将近一年，我都浸泡在设计数据表格的相关需求中，踩过很多坑；深深地体会到建立完整的知识体系的重要性，不然就是这个坑踩着上一个坑，万劫不复。在这里，我总结并分享自己的经验，希望助各位完美避开各种坑。

我将从功能、交互、UI三个维度对表格设计进行全方位总结分析。

前言

表格，又称为表，既是一种可视化交流模式，又是一种组织整理数据的手段。人们在通讯交流、科学研究以及数据分析活动当中广泛采用着形形色色的表格。表的结构如下图：

那表格的使用场景：

• 展现信息全面性。很多图表类型无法展示数据特点。表格无疑是组织大量信息通用性最高的一种表达方式，既可陈列信息，又可以表达信息之间的关系。
• 编辑性大于易读性。需要对数据进行增删改查。
• 需要对比数据。比如对比行与行之间的数据，了解两者差异。

一个简简单单的表格功能其实非常强大，也是非常复杂的。但是不管怎么样，我们不变的原则是：

• 更直观地对比。通过交互和视觉对冗杂的信息进行优化，从而更直观形象地对比。比如隔行使用斑马线增强横向导视。
• 更精准地计算。对于大数据量的表格，数据的精准度非常重要。比如根据提供的精准度要求，定义展示数据的小数位数。
• 更快速地决策。比如在行列末尾增加汇总信息（总计或平均值），在每个分类里增加小计，可以让管理者一目了然地了解数据，快速决策。

功能

1、添加数据

用户在原有的表结构中，增加一行数据。

2、导出数据

根据业务对数据精准度的需求，定义一个导出规则。

1. 不保留数据格式化。比如该数值有五位小数，导入我们系统格式化为两位小数，这种方式导出后还是五位小数。
2. 保留数据格式化。比如该数值有五位小数，导入我们系统格式化为两位小数，这种方式导出后还是两位小数。

