信息圖背後的心理學——數據可視化

2020-12-16 199IT

用戶喜歡控制感,她們的短期記憶很有限,他們喜歡簡單的東西。這三個因素應該成為所有數據信息界面設計的基礎。了解你們的用戶需求,將它們加入你的設計實踐中,這樣你就能建立完美的數據信息界面。

隨著數據導向在企業中蔚然成風,數據展示類的信息界面也變得重要起來。

擁有可視化數據和交互式界面的它正成為商業用戶手中重要的工具。更重要的是數據類信息界面也在以app的形式融入普通用戶的生活,幫助管理日常活動,如預算追蹤和健康管理。

那麼是什麼讓數據類信息界面如此誘人?人們內心渴望,而又被數據類界面完美呈現的這些因素是什麼?

控制欲

人們喜歡控制感。可以想像一下如果自己處於一個完全黑暗的環境內。很快你體內的「緊急開關」就將被啟動,驅使你去了解周遭情況和了解你可以控制什麼。

從進化的角度來理解,讓周圍環境處於我們掌控中,我們才更可能生存下來。潛意識會基於感知到的可控層級幫助我們堤防各種危險(打還是逃)。

數據類信息界面就給了我們這種控制感。不論是了解花銷動態的個人財政數據界面還是幫助企業追蹤營銷預算的營銷數據界面,都是提高你對情況的感知,給你基因內渴求的控制感。

This Marketo dashboard幫助市場團隊對預算保持同步,確保花銷可控。

大多數的數據界面使用如下三種策略來建立控制感:

提供事物的清晰認知,以建立確定性。 提供對未來進行預測及規劃的資源 及時完成重要任務以避免最後關頭的恐慌

Calvin and Hobbes by Bill Watterson

減少短期記憶

在Jakob Nielsen的「Short-Term Memory and Web Usability」一文中,指出人類在短期記憶中不能記住太多信息,特別是多個抽象的感念或者不尋常的數據。他引用的他人研究建議短期記憶的數量不應該超過七個,這些信息存在我們的大腦裡面也只有20秒鐘。

數據界面就是為了克服短期記憶的難題。通過在一個屏幕用戶的眼睛跨度內呈現所有相關數據,減少對短期記憶的依賴。不需記憶任何東西,因為它們都在你眼前。

然而,在大多情況下,數據會多到在一屏之內顯示不完。因此數據界面圍繞短期記憶的限制做了如下三件事:

1.使用圖表和圖形,以減少短期記憶的負擔

為了更好的理解這一點,對比如下兩種展示數據的方式:一個表格和一張折線圖。

記憶折線圖中的上下趨勢比表格中的準確數字要簡單得多

2.在摘要/概覽屏中提供深入了解的入口

在概覽屏中提供了關鍵數據的快照,減少短期記憶的負擔。但用戶也可以深入了解如果他們需要特定數據的詳細信息。

The RescueTime的概覽提供了關鍵指標的鳥瞰圖,並且可以進一步了解細節。

3.將數據分tab展示,並保證相關數據在同一個tab中。

將信息分解成可消化的小塊,可以降低用戶的認知負擔。將相關的信息放到同一個tab下面,方便用戶來分析他們。

Mint將數據分解成吐下tab:概覽,交易,預算,目標,趨勢,投資和如何更省。

更好用

保持簡單!這一原則在商業和現實生活中同樣適用。

比如有個庫存管理系統。如果使用紙筆,將花費好幾個小時來維持同步入庫和出庫訂單的記錄(更別提這麼做需要的腿腳),有了數位化的數據界面,這些時間可以被大幅衰減。

Stitch Labs就是這樣一個庫存管理系統,可以讓商家同時監控多個銷售渠道的庫存。

隨著響應式設計的普及,這些數據信息將能夠跨設備使用,讓用戶可以通過臺式機、筆記本或其它行動裝置訪問該數據。

The FitBit dashboard可以在多個設備上使用。

結論

任何將數據類信息作為關鍵服務的產品,都需要將以上用戶的心理需求牢記在心。用戶喜歡控制感,她們的短期記憶很有限,他們喜歡簡單的東西。這三個因素應該成為所有數據信息界面設計的基礎。了解你們的用戶需求,將它們加入你的設計實踐中,這樣你就能建立完美的數據信息界面。

