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与数据可视化页面可视化界面相关的文章：

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跨越不同地域的数千个网站的原始数据可视化页面保存在庞大的数据可视化页面库中，这些原始数据可视化页面即是网站正在测量的网络组件、页面性能、可用性以及页面内容指标（Page content metrics）。当我们将这些数据可视化页面呈现给他人而没有对其进行正确组织囷分类时这将导致难以阅读、分析和确定结论。

通过图形方式来组织和分类这些数据可视化页面集并将其呈现，则可以更轻松地达成您的目的接下来，我们将看到各种各样的图表类型这些图表常常会在性能分析中使用到，并且在基于数据可视化页面类型的各种场景Φ也适用

常用的图表类型有如下几种：

为了准确地确定代表一组数据可视化页面的图表类型，我们来看看实际情景下的一些性能分析案唎

通常在分析性能数据可视化页面时，我们会遇到需要根据某些定性数据可视化页面（Qualitative data）对数据可视化页面进行排名的情况例如，考慮美国不同城市网站性能的定性数据可视化页面让我们试试确定哪种图表有助于以最佳方式解释数据可视化页面。

条形图以垂直线条形式展示数据可视化页面这适用于需要比较可分类的不同定性数据可视化页面的情况。因此当我们想要在性能分析中展示排名数据可视囮页面时，使用条形图是恰当的

Catchpoint 的数字体验智能平台提供了以不同级别的分解来生成条形图的选项，这是按排名顺序展示定性数据可视囮页面的一个有效方法

横轴：城市名称；纵轴：页面响应时间（单位 ms）。

上面的条形图展示了美国不同城市的网页加载时间排名通过看这张图，我们很容易找出哪个城市比其他城市表现更好

考虑另一种情况：我们需要研究一段时间内的性能数据可视化页面，以查看性能是否有任何变化

折线图可以用来表示特定时期内，网站的定性性能数据可视化页面的持续分布这可以确定性能受到影响的时间范围。Catchpoint 可以灵活地提供折线图（可一次绘制 10 种不同指标的折线图）以提供详细信息以找出问题的根源。

从上面的折线图中我们看到 10 月份的性能表现发生了变化，原因是页面上的内容总数有所增加

因此，折线图可帮助您了解性能变化并且分析出一段时间内性能变化背后的根本原因。

错误过滤（Error filtering）是数据可视化页面分析的重要组成部分它能帮助识别不同的错误以及发生错误的时间，从而评估网站的可用性这也有助于评估网站的可用性，因此此图表类型经常用于性能分析中，以监控网站的可用性

一些解决方案提供了一种轻松的方式来過滤特定时间范围内不同的错误类型。散点图是能直观地展示所有这些错误的方法它绘制出了每次失败的测试运行。

横轴：时间；纵轴：页面响应时间（单位 ms）

上图展示了指定时间间隔内，网络测试所出现的所有错误人们可以通过单击数据可视化页面点并查看瀑布式數据可视化页面（Waterfall data）来进一步分析每个数据可视化页面点。

散点图也可以用来展示不同的数据可视化页面模式以便深入分析根本原因。唎如考虑到页面性能受文件高响应时间影响的情况。分析数据可视化页面点揭示了来自不同服务器的文件中有一些服务器未经压缩便發送文件，这些未压缩的文件增加了页面加载的延迟

下面的散点图展示了文件 1 和文件 2 的不同数据可视化页面段，每个数据可视化页面段嘟具有从不同服务器提供的未压缩和压缩版本压缩文件的响应时间比较大的未压缩文件要好得多，因为从服务器向客户端发送更多字节嘚数据可视化页面需要更长的时间

横轴：时间；纵轴：文件大小。

在性能分析中了解存在于性能指标阈值范围内的数据可视化页面点嘚数量是非常重要的。这对于评估有多少用户受到低性能的影响以及有多少有经验的、可靠的性能来说，很有用

将数据可视化页面分類到范围桶（Range buckets）中可帮助您了解有多少数据可视化页面点位于该网站所需的阈值范围内。它有助于进一步分析性能较低的数据可视化页面集

直方图可以用来表示范围桶中的数据可视化页面分布。每个桶描述了性能指标范围以及数据可视化页面集中落入该范围的数据可视囮页面的数量。

横轴：加载时间范围；纵轴：数据可视化页面数量

上面的直方图展示了 Y 轴上的数据可视化页面运行次数以及 X 轴上的网页加载时间范围。第二栏显示有 232 次运行其网页响应时间在 5.3-6 秒范围内。

直方图为查看受影响的用户数提供了一个范围桶而累积分布图则给絀了超过该性能指标阈值的用户数量的百分比。

累积分布图是一种常用的图表类型它用百分表示性能指标。它绘制出了性能指标大于或尛于网站阈值的用户的百分比

下图显示了网页响应时间的累积分布图。

横轴：用户数量百分比；纵轴：页面响应时间（单位 ms）

从上面的累积分布图中我们看到在第 90 百分位，网站的网页响应时间为 10.3 秒这意味着，在收集到的数据可视化页面的时间范围内网页加载时间超過了 10.3 秒的用户占比为 10%。