3、显示字段

列数过多时，可以隐藏重要性低的列，更好的突出重要性高的列，主次分明，减少干扰。

4、搜索和筛选

按预定目标过滤出某种具有特定性质的数据的操作过程，帮助我们实现对信息的快速分析。

（1）简易搜索

适合筛选条件不明确和筛选频率不高的表格。尽量采用模糊搜索，降低操作成本。

• 优点：灵活选择关键词，节省空间。
• 缺点：可筛选信息不明显。

（2）高级筛选器

适合筛选条件明确和筛选频率高的表格。

• 优点：曝光度高，操作成本低。
• 缺点：占用空间大，不易扩展。

（3）组合筛选器

适合筛选条件不明确但筛选频率高的表格。

优点：主次分明，搜索框可满足大部分用户需求，更高的要求有较深的入口，减少干扰。

缺点：如果搜索不能满足大部分用户需求而需要高级筛选，必然增加了用户的操作步骤。

（4）列筛选器

适合筛选条件单一的表格。

优点：筛选当前列，更直观。

缺点：只能选择单列筛选。

5、排序

设置查看数据优先级顺序，快速发掘最关注的信息。

（1）文本排序

以首字母A-Z规则进行升序或降序。

（2）数值排序

以数值大小规则进行升序或降序。

6、汇总信息

在原始数据上增加汇总信息（合计值或平均值），可以减少用户的计算，达到快速决策的目的。

（1）行总计和行小计

在每个汇总类别的左侧或右侧增加一条总计列。

（2）列总计和列小计

在每个汇总类别的顶部或底部增加一条总计行。如上图。

7、加载方式

避免全部铺开大量信息而影响页面的加载速度，影响用户体验。

（1）复杂分页条

可以设置每页显示条数，适合大数据量。

• 优点：用户不仅对于数据量有宏观上的把握，还可以灵活设置每页显示条数。
• 缺点：分页条占用空间大。

（2）简单分页条

不可以设置每页显示条数，适合较大数据量。

• 优点：用户对于数据量有宏观上的把握。
• 缺点：分页条占用空间较大。

（3）加载更多

适合小数据量。

• 优点：节省空间，沉浸式阅览。
• 缺点：对数据量难以把握，操作不灵活。

交互

1、固定行列

根据7±2的原则，随着行列数增加，如果表头不固定，超负荷记忆信息会使用户遗忘信息。

（1）固定行

行数过多，出现纵向滚动条时，用户需要了解行中每个数据对应的列字段名。

（2）固定列

列数过多，出现横向滚动条时，用户需要了解列中每个数据对应的行字段名。

2、批量操作

批量选择记录进行操作。

（1）记录条数

适用于所选数据较多，不重要的数据。

• 优点：节省空间，直观了解所选条数。
• 缺点：无法直观查看所选项。

（2）记录所选项

适用于所选数据较少，重要的数据。

• 优点：可以直观查看所选项。
• 缺点：占用空间，无法直观了解所选条数。

3、查看详情

创建信息层级，只展现核心内容，非重点内容需要用户通过更深的入口查看。主次分明地展示信息，方便用户快速定位所需信息。

（1）跳转

把 ID、名称等唯一性标志的指加上超链接，点击可以查看该条记录的详情。

（2）查看

在操作列中增加“查看”功能，点击可以查看该条记录的详情。

4、编辑

对表格内容进行编辑。

（1）直接编辑

点击内容直接编辑，适合易编辑性大于易读性的数据。

• 优点：编辑时不影响查看其他内容。
• 缺点：编辑空间有限，不适合编辑内容较多的数据。

（2）悬浮层编辑

点击单元格的“编辑”按钮，编辑该项内容。

• 优点：编辑空间较大，编辑内容的自由度比直接编辑高一点。
• 缺点：遮挡部分界面，无法看到上下文。

（3）弹窗编辑

点击操作列的“编辑”按钮，弹出编辑窗口。

• 优点：聚焦操作，可编辑内容多的数据。
• 缺点：遮挡全部页面，无法看到其他内容。

5、反馈

鼠标悬停高亮底色，使得该行与行界限分明。强化了横向导视，解决列数过多引起数据错行的问题。

6、精简表头

简明扼要的列名可以节省表头空间，避免“头重脚轻”的表格布局。

7、显示长内容

当前页面信息无法展示完全。

（1）浮层查看

适合查看较少内容。

• 优点：灵活查看内容，操作成本低。
• 缺点：影响查看其他内容。

（2）下拉查看

适合查看较多内容。

优点：不影响查看其他内容。

缺点：不能灵活查看内容，操作成本高。

8、空单元格

要避免空单元格会给用户带来困惑，是零值还是空值呢？

• 数据为零值，则单元格显示为0，而且数据格式（小数位数等）要与同列数据相同处理，方便与其他数据进行计算。
• 数据为空值，则单元格显示为短横线“-”，表示空值。

9、数据格式化

绝对精确的数据影响人们的阅读。我们可以根据客户需求和场景决定数据精确度范围。

1. 显示为数值，设置小数位数，千分位和数值单位（比如万）等。
2. 显示为百分比，设置小数位数。

10、对齐规范

信息更加规整，方便对比同列数据，提高阅读速度。

（1）文本左对齐

符合从左到右的阅读文字习惯。

（2）数值右对齐

符合从右到左的对比数字习惯。有小数点按小数点对齐。可以方便用户进行心算，不需要转换阅读思维。

（3）固定操作按钮居中

（4）表头与信息内容一致

（视情况而定，比如笔者设计的表格要考虑交叉表，选择了表头居中，交叉表的定义请看“复杂表格-交叉表”部分。）

由于交叉表会在数值上套上好几层表头，所以下图错误示例中页面重量往右下角拉扯，造成页面不平衡，而且这个情况会随着套的表头层数越来越严重，所以我们选择了统一所有表头居中。

