的。至于為啥不推薦其它幾個網站，倒并不是說其它網站不能用，只是搜索的結果相對局限。針對這塊的具體分析，我會在文末的Q&A里進行。
第二部分：產品或服務提供方
我們知道，任何商業設計，一定是有一個業務或應用場景來支撐的，一定程度上設計就是在圍繞業務場景提供視覺、交互、用戶體驗、品牌等方面的解決方案，也就是說設計是服務于業務場景的，反過來講，服務于這個業務場景的就只有設計師么？當然不是。在市場條件下，服務的提供方除了像設計師這樣的個體外，更多的是我們熟悉的另一個機構（組織），這個組織的名字叫“公司”。公司把大量專業的人員組織在一起，通過優勢互補、強力協作，提供服務、解決需求方問題。對于數據可視化設計來講，企業當然也參與其中。所以我們找靈感去服務提供方也是一個的方法。企業要證明自己的實力、要讓潛在客戶了解自己，必然會花大量的資源做營銷做推廣，而最常見的推廣的落腳點就是企業官網。很多做數據可視化的公司，會在官網展示一些能體現自己業務特點、業務實力的案例，而這些案例就是這些企業最好的數據可視化設計作品了，沒有人會在自己的臉上放垃圾上去，對不? 所以但凡有案例展示的官網，案列基本都是最典型最好的設計，所以從這些案例中找靈感，也是一個有意思且有效的方法和途徑。
阿里DataV
Hightopo
Tob.Design
第三部分：獨立設計師或工作室
獨立設計師一般給人的感覺是什么呢？就是在自己垂直的領域內牛逼，近乎神一樣的存在。獨立設計師要能順利“獨立”，當然是在設計能力、個人品牌建設、客戶維護、運營管理等方面都有比較硬核的水準，所以這部分設計師作品一般不會差。而工作室一般都是一個或者幾個知名設計師組成的團隊，在管理方面更“公司化”一些，這樣的工作產出也會比較穩定，水平較高。就可視化（包括類可視化）領域來講，個人比較認可和喜歡的工作室有以下幾個（歡迎大家評論里補充，或參與文末問卷調查），Ta們的作品風格鮮明，找靈感也是不錯的參考
dennisschafer
huds+guis
以上對于“去哪兒搜”的分析，我相信可以給大家很好的啟發：我們設計師尋找好的作品并不一定要通過設計相關網站進行，你看大家都能看到的東西，即使有突破，那也是大家所熟悉的樣子，你只有從圈子里跳出去，看80%的人看不到的東西，你的靈感才有機會與眾不同，標新立異。
六、靈感庫建立的第三步：怎么搜？
前面兩部分，我們介紹了搜什么（關鍵詞的定義），去哪兒搜（合適的素材來源），接下來以behance為例跟大家聊聊怎么搜，介紹一些具體的方法。我們的目標是盡可能少的點擊搜索按鈕，且盡可能多的找到符合自己預期的有質量的作品。要做到這點，首先我改掉自己以往的不好的搜索習慣。
我知道我很多小伙伴都是輸入一個關鍵詞，然后看結果頁，沒有滿意的就換一個關鍵詞繼續，這樣做很低效，容易漏掉結果頁中符合你預期的好作品，并且也容易造成關鍵詞的浪費，通過第一部分關鍵詞矩陣的介紹，大家都知道，關鍵詞是被定位推導而來的，若不停的換關鍵詞，很快就會出現關鍵詞用完了但是依然沒有找到好靈感的囧局，所以榨干每一個關鍵詞是搜索的重要手段，具體怎么做到這一點，我個人有以下思路給大家參考：
1、直搜關鍵詞：快速瀏覽、標記自己感興趣的項目，稍后再做整理
通過這個結果頁面我們看到，搜索結果包含“所有結果、項目、人物、情緒板”四個選項，默認顯示所有結果，但這個意義不大，重點在項目跟情緒板。
項目
切換到項目標簽，項目標簽下展示的都是完整的項目作品，這是可以快速瀏覽，看到感興趣的內容就把它標記到新的頁面，等所有瀏覽查看結束后再細看每個項目，并對項目做進一步的分類和整理。
項目標簽下提供的篩選項很實用，分類依據推薦“好評最多+本月”的組合，以月為單位既可選到大家都比較認可的新作品也避免了因數據波動造成部分作品質量差的情況?！耙巡哒埂鳖愃普究峄騏I中國的首頁推薦，是被官方編輯認可和推薦的作品，一般都會有很高的質量，但時間上可能會比較舊。
