8.1.1　可视化交互类型

可视化由视觉呈现和交互两部分组成。可视化中的交互,可以缓解有限的可视化空间与数据量过载之间的矛盾。例如,对于高维数据,交互可以利用分组进行降维。从交互任务的角度,对数据产品中的单图和仪表盘进行操作,常见的交互如下。

(1)选择

能让用户标记出自己感兴趣的数据对象,方便查询和跟踪变化情况。例如,可以对表、单图、仪表盘进行收藏,之后可以在“我的收藏”处查看选择对象。也可以是对于可视化图形的内部数据选择,如图8.2所示,操作人员通过选择图形中的具体区域,获得了该区域样本数目占整个全样本的比例。

图8.2　选择示意图

(2)重配

提供观察数据的不同视角,可以对图表排列重新编辑、切换图表形式,如图8.3所示。例如,Amplitude提供了看趋势的折线图切换到看分布的柱状图的功能,但并不是每一个图表都需要具备切换图表形式的功能,如果切换的图表类型不能帮助用户得到结论那就不要加了。

图8.3　重配示意图

(3)编码

可以自定义改变数据元素的颜色、大小、字体、形状等,如图8.4所示。例如,Echarts可以对图表换肤,并对图表做一些基本配置,这种个性化编码的方式也运用到越来越多的数据平台上。

图8.4　编码示意图

(4)抽象和具体

为用户提供不同层级的信息,可以控制显示更多或更少的数据信息,如图8.5所示。例如,提供了对数据表进行合计的功能,展开可以查看具体的细节信息。数据观提供了数据下钻的功能,可以钻取到有层级的维度的最小粒度。(https://www.daowen.com)

图8.5　抽象和具体示意图

(5)过滤

通过设置约束条件实现信息的动态查询,对离散型数据选择枚举值,对连续型数据圈定选择范围,如图8.6所示。常见的方式有单选框、复选框、滑块、文本框等。

图8.6　过滤示意图

(6)关联

显示数据之间的联系,多视图对同一个数据在不同视图中的不同的可视化表达。例如,阿里云Quick BI通过关联一张交叉表和地图,可以通过操作地图,动态筛选出交叉表里的信息。

(7)溯源

向信息上游寻找数据变异的原因,如图8.7所示。例如,Amplitude提供了在悬停状态下可以对具体图表进行溯源,或者通过单击进行溯源。

(8)对比

可以对不同的时间范围、空间范围进行对比,也可以自定义维度进行对比,还可以将总体数据和具体数据进行对比,如图8.8所示。

图8.7　溯源示意图

图8.8　对比示意图