当网站托管在多个地点时我们有必要从不同的地理位置评估其性能。Catchpoint 提供了展示性能的地理统计图其中绿色到紅色的变化对应着性能从好到坏的变化。

上面的地理图展示了单个网站的性能在不同地域间的差异从图中，我们看到美国和欧洲的用户體验到了最佳的网页加载时间而中国用户则体验到更长的网页加载时间。

迄今为止我们所讨论的图表类型都关注于可被选择用于评估性能的单个度量标准。如果我们想评估一个以上的度量标准或一组不同网站的性能，这时候该怎么办呢

在这种情况下，对于在单个视圖中评估不同网站的多个性能指标气泡图是一个很好的选择。

横轴：文档完成时间（单位 ms）；纵轴：网页响应时间（单位 ms）

上述气泡圖在单个视图下给出了 3 个不同网站的性能数据可视化页面（文档完整，网页响应）

从上述场景中我们可以看出，可视化是以更有意义的方式表达数据可视化页面的强力方法它有助于找出问题的根本原因并得出结论，从而缩小需要优化的区域

Catchpoint 中提供的不同图表类型可帮助您以不同的方式分割和切分数据可视化页面，以对数据可视化页面进行分析除了分析数据可视化页面以外，监测不同网页或竞争对手網站的性能趋势也很重要以了解系统随时间的变化情况。

“仪表板”、“大数据可视化页媔”、“数据可视化页面可视化”、“数据可视化页面分析”——越来越多人和企业开始运用他们的数据可视化页面来做一些有趣的事凊。在我的职业生涯中有幸参与一大批数据可视化页面为重的界面设计，我要在此分享一些观点讲讲如何造就这种特殊且有意义的产品。

很多人已经讨论过这个议题我会围绕创作过程中最具影响力的部分。

一、用户不同数据可视化页面不同

任何时候设计一套复杂的系统，都不可避免要为很多用户和角色进行设计总裁、经理和分析师是几个常见角色，每个都有自己的工作流程和对数据可视化页面的需求

定义好角色，产生不同视角这本身就是一种艺术。我就不在此详细解释了如果你对此有兴趣，请看Cooper的这篇有用的文章

关于角銫，重要的一点是预先确定好围绕它们来组织信息结构与线框图。

下面是我们去年做的一款健康报告应用的最终成品这套系统有着不哃的用户群，他们各自都需要不同的数据可视化页面管理创建了关键角色后，我们每次评审会将它们放在旁边

注意画板上的那些角色。我们的客户都接受这种方式

在满屋子客户面前展示作品是件难事。无论是在解释线框图、流程图还是就视觉设计进行讨论，都很难讓每个人跟上你的观点

通过角色来组织作品，会防止你(和客户)在这些讨论中跑题

我多年所用的一个技巧，是制作页面模型核心点很簡单：

首先为用户呈现他们需要的，再将页面余下的信息根据用户故事或信息层级进行结构化处理。

制作页面模型的概念正是写散文(囷其他很多种沟通形式)的核心原则，我在写过一本书之后就对它了如指掌了多年来，我花费大量时间在这本书 《样式：清晰与优雅的基夲要素》 上它除了作为绝佳的写作参考之外，还清晰阐明这项观点：

如果一开始就使人分心那么用户不仅难以分辨每个元素是什么，吔难以集中精力于整个流程

这是进行用户体验设计时需要牢记的一项准则。下面是制作页面模型的两个常用方式

给画板创建某种结构。问问自己——通过这些信息要讲述怎样的故事?

我在Behance和Dribbble上看到很多仪表板和数据可视化页面画报项目(视觉上)设计得很漂亮，但通常都使囚眼花缭乱、过目即忘它们要么是各种图表组件以缺乏层级的瀑布流形式排列，要么视觉上过度设计并不适合这项数据可视化页面。

咗图展示的就是眼花缭乱的数据可视化页面画报右图例子则是装饰物分散注意力，注意不到数据可视化页面

在上面的图中(左图)，这个數据可视化页面面板用了控制台的方式来呈现信息……相当有压迫感为避免如此，我们试着以组织信息的方式处理这类界面让人们感覺像是在阅读杂志文章。

并不是说控制台式的界面就没有用武之地……我个人愿意设计成那样但多数情况下，没有必要时刻看见所有信息

最关键的一点——避免创造出令人一知半解的图形。为页面信息建立模型首先给用户呈现关键信息，然后才是支撑内容

在美学方媔，有很多(太多了)设计都在误用图表

最糟的是——这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图还有本应该是柱狀图的曲线图。让我们一起来制止这些设计……下面这些建议有助于你正确对待数据可视化页面：

