编辑导语：数据调研可以帮助我们更专业地做设计，尤其在数据可视化设计中，设计前对数据的了解可以帮助设计师提前做好方案规划，从而实现更好的可视化效果，展示数据的真实样貌。本篇文章里，作者就数据调研于可视化设计的重要性、以及如何进行数据调研等方面做了总结，一起来看一下。

你说把大屏画好，却对数据摸不清头脑，然后你想，那我问你改到深夜要不要？

大家好，这里是EasyV数字孪生可视化设计师（划掉：腿长1米8的）元宝，来填坑了，这是最近几天写的关于“数据调研”的文章。

距离我上一次更新的文章也已经过去一年多了，系列前两篇指路：

• 数据可视化大屏设计师，我不信你没有这些困惑(上）
• 需求调研不积极，数据可视化大屏改到你窒息！

今天这是《数据大屏设计师，我不信你没有这些困惑》系列的第3篇——关于数据调研。

一、写在前面

• 因为我是设计师，所以这是一篇设计师视角下的关于数据调研的心得，不够专业之处，欢迎指正交流～
• 文风平易近人和蔼可亲，不严肃。

若无单独说明，配图均来自个人制作或EasyV平台。

二、为什么要做数据调研

上理论：

• 可视化=装盘，数据=菜。
• 菜有多有少，有干有汤，有长有短，如果你不知道菜啥样，你就装不好盘。
• 避免“无中生有”、“凭空想象”地做设计，不然等接数据的时候，你要改很多 ， 客户还会觉得你很不专业。
• 客户对你的“理想效果图”很满意，但是因为数据原因，看到落地效果很差，会有种“被骗”的感觉，先扬后抑的情绪会影响交付。

好！举一些没有根据真实数据做设计而踩坑的生动例子。

1. 菜很多，但你准备了个小盘子

翻译：你预留的空间被数据撑爆了！

最常见的是这种：

如果设计前对数据做了了解，我们就可以针对性地做调整：

• 调节X轴标签的文字方向，避免重叠。
• 排序（柱子少的时候，我们可以很快地用肉眼比较大小，但柱子数量太多时，判断起来就没那么容易了）。

然后就能得到一个更好一点的可视化效果：

没有对数据做截断处理：

没有针对指标名称太太太太太长的情况做处理：

增长率会超过100%，但是右侧轴的最大值卡死成了100：

给翻牌器的数位留少了，都长到挡住了右边的icon：

2. 你准备了大盘子，但菜只有一小点儿

翻译：你以为数据很多很饱满，但其很干瘪。

一个近年来的趋势图，结果只有两年的数据，要是早知道是这样，就不会用折线图了：

你以为数据是全省开花很丰满：

但接了数据以后，发现很“惨淡”：

如果早知道是这种情况，在设计上，可以在西北方加点光晕点缀，让地图的视觉更平衡，也更加突出：

当然，也可以放大地图到东南部地区，但是不利于得到一个“全局”观感：

3. 你准备好了盘子，但是菜没了

翻译：你设计完了，最后客户说这些指标数据取不到/不要了。

令客户决定去掉某个指标的原因，包括但不限于：

• 需要跨部门取数，那个部门的人不给。
• 这个数据显得我们业务很差。
• 这个数据在库里有做字段，但实际没有收集到。
• 这个数据的计算规则太复杂了，被人问到可能说不清楚。
• 我们地图上的点位和路线都是手画的，没有经纬度数据。
• 我就是不想要了。
• ……

作为设计师，又能怎么办呢？所以要在开始设计前，尽量确定取数难度和数据质量，降低客户砍数据的概率。

4. 菜不好看，但要你装盘得好看

翻译：就是数据美化。

例如，数据差异太大，除了系列四，其他三类基本看不出来变化趋势：

面对这种情况，我们不能去强行拉小差距（比如改大Y轴的最小值），这会造成数据观测的“失真”！但我们可以通过交互去解决：

因为经常吃这种亏，所以我现在都是（在EasyV中）优先选择带“点击图例隐藏系列”功能的图表组件去还原设计了。

这种坑，对于“一枝独秀”的柱状图，也是可以套用的：

还有这种，收入在上升，增长率在下降，客户说看上去像是业绩下滑：

首先，我认为，这是读图（就是阅读理解）的问题，不能抛开指标本身的含义，去单独得出「下降就是业绩不好」的结论。环比增长率下降，但依然为正值，所以只是“增速变缓”而已。

但是，对于展示类的可视化大屏，客户不想被观众第一眼就理解为业绩变差，也是可以理解的！所以，建议增长率在下降的情况下，就不要展示增长率了，直接换成柱子的数据，增强业务在上升的感觉：

