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仪表板:让图表更容易理解

通过 页劳布海默6月18日二千零一十七

总结:可视化应该利用人类认知和使用长度和2 d位置快速定量信息交流。。


数据仪表盘是一种常见的web应用程序中使用的工具,内部网,和其他商业智能环境显示定期更新信息,用户必须经常监视。。

定义:指示板是数据可视化的集合,提出了一个单页视图,在于信息告知用户可以迅速行动。。

术语“仪表盘”汽车仪表板是一个隐喻,提供必要的信息,司机可以快速吸收,不必思考。因此,仪表板并不打算作为广泛的复杂的数据视图:他们的目标并不是促进勘查;相反,它们提供可以快速消耗的信息,最少的互动或认知加工。用户可以一眼仪表板和立即看到这样的问题的答案,”我超速吗?”和“我要耗尽体力吗?”(在实际的汽车仪表板)的情况下,或“是销售吗?”和“就在这个星期的电子邮件时事通讯最近驾驶尽可能多的交通通讯?”(在数据仪表板的情况下)。。

仪表板有别于门户网站,提供资源的组合,信息,工具,或访问基于web的应用程序,和是一个单点网关为各种不同的任务。仪表板是专注于一个任务:沟通重要信息。。

业务仪表板vs。分析仪表板

仪表板数据通常以两种形式存在:

  • 营运仪表板旨在传授给用户关键信息很快,因为他们从事时间敏感的任务。。
  • 分析仪表盘为用户提供简要信息用于分析和决策,但是没有相同级别的时间敏感性操作仪表板。。
ArcGIS操作指示板
一个业务仪表板在ArcGIS显示了城市环境应急管理服务。这些信息使应急调度程序的状态事件和反应小组。使用条形图显示的事件类型帮助调度员快速地跟踪哪些类型的紧急服务(警察,火,救护车)是必要的。。

存在操作仪表板,以便向正在立即作出决定并执行时间敏感任务的用户快速提供信息,如监控服务器的可用性,手术期间患者重要器官,客户服务电话,或飞行流量。操作指示板通常呈现的数据不断更新和变化。虽然不是所有的操作指示板中使用后果严重环境如医院和应急管理,他们都需要向用户显示数据迅速,以帮助确定参数或不可接受的偏差,可视化可用资源。。

与操作指示板,旨在支持立即对时间敏感的决策和行动,分析仪表板帮助用户识别需要进一步思考的必要性,调查,研究,或分析。每天更新一次的销售仪表板(通常是分析仪表板的实例)不会显示需要销售经理立即紧急干预的信息,但它可以让经理知道脉动销售数据之后,将需求一个深思熟虑的分析。。

像操作指示板,分析仪表板也需要一目了然,他们监视的数据的单一屏幕视图,并且必须快速地向用户传达重要信息。。

前注意加工和定量表示

为了使用户更容易快速理解数据之间的关系,它是有用的利用人类视觉感知的属性。人们可以很快地感知到各种视觉属性,没有完全吸引他们的注意力,这一过程称为前注意的处理。例如,在显示含有许多相同的大小,再将“的一行流行,”不需要用户进行视觉搜索来定位它。旁边的长度,其他前注意特性包括区域,角,二维位置,和颜色。。

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即使没有全神贯注于图表,很容易快速识别出哪些线是最长的,由于高效、准确的前注意加工长度。。

尽管所有前注意特性很容易脱颖而出,并不是所有人都是平等的。有一些,人们只是感知差异而不能够完全确定的大小不同:例如,虽然我们可以不费吹灰之力地在包含许多小矩形的显示器中注意到一个大矩形,我们不擅长判断更大的大矩形是多少,与其他的相比。。

相比之下,我们非常擅长估算长度比较,和我们也可以准确地估计在2 d空间位置。(见1985年的经典论文引用在文章的最后对这一发现更多细节。这一事实使这两个预注意属性对于定量表示是理想的;图表和图形利用这些特性通常会容易理解。。

仪表板左边有一个线形图表,右边有一个柱状图。
这个指示板的例子(从TheDesimanbetx官方网站手机版gnWork显示左边的线图和右边的条形图。线图表利用人们过程二维位置前注意。在图表的例子中,很容易看到,有一个下降发生在周三的数据。右边的条形图表示一个定量变量使用长度,另一个预先关注的特性,它允许人们快速准确地注意到任何突出并理解数据之间的定量关系的数据点。因此,很容易看出c的酒吧是超过所有其他人,你甚至可以看出,它的长度几乎是第二长条(对于b)的两倍。。

另一个强大的吸引力属性是颜色:一个红点很容易在蓝色点群中脱颖而出。然而,不同长度,人们不认为不同的颜色是按特定的顺序排列的,因此,颜色不应该用来传达有关定量值或幅度的信息。(另外,4。5%的普通人群患有某种形式的色盲;同样值得注意的是,更多的男性比女性患有色盲——大约8% vs。0。5%;尽管确切的数字因种族而异。)

线性vs。成立图

正如我们上面提到的,二维位置和长度是两个前注意属性,可以自然地映射到数量和支持快速数据比较和推论。因此,可视化的基础上他们通常是有效的和容易理解。。

条形图是一个可靠的代表定量数据:我们pre-attentively过程有效地每个杆的长度,允许简单的比较值(特别是命令在一个升序或降序模式)。使用2 d图形位置像散点图和线形图利用前注意2 d属性。。

