大屏设计器-可视化系统开发平台都有哪些?

1、核心数据清洗

数据可视化的核心是数据,对数据的采集、清洗是非常重要的。因此建立数据可视化前期最好在数据采集层上就要考虑未来的数据可视化。

2、需求多样,变更频繁

数据可视化需求很大程度依赖于用户感知,相同业务专题应用于不同省份时往往众口难调,需求层出多样、差异较大;同一项目也会因不同时段的业务重心不同,变更可视化需求。需求调研难免存在理解偏差,沟通确认很难及时量化明确。

3、数据可视化的设计

特别是数据可视化大屏项目,要求可视化设计师对复杂数据的展现经验非常丰富。做设计和demo的时候,考虑的都是最佳的视觉效果,但真实数据往往很难看。

4、定制开发成本高

个性化需求形成一对一项目化研发,频繁涉及内容变动、样式变动、布局调整等。定制设计周期拉长、编码效率低下、数据对接调试繁琐,导致客户需求整体响应效率不够理想。同时,如果想开发出具有视觉冲击力的界面,对于前端开发人员的技能和经验要求较高。

5、对于在大屏幕上的展示,需解决分辨率适配的各种问题。

上面的问题,亿信华辰可视化团队都能搞定。亿信华辰大屏可视化平台-酷屏的展现效果可让用户感受到数据炫酷的可视化魅力,专业的可视化大屏设计器帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建具有专业水准的可视化应用。可视化大屏设计器提供了丰富的可视化模板,极大程度满足企业大数据信息分析等多种业务的可视化展示需求。

北京华伟恒远信息系统技术有限含有可视化系统开发平台,网络开发。自1988年成立以来,已取得计算机信息系统集成三级资质和CMMI3级资质,并引进了先进的技术与服务理念、超前的行业经验和成熟的管理模式,为中国的金融、电信、制造、能源、教育、政府等众多行业客户提供从硬件配置、系统集成、软件系统订制及开发、IT系统架构设计、系统维护、外包服务等全面的IT解决方案,力求以多样化的产品、系统化的技术应用和服务,多层次、持续性地满足客户的需求。

最近在实际项目中积累了一些经验,以及看到很多大神们的分享,不断学习和丰富关于大屏设计的特点及数据可视化的表达方式。以下经验来自于多处资源,希望对有这方面需求的同学有所帮助。

大屏显示的一些特点:

1.面积巨大――用户站远才能看全内容(所以字也不能设计很小)

2.深色背景――紧张感强,让视觉更好的聚焦,省电

3.不可操作――大屏主要用来给来用户看的。用户一般不会直接操作大屏

4.空间局限――大屏不像网页有滚动条,它的长宽都是固定的

5.单独主题――每块大屏都有具体想给用户表达某个主题

第一步、调查研究

需要调研的点:

1.大屏的主题――这个屏用户要看什么信息(要规避哪些信息)

2.数据的权威和准确性――对具体要展示的信息进行数据的核对正常数据是多少,历史上极限数据是多少?

3.用户的其他需求点――用户说要用TOP10,但有时候只是用户只知道TOP能表达,还有很多形式也能表示TOP的信息

第二步、视觉效果定位(脑暴穷举、分类去重、投票确定)

紧张:数据的实时,动效的变化

科技:新颖的图表,新颖的动效

丰富:数据丰富,丰富层次感,图表类型多,强烈的空间感

权威:安全元素

第四步、数据表现元素

常规数据表现元素:地图,top10,饼图,列表,数字,趋势等。

如果在多个屏上都只放这些元素,展现上会缺乏很多心意,业务差别性也不好体现。所以需要对每个需求再剖析。

第五步、需求分析,数据挖掘

1.拆分维度――将需求拆分到最小维度

2.确定优先――选择最佳数据来说明观点

3.合并维度――对维度元素进行归类,化繁为简

4.最佳表现――确定用哪种表现形式来体现数据

举个栗子:

在做这一系列的具体某一个屏时,某业务需要大屏展示的内容:我们的业务针对特定区域的保护,正在实时防御着世界各地多类型的攻击。能看到每个攻击类型的当天累加值和趋势。

对于这个内容,我们先进行拆分维度。你们能看到多少维度呢?(一定要拆到最小维度)

接着,确定这些维度的主次优先级。

对这些信息进行相似度归类,化繁为简。关联性最多的维度用同一种颜色表示,画出所有的关系。

上图表示,所有的维度互相关系。我们可以发现时间维度和所有的内容都有联系。

但是时间又是个隐形的内容,大屏上的数据为了表示紧张性,时间如果是实时展现的。那么这个维度在设计的时候不必要用某个具体的视觉元素来表现,是通过在时间节点上的动效变化来表现的。所以我们把这时间线去掉,并对交错关系的维度进行位置的调整。