如果甲方就是要显示增长率，可以在上一张图的基础上，将增长率做定制开发，显示在两根柱子之间：

一些负面类数据，其实数据少才代表业务好，但客户经常会觉得“太空”：

面对这种观感反馈，我们可以给出以下三种方案：

1. 空什么空？那是业务好，请尊重事实，就这样不改了！
2. 可以反转换成类似“不逾期率”、“良率”（但估计没有这样的反义使用）和“及格率”，这样业务好的时候就是满满的数据了
3. 将图形换成带有警示意味的颜色，能得到一个比较顺畅的逻辑：红色少 = 坏的少 = 业务好 。

大家应该看出来了，我们设计师能做的“美化”，不是去干“下降的变上升、少的变多、强行拉小差距”这种违背事实的骚操作。

而是在尊重数据真实样貌的前提下：

• 让观众把数据看全、看清；
• 帮助客户更好地达到展示目的；
• 用更符合逻辑的方式展示数据，促进理解。

5. 其他

图片（图片也是一种数据）的尺寸不都是方形，填充到容器内发生变形：

这Y轴上一大串的0，真是有、、多：

这种最烦人，大部分的X轴标签长度都可以在2行内显示完，就有那么一个特别的长，也没造成遮挡，但是就是看着不舒服：

上面这种情况（就是文本长度差距大的），建议直接横向柱状图走起：

总之，在对数据了解不充分的情况下，我们设计出来的可视化系统，无法很好地承接和展现真实数据的样貌，会显得很“蹩脚”、“不专业”！

三、那么我们应该去调研数据的哪些方面呢！

在论证完设计前做数据调研的重要性之后，我尝试总结了应该提前关注数据的以下特征。

1. 客户是否能提供数据

1）要展示的这些指标，是否都能提供数据？（就是提供数据接口）

• 转给数据开发的同事核对数据接口细节；
• 了解数据格式是否统一规范。

2）是否能提供地图上的经纬度数据

• 全国各地的公司所在地的经纬度；
• 水路运输的路径经纬度；
• ……

因为客户无法提供点位的经纬度，要手动“造点”。

2. 数据含义和文本长度

1）数据的含义是什么（别设计完了，别人问你，你说不清楚指标啥意思）

2）数据之间的关系

3）指标名称/文本类数据的长度：

• 最少几个字；
• 最长几个字。

3. 数据的数量和种类

1）一共有多少个数据

• 各区县营收柱状图：一共有28个区县；
• 各节点健康状态：一共有120+个节点；
• 地图上显示分公司点位：只有3个分公司；
• ……

2）一共有多少种分类（我们要根据这个预置颜色/样式的数量）

• 货物种类占比图：一共有15种货物（对于分类过多的，一般操作是：取前5，之后归为“其他”，我们预置6种颜色）；
• 预警信息一共有4个等级：一般、较重、严重、特别严重；
• ……

4. 数值范围

1）一般为几位数

2）最大值会到多少：例如，若是百分比会超过100%吗？

3）最小值会到多少：例如，最小会为负值吗？

4）是否可为空：例如，为空时如何处理：隐藏 or 占位标记？

5）是否有人为设定的区间：

• ?>80%变为预警状态；
• ……

5. 数据格式

1）单位是什么

• 人民币还是美元；
• 元还是万元；
• …

2）小数还是百分比

3）保留几位小数：小数末尾为0是否保留

4）带经纬度的数据格式

• 基于什么坐标系；
• 点线面数据的格式；
• ……

6. 其他

1）监控视频流

• 画面比例是多少；
• 视频流格式是什么。

2）图片类数据

• 来源：静态还是URL；
• 尺寸比例。

3）数据样式规范

• “红增绿减”还是“绿增红减”；
• 有的正常状态的颜色不能用绿色，要依照已有系统沿用为蓝色；
• ……

还有很多零零碎碎的，但是我年纪大了记不起来了。

四、真实工作中的数据调研

在真实工作中，往往因为各种条件限制，我们无法得到充分的数据调研支持，原因包括但不限于：

• 没有数据分析师帮你；
• 你自己调研太被动；
• 甲方的对接人也要去问不同的人，调研周期太长；
• ……

在这样的条件下，我们只好先设计，然后多问题也只能等到接上了真实数据之后再去发现。

但是，心态要放好，经验告诉我，当开始刻意关注数据情况之后，你会条件反射地预判之前说的那些可能发生的问题，然后提前做一些预备处理，等到真的发生了，就不会慌（但是依旧是会烦），会产生一种“我就知道会这样！”的稳重感哈哈哈。

最后用三句话，想让大家给我点18个赞

很多时候，我们并不是在“设计数据”，而是在“给数据设计容器”。

基于真实数据做可视化设计，会更容易感受到数据的意义和价值，会更有收获感。

祝大家少踩坑，少改图，少加班❤️

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