在篩選器里面，有另一個比較實用的功能叫做“按色彩篩選”，如果客戶或者業務方對主色調有要求，就可以通過色彩的篩選，找到更符合我們業務需求的相關作品借鑒，或者設計師自己對某類顏色的搭配總是調整不好，也可以通過篩選，看看其它同行是如何處理這類色彩的，這也是一個有針對性訓練和學習的方法。
情緒版
情緒版就是花瓣里的畫板，它是其Ta設計師采集的同類主題的作品合集，用法也跟花瓣一模一樣，唯一的不同是花瓣可以采集站外的內容到畫板，而behance只能采集站內的內容，其余兩者完全一致。
情緒版默認是按時間的先后順序排列的，所以可以通過篩選項，將排列順序調整為“關注人數最多”，正常來講，關注人數越多的情緒版收集的作品質量也越高。
2、利用作品標簽聚合同一主題作品，并集中瀏覽
我們知道，像站酷、UI中國等平臺，用戶上傳作品時，都需要給作品添加一些標簽，這些標簽的作用就是幫助網站做人工的作品分類，我們點擊某一標簽就能看到使用了同一標簽的所有作品，可以說標簽是比搜索關鍵詞的內容檢索手段。每一個作品下，都顯示了作者上傳作品時填寫的標簽，通過點擊這些標簽我們將搜索結果引入到了另一個更純粹有效的內容領域。
更有趣的是，標簽同樣支持項目、情緒版這兩個層面的進一步分類，同時也支持之前介紹過得分類篩選功能。也就是說，在最開始搜索時找準一個關鍵詞，之后通過情緒板、作品標簽等方式就能關聯起來海量的內容。
3、按圖索驥：Ta推薦的作品
通過前兩步，我們已找到了一些比較不錯的作品，而優秀作品的背后當然是優秀的設計師或團隊。所以點進作者的主頁看，一般都會有驚喜的。除了能看到作者自己的作品外，我想說的是另一個標簽“好評”，好評這個標簽其實體現了作者的審美和職業方向，如果作者本人在領域內已經足夠專業，那么能被Ta欣賞和點贊的作品大概率也不會差，所以好評這個按鈕，是借助行業大咖的手幫我們做了一次作品的篩選和收集，點這個標簽進去大多數時候是不會讓你失望的，一般都驚喜滿滿。
4、Ta關注的設計師：順藤摸瓜，串起一個行業的大咖
在今天，每個設計師離自己領域里最頂尖的大咖，只隔著3.75個人，通過點擊作者的“正在關注”，你可以看到設計師本人還關注了行業里的哪些設計師，通過這樣的操作3到4次，你會發現總有那么幾個人，會在這個略顯復雜的網絡中被不同的大咖同時關注，那么Ta就是這個行業里比較頂尖的人才了。
在“正在關注”下面會顯示作者所在團隊，因為好多項目其實一個人是很難完成的，大都是好幾個設計師協作的結果，所以如果你找到的這個設計師作品足夠牛逼，那說明他的團隊也是很不錯的，順便關注一波就好。
當你習慣這樣摸瓜，一段時間后這個行業里幾乎的大咖就都在你的關注列表里了，做到這一步后你就會有一個新的收獲，這點我們后面再聊。
七、搜索結果的整理與優化
利用前面的搜索方式，我們已經找到了不少較為滿意的作品，接下來我們需要再對這些作品做簡單的篩選整理，把真正符合我們需求的作品整理出來。
我習慣用網站自帶的收藏功能及部分精品資源本地收藏的方式來整理自己的靈感庫。網站的情緒板我把它看作是一個各個終端通用的網盤。behance提供了兩個收藏作品的功能：點贊與保存到情緒版。站酷跟ui中國也有同樣的功能。
點贊的作品，會統一收集到個人主頁“點贊”標簽下，所有作品按時間排列，比較亂，所以推薦把喜歡的作品收集到情緒板。建立情緒板可以按類別將作品整理到不同畫板，由于情緒板是可以分享和被搜索的，所以使用情緒板整理靈感，不僅方便了自己，也益于同行。目前來看，情緒板在behance這個產品中已經跟花瓣中的畫板非常像了，不僅可以采集一個完整的作品到情緒板，也可以采集作品中某個單獨的圖片或視頻到情緒板，這樣的靈活性跟花瓣完全一致，且behance將情緒板被放到了用戶非常容易觸達的位置，所以在大家的共同努力下，各類情緒板會越來越豐富，這個功能也會更有價值。
八、資源的自我更新與迭代
資源的自我更新