理清逻辑关系,我们最常用的一个方法就是借助于思维导图,这样我们能更加清晰知道业务需求以及数据关联性。

关系理清楚后,我们接下来可以就行规划设计了。

第六步、规划设计

在这块主要是细节和感受的设计。

1.模块设计――考虑的模块纵横栅格布局设计

2.维度表现――具体维度用什么表现的确定

3.动效设计――时间的把握和情感的控制

4.数量控制――对实施数据的不可控性进行展现上的控制。考虑数据极端情况效果太密或太疏,如何规避

大屏和其他显示屏一样,本身都是有固定分辨率的。

拼接大屏 :大屏几乎都是拼接屏,UI设计时不用考虑屏幕缝隙影响 内容 的呈现,内容不会丢失,但有可能影响 视觉 的表现,例如一个很大的人物图像被缝隙正中“劈成”两半,或者“劈中”了眼睛,看起来很不舒服,所以设计时可以建立缝隙位置的参考线避免类似情况发生。(现在企业常用的有无缝隙、1.7mm缝隙、3.5mm缝隙、三种拼接大屏,缝隙越小越贵)

设计尺寸: 拼接的每块小屏一般是16:9的高清屏,设计尺寸可以把上下高度设定为1080px,长度按照拼接屏的数量比例得出长度的设计尺寸。例如3乘5的一块大屏幕,高度3块屏设为1080,每块高就是360,360除9乘16等640,640就是一块屏幕的长度,640乘5块屏=3200最后得出设计稿尺寸就是:高1080px乘宽3200px。

第七步、检查测试

1.重视需求――过一遍需求是不是能够满足。

2.实地测试――将效果放上大屏,看是否方便阅读,动效是否达到预期,色差是否能接受。

3.可信性测试――当自己的讲解员,给用户讲解大屏。能否一句话描述大屏,同时用户能够理解。

设计大屏一定是一个长期跟进的过程。有很多问题会在真正数据进来了,放在大屏上显示才能发现。

整个项目的流程

那让大屏怎么看起来更炫酷,简单的总结几个方法:

1)布局排版

大屏首先是要服务于业务,让业务指标和数据合理的展现。由于往往展现的是一个企业全局的业务,一般分为主要指标和次要指标两个层次,主要指标反映核心业务,次要指标用于进一步阐述。所以在制作时给予不一样的侧重。

2)色彩

背景色又分为整体背景以及单个元素的背景,无论是哪一个,都遵从两点基本原则:深色调&一致性。

整体背景深色系,可选的余地还是很多的,但是配起来能让多数人都觉得好看的还是以深蓝色系为主,如下所示是几个推荐的配色方案。根据实际项目经验,这里极其推荐大家为单个的组件元素搭配一些透明色,透明度设置在10%上下为宜,具体以实际效果微调。

3)点缀效果

细节影响感官体验,在大屏展现上,细节也会极大的影响整体效果。通过适当给元素、标题、数字等添加一些诸如边框、图画等在内的点缀效果,能帮助提升整体美观度。顶部的标题通过左右两个对称线条进行点缀,各个组件的细分标题通过不规则渐变色图片进行点缀,另外每个组件都搭配使用了简洁的边框以提升层次感。

4)动效

动效的增加能让大屏看上去是活的,增加观感体验。

以下举几个案例:

阿里在数据可视化方面已经做的相当超前了,早在2015年的双11销售数据就使用DataV数据可视化引擎搭建数据大屏。

以上大屏利用了DataV数据可视化引擎,以日常图表组件库d.chart以及地理相关组件库d.map为基础,专业数据可视化模板设计为视觉框架,依托cube前端框架搭建起来的web服务。通过该引擎可以利用已有组件低成本还原设计师产出的原型图,快速完成多种数据源的绑定,并通过最终的可视化配置调整系统完成所见即所得的视觉调试,最终产出数据大屏。

工作模式:由之前的“设计->开发”变为“设计->开发->设计->开发”,做到高度还原设计效果。

市场上很多可视化的工具,像帆软和Tableau都是都是数据处理分析软件,两个各有特点。

可以根据业务需求,选择工具,来展示自己的大屏。

以下打开finereport设计器中,按照布局样式,从组件栏拖入对应的图表元素到指定区域并绑定数据。

点击预览按钮,浏览器端的效果如下图所示。

接下来就是配色、点缀和动效了,可根据需求调整界面效果。

还有很多值得推荐的可视化工具,以下列出几个,供大家学习:

Raw 、 Infogram 、 ChartBlocks 、 Visualize Free 、 、 iCharts

、 、 FusionCharts 、 JavaScript InfoVis Toolkit 、 jQuery Visualize 、 ZingChart 、 Flot 、 Gephi

地图数据可视化工具

CartoDB 、 InstantAtlas 、 Polymaps 、 OpenLayers 、 Leaflet

纯可视化图表生成/图表插件――适合开发,工程师

Echarts( )、AntV ( )、HighCharts (

)

可视化报表类――适合报表开发、BI工程师

FineReport (

)

商业智能分析――适合BI工程师、数据分析师

Tableau (

)

FineBI (

)

Power BI ( )

可视化大屏类

阿里DataV ( )

数字冰雹 (

)

这是最近几天对数据大屏的一些学习,在这里进行分享。

如果感觉有帮助,请点赞啦,谢谢~~