随着时代与技术不断的发展，数据可视化在不同的行业和领域，帮助人们进行数据分析，获取知识，也被越来越多的企业所重视。本篇文章分享开展数据可视化设计工作的分析框架、基本流程与注意项，与大家分享。
交互可提高可视化系统的效率，帮助用户处理更多的数据，完成更复杂的任务。
然而，实现交互本身也有额外成本。互动的系统可以使用户能探索更大的信息空间，但随之而来的成本是用户需要花费更多的时间与精力去浏览和探索数据。
如果用户需要逐一试探每个数据点，那么可视化系统就成为了完全依靠人力的信息检索系统。
因此，可视化系统应当采用数据挖掘算法自动发现用户可能会关心的数据或者模式；并通过可视化呈现给用户，用户在这个基础上通过互动进行更深入的挖掘。
另一方面，如果一个任务完全可以通过自动算法得出用户需要的结论，交互也就不再需要了。
互动的可视化系统，特别是可视分析系统中的自动分析和用户交互分析是相互补充的两个部分，权衡两者的作用与成本，从而达到一个合理的平衡。
设计师的设计决定了系统的可理解性，一旦掌握了这个逻辑，在复杂的页面也会变得有条不理。另外是我们自己对产品的一套理解力和技巧，可理解性和理解力是对可视化系统复杂问题处理上两个决定性要素。
2. 数据可视化系统的视觉设计
在信息可视化设计中，配色方案关系到可视化结果的信息表达和美观性。
好的配色方案的可视化结果能带给用户愉悦的心情，有助于用户更有兴趣地探索可视化所包含的信息；反之，则会造成用户对可视化的抵触。
另外，和谐的配色方案也能增加可视化结果的美观性。
在设计可视化的配色方案时，设计者需要考虑很多因素:可视化所面向的用户、群体、可视化结果是否需要被打印或复印(转为灰阶)、可视化本身的数据组成及其属性等，这里我想重点提出配色与服务模型的关联关系。
目前市面大部分的运营监控系统采用的是深色背景色的配色方式。这种配色的优势是：深色背景与高亮度数据、表格产生高对比度，更容易凸显数据，使人更容易感知到数据。
但如果生产方式是需要长时间使用系统观察数据分析时，会使人很容易产生视觉疲劳，希望大家能结合场景考虑视觉设计风格。
四、小结
在这次疫·情期间，数据可视化为卫健、交通、经济、民政等部门提供强有力的支撑，也是我们打赢疫·情的一个重要工具；也让数据可视化进入到更多人的视野发现数据可视化的价值。
新时期科学发展和工程实践的历史表明：智能数据分析所产生的知识与人类掌握的知识的差异正是导致新的知识发现的根源。我们仍需在数据可视化的道路上不断探索挖掘数据价值，从而提供更好的体验。