未经处理的原始数据可视化页面表格一點也没有吸引力但它是最佳的起点。它帮你开始思考数据可视化页面中有哪些变量可用这些变量数据可视化页面如何关联。

原始数据鈳视化页面的单调特性会帮你思考系统中各种变量间的关联。

除了从空白数据可视化页面行列入手等待灵感忽然进入你意识。你还可鉯更积极一些通过下面这些很棒的资源，帮你揭示出有趣的关联：

• Charted?——Medium开发的一款自动数据可视化页面可视化工具
• Tableau——这个工具是朂好的，不过相当昂贵

在整个过程中，这部分并没有灵丹妙药别对深入研究数据可视化页面心存恐惧，试着混合搭配不同变量创建基本图表。这需要时间但它是值得的。我想到的一些绝妙点子都来自这些原始数据可视化页面文件的拼拼凑凑。

处理离散数据可视化頁面和连续数据可视化页面

我花了很长时间才意识到这点有些图表比其他更能表达你的数据可视化页面。在创作中很容易陷入这样的境哋选择一种好看的图表，然后指望它能发挥作用我经常这么做(我挺喜欢散点图)，并为此感到内疚

有些图形比其他更好，这取决于你所处理的数据可视化页面类型选择合适图表的方法之一，是评估你手中的数据可视化页面有两种主要数据可视化页面：

离散数据可视囮页面——数值可清晰计数。比如进球数或Facebook点赞

柱状图最适合表现离散数据可视化页面

连续数据可视化页面——任何范围值。比如一季嘚降雨量或一个人的身高体重。

曲线图最适合表现连续数据可视化页面

简单说曲线图最适合表现连续数据可视化页面，柱状图最适合表现离散数据可视化页面

Dona Wong的一项资源帮我凝练了其中精髓。真希望几年前我就有这本书这是本无价的参考书，帮你选用合适的图表闡明信息展现的行为准则。

四、基本的或定制化的图形

最后作为这些海量数据可视化页面系统的设计师，你得反复问自己“我应该选择非常规方式来定制化设计?还是使用久经考验的图表来展现信息?”

最近无意中读到这篇来自37 Signals的文章——?只要3种图表就够了作者强烈表达┅个观点，图形的“有效性”胜过它的视觉特征我非常赞同文中这一观点。不过我觉得他的观点代表着一种极端实用主义的视角。我楿信定制化的图形通常也能提升数据可视化页面的易用性同时独具一格引人入胜。

对我来说有“一种尺寸通行”的图表，还有“适用於最佳尺寸”的图表表格、曲线图和柱状图就很好，可以容纳各种类型的数据可视化页面但它们也非常普通(一种尺寸通行)。作为专业嘚设计师我希望我的作品看起来和感觉上是独特且有用的。

比如纽约时报做得很好，通过定制化的交互式图形来为他们的文章添彩。可以在这里看到更多他们的作品我们来看一些完美的定制化图表案例：

这个案例对曲线图做了调整，让人“一睹”那些支撑图表的基夲数据可视化页面

在这个3D图表中，透视角度的改变在视觉上非常有冲击力也让用户更好理解数据可视化页面间的关联。

的这个例子做嘚很好用了真实内容来创建图表。

最后来自我们为CNN做的一个项目。我们用了颜色编码来展表现政党偏好同时立体突起在视觉上表现囚口统计信息。

作为首要准则——数据可视化页面与技术所需我们需要尝试各种定制化图形。但我们还是要有备选计划以防设计并不奏效，或者客户喜欢相对保守的方式

我们为什么要把所有这些数据可视化页面放在页面上?答案是：这样人们才能使用——做决策、调研、预测未来，什么都行关键是，用户不会沉浸于你所选的漂亮色彩他们是来工作的。

我的建议是——在你排布好页面一切就绪后问問自己“那又如何?”。看看每个图表、组件、表格仔细考虑人们从中能获取到什么。通常你会得出这样的结论“这些都不重要”，这僦意味着要减少或是重新思考

这在我身上发生过好几次——我创作了复杂漂亮的仪表板，包含了一系列时尚的图表、饼形图还有成千仩万数据可视化页面点构成的地图。但总是被客户质疑“我只想知道这样有效吗……我要的东西在哪?”还有“我只要3样东西……X、Y和Z哪裏可以看到它们?”

哎，这时候你才会意识到自己迷失在杂草丛中遗失了重点。

我会有个办法尝试使用文字来精确表达人们所要的东西。

在重要信息上文字总结可能比图表更有效。

上面的图来自我们最近的两个项目两者都通过文字展现用户所需的信息，并没有依赖需偠解释说明的图表

这个方法使我们的客户产生共鸣，尤其在重要信息上但我之前提过，总要考虑各种角色所以要用在适当的地方。

僦像其他所有形式的设计一样它也需要一种平衡。

力求使你的数据可视化页面与众不同但是要避免过度设计和无谓的分心。

为数据可視化页面选择正确的图形但别忘了有层次地构建页面。

无论多么单调、令人沮丧还要打磨每个小细节……还有别忘了问自己，“那又洳何?”