京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据可视化-信息图背后的心理学_数据分析师
随着数据导向在企业中蔚然成风,数据展示类的信息界面也变得重要起来。
拥有可视化数据和交互式界面的它正成为商业用户手中重要的工具。更重要的是数据类信息界面也在以app的形式融入普通用户的生活,帮助管理日常活动,如预算追踪和健康管理。
那么是什么让数据类信息界面如此诱人?人们内心渴望,而又被数据类界面完美呈现的这些因素是什么?
人们喜欢控制感。可以想象一下如果自己处于一个完全黑暗的环境内。很快你体内的“紧急开关”就将被启动,驱使你去了解周遭情况和了解你可以控制什么。
从进化的角度来理解,让周围环境处于我们掌控中,我们才更可能生存下来。潜意识会基于感知到的可控层级帮助我们堤防各种危险(打还是逃)。
数据类信息界面就给了我们这种控制感。不论是了解花销动态的个人财政数据界面还是帮助企业追踪营销预算的营销数据界面,都是提高你对情况的感知,给你基因内渴求的控制感。
数据可视化""="" width="" 600""="" height="" 435""="">
This Marketo dashboard帮助市场团队对预算保持同步,确保花销可控。
大多数的数据界面使用如下三种策略来建立控制感:
数据可视化""="" width="" 600""="" height="" 215""="">
Calvin and Hobbes by Bill Watterson
在Jakob Nielsen的“Short-Term Memory and Web Usability”一文中,指出人类在短期记忆中不能记住太多信息,特别是多个抽象的感念或者不寻常的数据。他引用的他人研究建议短期记忆的数量不应该超过七个,这些信息存在我们的大脑里面也只有20秒钟。
数据界面就是为了克服短期记忆的难题。通过在一个屏幕用户的眼睛跨度内呈现所有相关数据,减少对短期记忆的依赖。不需记忆任何东西,因为它们都在你眼前。
然而,在大多情况下,数据会多到在一屏之内显示不完。因此数据界面围绕短期记忆的限制做了如下三件事:
为了更好的理解这一点,对比如下两种展示数据的方式:一个表格和一张折线图。
数据可视化""="" width="" 600""="" height="" 141""="">
数据可视化""="" width="" 600""="" height="" 482""="">
记忆折线图中的上下趋势比表格中的准确数字要简单得多
在概览屏中提供了关键数据的快照,减少短期记忆的负担。但用户也可以深入了解如果他们需要特定数据的详细信息。
数据可视化""="" width="" 600""="" height="" 789""="">
The RescueTime的概览提供了关键指标的鸟瞰图,并且可以进一步了解细节。
将信息分解成可消化的小块,可以降低用户的认知负担。将相关的信息放到同一个tab下面,方便用户来分析他们。
数据可视化""="" width="" 600""="" height="" 445""="">
Mint将数据分解成吐下tab:概览,交易,预算,目标,趋势,投资和如何更省。
保持简单!这一原则在商业和现实生活中同样适用。
比如有个库存管理系统。如果使用纸笔,将花费好几个小时来维持同步入库和出库订单的记录(更别提这么做需要的腿脚),有了数字化的数据界面,这些时间可以被大幅衰减。
数据可视化""="" width="" 600""="" height="" 646""="">
Stitch Labs就是这样一个库存管理系统,可以让商家同时监控多个销售渠道的库存。
随着响应式设计的普及,这些数据信息将能够跨设备使用,让用户可以通过台式机、笔记本或其它移动设备访问该数据。
数据可视化""="" width="" 600""="" height="" 198""="">
The FitBit dashboard可以在多个设备上使用。
任何将数据类信息作为关键服务的产品,都需要将以上用户的心理需求牢记在心。用户喜欢控制感,她们的短期记忆很有限,他们喜欢简单的东西。这三个因素应该成为所有数据信息界面设计的基础。了解你们的用户需求,将它们加入你的设计实践中,这样你就能建立完美的数据信息界面。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31