自:36大數據

相關焦點

  • 數據可視化與信息可視化怎麼搞?
    數據可視化和信息可視化都是可視化的一種方式,數據可視化將資料庫中每一個數據項作為單個圖元元素表示,大量的數據集構成數據圖像,同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示,可以從不同的維度觀察數據,從而對數據進行更深入的觀察和分析。信息可視化,旨在把數據資料以視覺化的方式表現出。信息可視化是一種將數據與設計結合起來的圖片,有利於個人或組織簡短有效地向受眾傳播信息的數據表現形式。
  • 信息圖系列文章(二):現代的數據可視化方法 | 網際網路數據資訊網...
    數據的表現形式可以是美麗、優雅和描述性的。有多種傳統的數據表現形式 在每個項目及可能的場合被頻繁地使用:如表格、餅圖、柱狀圖等。但為了更有效地向你的讀者傳達信息,有時你需要絕不僅僅是一張餅圖。有更好的、深刻的、富於創造性以及富有趣味的方法來可視化數據。
  • 人類歷史上最有影響力的五個數據可視化信息圖
    數據可視化、信息圖是這兩年大數據熱潮中的時髦概念,但實際上數據可視化和信息圖古已有之,而「數據化運營」和「可視化管理」幾乎貫穿了整個近代西方經濟和文明的崛起歷程。
  • 19款數據可視化工具,分分鐘搞定酷炫信息圖
    以下19款工具,幫助你從調研,數據分析,流程,甚至簡歷 ,實現最專業的數據可視化,分分鐘搞定酷炫信息圖, 趕緊把他們用到你的作品集裡吧。
  • 搞懂5種數據可視化方法,勝任90%熱門信息圖設計
    導讀:對數據可視化這塊又進行了研究和心得的整理,跟大家分享下數據可視化常用的五種方式,希望能給大家帶來思路的拓展。●概念◎藉助於圖形化的手段,清晰、快捷有效的傳達與溝通信息。從用戶的角度,數據可視化可以讓用戶快速抓住要點信息,讓關鍵的數據點從人類的眼睛快速通往心靈深處。◎數據可視化一般會具備以下幾個特點:準確性、創新性 和 簡潔性。
  • 數據可視化|matplotlib 的主要組成元素
    01fmatplotlib 是 Python 中的一個繪圖庫,具有可定製性強、圖表資源豐富等特點,既能創建靜態圖形,也能創建動態交互的數據可視化效果
  • 快到年底了,聊聊數據可視化
    可視化實際上綜合了計算機圖形學、設計、心理物理學、數據科學和人機互動等多門學科,它們之間的關係是,心理學和設計學是基礎,而計算機將其推到了智能層面。數據可視化是商業智慧(BI)的集中表現形式,現在越來越多的企業有了BI部門,商業智能是對商業信息的收集、管理和分析的過程,目的是使得企業各級決策者獲得知識或洞察力,促使他們對企業做出有力的決策,BI要提取出數據中的商業價值,再通過可視化的方式分析、解釋、呈現給更多的用戶,後面這個過程是和數據可視化是重合的,如下圖:來源:
  • 專業圖卡加速工程數據可視化
    以市場上常見的uadro系列圖卡為例,即使是目前入門級別的Quadro FX570,相比5年前的主流專業圖卡,顯存量提高了8倍,顯存頻率和核心頻率分別提高了3倍和4倍,數據處理帶寬更是提高了5倍之多。5年前,配置專業圖卡的PC系統很難在數據可視化方面有用武之地,而現在任何一款中高端專業圖卡均能獲得良好的圖形處理表現。
  • 數據可視化設計系列(1): 數據可視化的定義
    圖三:Hamilton信息提取之路縱觀上圖:從漢密爾頓(Halmton)音樂劇現場,到圖一該劇賓朋滿座,再到圖二的落座率記錄所以我們來回到之前的問題:從音樂劇現場到照片到數據,信息到底還是在流失。所以生活真的是個很複雜的東西,我們的大腦可以存儲很多記憶,但是把記憶場景轉換成可傳承,可分享的信息,無論記錄方式如何,總是有言辭,用圖不盡意之處。(但是,高質量且精細度高的數據仍然可以為我們提供良好的分析基石。)
  • 數據可視化的5個步驟
    對於用戶來說,從這個數據海洋中抓到關鍵信息越來越難。這也是數據可視化的用武之處:用簡單易懂的可視化方式總結並呈現大型數據集,為讀者提供有價值的信息。許多先進的可視化方式(如:網絡圖、3D 建模、堆疊地圖)被用於特定用途,例如3D醫療影像、模擬城市交通、救災監督。
  • 活用這幾種統計圖,你的數據可視化逆天了
