数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质， 以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。

虽然数据可视化应用越来越广泛，在各行业多领域中均有使用，但仍有大部分人觉得数据可视化是“高端”、“专业”的。其实，不管是公司管理层、人事部门、市场部、销售部或者是公司的业务员，都相当的实用。

下面小编就用实际案例来解说数据可视化在企业中的应用。以便从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。那么如何进行大数据可视化设计呢?小编给大家分享大数据可视化设计流程。

大数据可视化设计流程

可视化设计的主要流程是分析数据、匹配图形、确定风格、优化图形、检查测试这五个步骤。

一、分析数据

想要清楚地展现数据，就要先了解所要绘制的数据，如元数据、维度、元数据间关系、数据规模等。根据需求，我们需要展现的元数据是漏洞事件，维度有地理位置、漏洞数量、时间、漏洞类别和级别，查看的视角主要是宏观和关联。涉及到的视觉元素有形状、色彩、尺寸、位置、方向。

二、匹配图形

分析清楚数据后，就要找个合适的箱子把这些“苹果”装进去。上一步，或许还可以靠自身的逻辑能力，采集到的现成数据分析得到，而这一步更多地需要经验和阅历。幸运的是，现在已经有很多成熟的图形可以借鉴了。从和业务的沟通了解到，需要匹配的图形有中国地图、饼图、top图、数字、趋势等。

三、确定风格

匹配图形的同时，还要考虑展示的平台。由于客户是投放在大屏幕上查看，我们对大屏幕的特点进行了分析，比如面积巨大、深色背景、不可操作等。依据大屏幕的特点，我们对设计风格进行了头脑风暴：它是实时的，有紧张感;需要新颖的图标和动效，有科技感;信息层次是丰富的;展示的数据是权威的。

更后根据设计风格进一步确定了深蓝为标准色，代表科技与创新;橙红蓝分别代表漏洞数量的高中低，为辅助色;整体的视觉风格与目前主流的扁平化一致。

四、优化图形

有了图形后，尝试把数据按属性绘制到各维度上，不断调整直到合理。虽然这里说的很简单，但这是更耗时耗力的阶段。维度过多时，在信息架构上广而浅或窄而深都是需要琢磨的，而后再加上交互导航，使图形更“可视”。

五、检查测试

更后还需要检查测试，从头到尾过一遍是否满足需求;实地投放大屏幕后，用户是否方便阅读;动效能否达到预期，色差是否能接受;更后我们用一句话描述大屏，用户能否理解。

以上就是数据可视化的设计流程介绍。数维图科技的SovitChart数据可视化引擎，0代码设计实现数据可视化，拖拽组件轻松设计可视化大屏。