1-大数据可视化
2018-02-23 13:32
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大数据概念:
数据量大(volume)
变化速度快(Velocity)
数据类型多样化(variety)
价值密度低(value)
数据可视化
科学可视化
信息可视化
知识可视化
思维可视化
可视化分析
数据可视化7步:
获取,分析,过滤,挖掘,表示,修饰,交互
原始数据得转换:获取、分析、过滤、挖掘
数据得视觉转换:表示和修饰
界面交互:交互
数据存储--数据库与数据仓库
数据分析--数据挖掘
格式塔理论
接近原则
相似原则
闭合原则
连续原则
简单原则
概念模型:
工程师和设计师设计的操作接口。
心智模型:
重点在用户的心理状态,是人对系统运作的一种内在认知过程。用户在与接口,既概念模型的交互中逐渐理解系统,学会操作,这种认知过程就是形成心智模型的过程。
数据可视化的交互设计
达到可用性目标需要工程师和设计师对数据类型、结构、特点等有深入透彻的理解,实现用户体验目标则是一个不断完善的和深化的过程,需要很好地理解用户的心智模型并坚持始终以此为标准。
数据可视化界面:
交互操作是和元素直接进行
借助与界面上的工具
数据量大(volume)
变化速度快(Velocity)
数据类型多样化(variety)
价值密度低(value)
数据可视化
科学可视化
信息可视化
知识可视化
思维可视化
可视化分析
数据可视化7步:
获取,分析,过滤,挖掘,表示,修饰,交互
原始数据得转换:获取、分析、过滤、挖掘
数据得视觉转换:表示和修饰
界面交互:交互
数据存储--数据库与数据仓库
数据分析--数据挖掘
格式塔理论
接近原则
相似原则
闭合原则
连续原则
简单原则
概念模型:
工程师和设计师设计的操作接口。
心智模型:
重点在用户的心理状态,是人对系统运作的一种内在认知过程。用户在与接口,既概念模型的交互中逐渐理解系统,学会操作,这种认知过程就是形成心智模型的过程。
数据可视化的交互设计
达到可用性目标需要工程师和设计师对数据类型、结构、特点等有深入透彻的理解,实现用户体验目标则是一个不断完善的和深化的过程,需要很好地理解用户的心智模型并坚持始终以此为标准。
数据可视化界面:
交互操作是和元素直接进行
借助与界面上的工具
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