經常玩抖音的小伙伴都知道，抖音會根據你的點贊、瀏覽等行為，為你推薦符合個人口味的視頻，而這樣的推薦功能在behance也有，behance會根據你點贊收藏的作品、你關注的人，給你推薦相應作品，并且推薦作品是直接顯示在首頁的，每次打開behance，你都會在網站最直觀的位置看到behance為你推薦的內容，這里的內容大體上分為兩類，一類是你關注的設計師的作品更新，另一部分基于已經關注的作者推薦相似的作品給你，就我個人使用體驗來講，推薦還是相當準確的。
behance的推薦功能是資源自我更新的一個重要手段，你關注的同一領域作者越多，收藏的作品越多，它的推薦就越準確，這樣就節省了一些資源搜索的時間成本。要想獲得好的推薦結果，我建議你的behance上只關注一個領域的作者和作品，以我自己為例，我只關注數據可視化方向的作者和作品，雖然我也喜歡攝影、插畫等，但我主業是數據可視化，所以為了提高首頁推薦作品質量，其它兩類我會去500px等更垂直的網站瀏覽，而不會在behance上關注。當然，網站只是個工具，你也可以有自己的用法，與我而言，我關注的核心是效率。
資源的迭代
如果把我們收藏的內容比作是云盤里的資源，那么資源并不是越多越好，無論哪種類型的內容，當內容很多的時候找起來都會比較麻煩的。我們需要堅持做一些工作來不斷減少資源的數量提高資源的質量，少而精是最好的狀態，如此我們就不需要花很多時間去找某個內容，而已有的內容又都能很好的滿足需求。要做到這點，我們需要給資源做迭代，所謂迭代就是去掉舊的過時的內容，添加新的更好的。每隔一段時間，回來翻一翻自己之前收藏的作品，會發現有些作品自己已經看不上了，因為在做靈感收集的過程中，我們的審美會自然有所提高，當輸入的作品樣本越來越多，我們對作品評價的維度也會更多，之前那些覺得好的作品，現在看來也就會有缺陷和不滿，這是一個很正向的結果，成長就是一個不斷剔除的過程。刪掉那些自己覺得不滿意的作品，添加更符合自己當前審美的作品到各個情緒版。
迭代還意味著我們需要對那些情緒版的標簽做維護，對那些命名跟內容不大匹配的情緒板，要及時更新更恰當的命名。同時，也要對情緒板內容的類別做維護，比如動畫、視頻類素材最好不要跟圖片類素材放一起，因為列表的封面圖并不能體現作品詳情里是否包含視頻等內容，所以作品很多時找起來就比較麻煩，按內容的不同類型把內容分別收納進不同的情緒版可以給我們后續的應用節省不少時間。
九、Q&A
1、behance在國內訪問受限，為何要以它為例做靈感收集的方法介紹？
首先，Behance國內訪問不暢，并不影響它是世界范圍最優秀的設計師聚集平臺的事實。對于數據可視化而言，并不是一個新興的領域，在國外早已有之，并且相對成熟，而國內相關作品、經驗尚少，所以從獲取知識的角度來看，behance上你能獲取到的數據可視化相關作品或內容，不管是數量還是質量上，都要比國內的好。
其次，正如文章剛開始我說的那樣，文中介紹的方法對國內的大部分設計網站同樣適用，尤其是關鍵詞的定義、標簽的使用、收藏及情緒板（畫板）的使用技巧。綜上，我當然是要介紹“更好”的靈感獲取網站給大家，而不是揪著大家熟悉的聊。
2、我自己也收集研究了不少優秀作品，為何做的時候還是不知道如何下手？
毋庸置疑，優秀的作品建立在良好的審美基礎之上，好的作品看多了審美自然會有提升，但審美有了為啥還是做不出符合自己期望的作品來。這塊有兩個問題，一個是刻意練習的度沒到，另一個是不會分析別人好的作品。刻意練習聽名字就知道是什么意思，而作品分析就是我們要知道一個作品之所以讓人眼前一亮，它“亮”在什么地方，就是要具體到細節，我們越是能夠細致的指出那些讓你覺得好的點，就越能模仿和借鑒，之后再輔以大量的刻意練習，才會有效果明顯的提升。那么到底如何去拆解、分析一個數據可視化作品？有幾步？有哪些方面？怎么做？如何應用？這一系列問題留待下篇文章繼續聊。當然了，下篇文章能否順利發出，還是看大家是否喜歡和支持！
轉自：站酷-BYMD
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