UI

信息可视化

视觉元素能提高阅读速度。

（1）状态显示

根据“7±2”原则，状态个数不能太多，不然人的记忆负担超负荷会适得其反。

（2）告警显示

超出阈值需要突出显示，提醒用户超标。

（3）变动显示

比如同步环比的正负值。

（4）感受显示

有些表达用户的感官评价，用icon更符合用户的心智模型，比如“满意”用笑脸icon，“不满意”用苦脸icon，总比用文字阐述直观吧。

构建F型视觉流

通过视觉重量和视觉方向的组合来引导用户查看信息的轨迹。

1. 突出表头。
2. 突出汇总信息。
3. 增加合适的对比度，区分行与行之间的数据。

打造页面呼吸感

有利于控制用户的阅读速度，做到张弛有度，好像正在“呼吸”。避免大量信息毫无差异的堆积，从而使用户在阅读时视觉疲劳。

（1）网格

通过物理实线割据内容。

• 优点：更加直观，节省空间。
• 缺点：物理割据显得不自然流畅。

1. 强调行。隐藏了纵向的线，不强调同列数据的上下对比，更加关注同条记录的阅读。
2. 强调列。隐藏了横向的线，不强调同行数据的左右对比，更加关注同个属性的对比。
3. 强调组。隐藏了同组的线，不强调同行和同列数据的对比，更加关注同组数据的对比。

（2）斑马线

通过填充底色割据内容。

• 优点：在大量数据的表格中可以引导用户的视觉。
• 缺点：在少量数据的表格中运用斑马线设计，用户可能会对高亮显示行产生困惑。

（3）留白

通过加大留白区域割据内容。

• 优点：舒适自然，阅读流畅。
• 缺点：留白区域不好控制，太小达不到效果，太大浪费空间。

保证字体的可读性

1. 避免全大写字体，因为它很难读，需要转化思维。
2. 避免使用衬线字体，因为个性会产生阅读噪音，不利于用户对数据的理解和思考。
3. 避免使用斜体。易引起视线疲劳，影响阅读。
4. 避免使用多种字体。保持风格统一。

消除视觉噪音

用户在处理数据时已接收大量的信息，多余的视觉符号容易对用户造成干扰。

1. 避免不必要的视觉元素，无关的边框和底色。
2. 避免不必要的视觉效果，3D效果，阴影等酷炫效果。

复杂表格

图表结合

1. 在表格内嵌入图表，可实现部分数据可视化。
2. 在表格旁增加图表，根据表格数据与图表联动。

交叉表

交叉报表是报表当中常见的类型，属于基本的报表，是行、列方向都有分组的报表。

在大多数产品中，我们见到的都是直联表（只在行方向有分组），基本可以满足大部分用户。交叉表出现的场景很少，复杂度极高，只要你的系统出现交叉表，很多规则要重新考虑。

后记

表格的内容其实我才讲了一点点，只是给予各位一点启发，还有大多场景需要各位随机应变了，这里有几点想说的：

• 没有绝对的规范，只有相对的规范。要适应自己产品的场景，选择最适合自己的规范。比如我的产品要考虑交叉表，然而制定对齐规范的文章作者从头到尾没讲到交叉表，我就要重新考虑这个规则的可用性。
• 没有完全的规范，只有基本的原则。任何文章都不可能把所有的情况罗列出来，所以我们要理解规范背后的原则，推导出适应其他场景的规范，要知道很多事“万变不离其宗”。
• 没有组合的规范，只有总结的规范。规范向来都是有理有据，比如“搜索和筛选”功能，很多人会将遇到的筛选的情况罗列出来作为类别，比如“时间筛选器+简易搜索”作为一类，下次遇到“时间筛选+下拉框”就分为一类，其实这是很片面的排列组合规范，而不是总结性的规范。

参考资料

• http://md.maxoxo.design/components/data-tables.html#data-tables-interaction
• https://design-nation.icons8.com/intro-to-data-tables-design-349f55861803
• https://ux.shopify.com/lessons-from-building-mobile-friendly-accessible-data-tables-1e05c6924eaf
• https://ant.design/docs/pattern/table-cn
• https://www.biaodianfu.com/guidelines-for-designing-tables.html

作者：安琪Angela，公众号：idatadesign。互联网数据行业UX&PM，参与过数据分析saas平台和商业智能平台等产品设计。关注商业智能、人工智能和互联网金融。欢迎大家一起交流~

本文由 @安琪Angela 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。