    數據可視化,顧名思義就是將相對於隱晦的數據使用可視的、交互的圖表方式展示出來,進而形象的、直觀的將數據背後隱藏的信息和規律表示出來。步入大數據時代後,各行各業對數據越來越重視,隨之而來的就是對數據進行一系列的整合、挖掘、可視化分析,這為數據可視化注入了無限的活力,也就導致視覺的元素越來越多樣,從簡單的柱狀圖、線形圖、折線圖,擴展到了氣泡圖、男女圖、地圖、餅圖、散點圖、雷達圖等各種各樣的豐富的圖形。那麼活用了以下的幾種統計圖,你的數據可視化就逆天了。
  • 數據可視化中的經典圖表
    城市大數據中心大屏展示隨著數字經濟的崛起,作為數據應用的一個分支,可視化應用已經非常普遍了。可視化設計原則中最基本和最經典的原則來自於設計師愛德華·R·塔夫特,他在《量化信息的視覺表現》中概述了數據墨水比例原則。該原則要表達的核心思想就是簡潔,最好的大屏可視化不是數據的平鋪,不是設計的天馬星空,我們的圖表要簡潔,我們的數據要簡潔。今天,可視化的設計過程我們暫且略過,先來看一看這些經典的大屏可視化圖表。
  • 數據可視化當中的圖表組合:比例面積圖
    編輯導讀:優秀的數據可視化依賴優異的設計,並非僅僅選擇正確的圖表模板那麼簡單,數據可視化可以幫助用戶更好地理解數據、運用數據。本文作者從自身經驗出發,結合具體案例分享了比例面積圖的不同組合形式,供大家一同參考學習。
  • ​數據可視化 | 6個基本可視化Python庫
    數據可視化是使用可視元素(例如圖表,圖形等)表示數據的過程,有助於從數據中獲取有意義的見解。它旨在揭示數據背後的信息,並進一步幫助查看者查看數據中的結構。數據可視化將使任何人只要對數據科學的了解最少,即可獲得科學發現,並幫助人們輕鬆地交流信息。畢竟,一張圖片勝過千言萬語。在本文中我們將介紹一些Python支持的最出色的可視化庫。
  • 教育科研中的數據可視化分析
    數據的可視化分析所謂數據分析,是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析,發現數據中存在的關係和規則,根據現有的數據預測未來的發展趨勢,挖掘數據背後隱藏的有用信息和形成結論的過程。
  • 數據可視化基本套路總結
    (略有修改和補充,藍色的字可點擊跳轉查看對應圖形怎麼在R中繪製)原文如下 :首先從維基百科上搬出數據可視化的概念:數據可視化是關於數據之視覺表現形式的研究;其中,這種數據的視覺表現形式被定義為一種以某種概要形式抽提出來的信息,包括相應信息單位的各種屬性和變量。
  • 科學網—可視化技術繪製大數據藏寶圖
    回國之後,陳寶權發現國內外在科研環境上的差別:「國外高校的組織形式是『教授+學生』的模式,相對簡單而鬆散;國內研究所的科研氛圍更有團隊感,有教授、科研人員、學生、客座人員等,人才梯隊結構完整,合作也更加緊密。」 「課題的開展,國內相對國外也比較有優勢。」
  • 數據可視化.圖表篇——餅圖
    僅排列在工作表的一列或一行中的數據可以繪製到餅圖中。餅圖顯示一個數據系列中各項的大小與各項總和的比例。餅圖中的數據點顯示為整個餅圖的百分比。打開 Excel,你可以很明顯看出在餅圖的目錄下,包括了:二維餅圖、三維餅圖和圓環圖三個大類。總的來說,餅圖的理解比較簡單,就是用於表示總體中各部分的比例。
  • 大數據時代人民網可視化數據新聞研究
    (2)信息圖運用 信息圖體現了網站對數據的整合和表現能力,也是數據新聞可視化設計過程中運用最廣泛的視覺表現工具。人民網「圖解新聞」欄目主要使用的信息圖:傳統信息圖(條形圖、折線圖、柱狀圖、餅狀圖)和高級信息圖(詞雲、氣泡圖)。筆者為了研究人民網運用信息圖的能力將其分類:未使用信息圖、使用傳統信息圖以及使用高級信息圖。
  • 數據可視化的秘密和數據繪圖的要素 | 網際網路數據資訊網-199IT |...
    研究數據的最終目的是減小海量數據的信息量,將數據中的信息客觀的展示出來,並最終整理成簡單的,人腦可以掌握的知識。數據可視化圖形是直觀呈現數據的直接方法。然而,將大量數據在同一個圖表中畫出來並不容易。早期的測繪、天氣數據都需要長時間的手工繪製。隨著計算機繪圖功能的開發,手工繪畫已經完全被自動繪圖程序取代。