两轴数据的散点图
散点图是一种有效的可视化显示这两个变量之间的关系绘制x和y轴。在这张图,因为二维位置是前注意变量,您可以立即注意到沿着每个轴哪些数据点最高,哪些数据点最低,也可以注意到潜在的相关性或其他数据之间的关系。。

圆形和迅速成立图难以解释或准确

圆形图,如饼图,量规,和雷达图表传达不好定量数据之间的关系,因为他们依靠面积和角度定量信息交流。虽然面积和角度是预先注意的特征,人更难说如何比另一个更大的一个领域。。

微软与甜甜圈仪表板图表和treemap
微软权力BI仪表板使用(1)甜甜圈图表和地图显示数据(2)树。甜甜圈图表类似于饼图——他们使用面积和角度编码量化信息,但更有效的在中间的空格,使每个片面积较小,因此复杂化更本已困难的任务确定图中每个选项的定量值。树映射也使用区域代表不同城市的相对销售额——每个矩形的面积代表其价值,但不幸的是,区域是一个人们不解释的变量快速或与准确性,因此树映射(在这种情况下)不是一个有效的方法来表示定量数据快速理解。。

因为图表基于区域并不十分有效的手段比较数量,如饼图和树地图可视化通常不推荐很快交流项目中复杂的定量关系数据集。饼图(和他们的更有用的表妹,甜甜圈图表)是出了名的差最多的信息传播的任务(而不是简单地显示出压倒性的股份比例的差异,单一的收入来源等代表了绝大多数的公司的利润),大部分时间,应该避免。。

树图(显示分层数据设置为一系列嵌套的大小不一的矩形,在每个矩形的大小对应于一个数值)可以在代表一个复杂的数据有用的空间在一个紧凑的概述,当有机会为用户悠闲地探索数据集和寻找更多的细节。然而,treemap不适合简单,可操作仪表板。。

角,同样,沟通量化信息差,仪表模拟汽车仪表板中的模拟仪表同时仪表板上消耗大量宝贵的空间,也难以解释比线性图表。。

Klipfolio仪表板与car-style仪表和替代子弹图表
Klipfolio仪表板使用径向测量(1)展示了一个特定的价值指标范围内。然而,圆形的可视化需要大量的空间信息交流少,和依赖角(这是相对贫穷的pre-attentive的方式交流信息)作为主要的交流手段的关键数据。下面,这个指示板使用更好的线性子弹图表(2)类似的信息交流(定量数据范围,目标价值确认)。所有这些失败的图表显示规模的整体范围,然而。。

3 d图形

在3D中绘制2变量图表常常是为了(可以说)改善美学,但会使图表更难快速准确地解释,它扭曲了形状和排列的视觉特性显示数据。而成立的图表(如饼图和树地图)是最容易3 d可视化的扭曲效应(如将他们放置在一个3 d投影倾斜的定量意义的区域),3D条形图也比它们的2D条形图更难正确解释,他们可以使它更难看到哪个值栏表示,和它如何与网格线。。

使用图表的3 d表示扭曲和扭曲的形状,代表了数据,从而使它更难破译量化值(和相对特定的数据之间的关系)。在一个三维可视化,变得更加强硬的决定哪些酒吧是最短的,尽管长度是一个非常有效的在2 d时前注意变量。例如,确定具体的第三和第四季度之间的关系在上面的3 d图的难度远远超过2 d版的相同的数据。。

三维饼图
在一个三维饼图表示,面积是扭曲的。为了创建一个3 d的角度来看,图表的底部倾斜”更近对查看器(并因此大于2D表示),和图表的顶部是倾斜的””从观看角度较小(因此)来显示。“每平方厘米进一步”查看器(1)因此表示更多的区域(因此百分比数据)比同等平方厘米的“前”(2)的3 d空间。。
在一个饼图(使用面积百分比显示),可视化因此倾斜和潜在的歪曲数据。考虑到基于区域的可视化在传达定量关系方面已经很差,这个3 d表示用户的工作变得更加困难。。

使用的颜色,形状,和分组显示类别

虽然颜色和形状是不容易传达数量关系的预先注意提示,他们可以用来传达分类信息,可视化中的哪些项目是一起的。(根据格式塔心理学原理相似的,具有相似形状或颜色的物品通常被认为是相关的。)此外,空间距离也可以表明语义分组。。

由于色觉受损的人群,颜色属性,如色相和饱和度是有用的作为一个二级分组线索,而不是显示团体或类别的主要途径。形状或清晰的视觉分组是相关的更可靠的信号,和使用颜色属性可以帮助加强这些关系。颜色可以为关系增加视觉权重,但是,在大多数情况下,应该只用于加强已经以不同方式通信的信息(例如使用接近或类似的形状),自颜色和形状的组合在一起成为一个明显的信号比独自一人。。

邓达斯呼叫中心指示板
登达呼叫中心仪表板使用形状和边界来表示不同类别的数据(形状区分电话网络聊天,并且边界分离出不同的呼叫中心代理。而用于颜色强度相互作用长度 仪表板显示重叠的事件,这个属性次要的传达信息。。

结论

数据仪表盘旨在迅速传达重要的信息而不需要大量的时间或认知资源来解释。作为一个结果,编码的最重要的信息在线性图表让用户感知的关键数据之间的关系之前,他们甚至完全注意可视化。。

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参考文献

威廉S。克利夫兰和Robert McGill:图形知觉和图形的方法分析科学数据,””科学,卷。229年,不。4716(8月。30.1985)

感性的边缘,”利用视觉感知的力量,”9月4日,2004 (链接