視覺傳達設計中可視化數據技術及其應用

劉 鑫

(山西應用科技學院 山西 太原 030032)

1 引言

從工業4.0到工業互聯網，以及到后面的智能生產，數據轉換的洪流將成為一股潮流。隨著互聯網的迅速發展，人們獲取信息和數據的方式越來越方便。海量的數據很快成為人們關注的話題，關于海量的數據也變得越來越迅速，在視覺傳達領域，這是一個清晰而美麗的話題。視覺對查看數據的能力有重大影響。本文是對視覺元素的簡要研究和分析，主要從視覺元素的角度分析視覺信息化技術在視覺傳達設計中的應用。

2 簡述可視化數據挖掘技術

數據挖掘技術是從具有潛在價值的各種不完整、嘈雜和隨機的數據中提取隱藏數據和知識的過程。數據挖掘作為一個跨學科的主題正在興起，涉及數學統計、機器學習、模型知識、人工智能和數據庫。經過20年的發展，它包括統計數據、數據庫、機器學習系統和其他技術。數據挖掘技術必須通過多種計算方法來實現，包括統計回歸、人工神經網絡、向量機支持等，一般來說，有主成分分析（PCA）、白化變換（Imap）、最優判別水平（ODP）、相似性分析（SIMCA）、聚類分析、線性和非線性映射。

3 IOS智能優化系統軟件

復雜數據的處理需要一個清晰的數據處理流程。在數據挖掘技術的應用過程中，智能優化系統IOS的軟件有其特定的數據處理流程。IOS智能優化系統軟件不僅提供了PCA、Fisher、pls、ANN、SVM等傳統的數據挖掘方法，并在長期實踐中，開發了最佳的投影方法，例如獨特的圖案識別、獨特的超多面體圖案識別建模方法、獨特的逐步識別投影形狀的方法、獨特的和新的數據提取方法、獨特的人臉識別建模方法、最佳的回歸模型識別方法和不同的組合方法數據庫。IOS智能優化軟件可以對各種數據進行挖掘對復雜數據進行全面的定量和定性分析。

4 視覺元素在數據可視化設計中的運用

數據可視化經歷了數據分析、圖表匹配、圖表優化、檢查和測試的過程。視覺元素在圖形優化中起著重要作用。給出了數據可視化的四個要素：數值、文本、圖形和坐標索引。下面是顏色、形狀、紋理、動態效果、大小、位置和方向的支持元素。顯示屏的設計使數據更加直觀，并可以給讀者留下深刻的印象。視覺元素的添加豐富了數據的顯示，確定了作品的視覺體驗水平，增強了讀者的視覺印象，使作品成為更有趣、更明亮的作品，并使讀者更容易閱讀。主要涉及三個方面：文本、圖形和顏色，數據分析構成了視覺設計。

4.1 文本

文本是信息的重要組成部分。文本的使用可以提高信息的可讀性，并影響項目的感知。文章在視覺圖像中具有兩個主要功能，一個是促進主題發展，另一個是支持描述，建立文本在使用中的視覺層次。主要目標應該是：可讀性是字體選擇的基本原則。視覺數據設計不僅僅是為了美觀，更是為了高速的傳輸和交流。文本的角度位置可能導致視覺損傷。如果選擇了多個數據類別，并且在有限的范圍內顯示了多個類別，則該數據類別的名稱在坐標索引中為奇數。字數增加了信息的閱讀難度，降低了可讀性，所以字體和屬性的選擇就變得非常重要，選擇合適的字體和屬性能夠提高信息的可讀性，彌補文本字數上的不足。

4.2 圖形

數據可視化圖表可以理解為一個圖表，按照特點和特性可以分為分布類、流程類、占比類、區間類、關聯類、趨勢類、時間類和地圖類。可視化圖表眾多，常用的包括柱圖、線圖、條圖、地圖、雷達圖、矩形樹圖、氣泡圖、餅圖、環圖、儀表盤等。每種形狀都有自己的特點和適用模式。選擇合適的圖形數據是值得的。每個圖表都有自己的特點，相應的數據范圍、數據數量和函數都不同。例如，餅圖的主要特征顯示了不同分類的比例。所有分類都按弧度大小進行比較。它的主要優點是幫助用戶快速分配成比例的數據來理解。最佳圖像范圍僅限于9部分數據。如果種類多，比例差異不明顯，數據的可讀性很差，所有的磁盤都變小，這使磁盤的整體大小并不具有明顯差異。如果數據分類大于9且小于等于15，則可以選擇垂直直方圖。當數據分類大于15時，水平直方圖的光學效果最好。因此在數據可視化中，關鍵是數據可視化中角點文件的卡片選擇。只要熟悉不同圖表的應用場景，就可以定制相應的圖表，提高原始數據的可讀性。

4.3 色彩

在設計視覺數據時，顏色常常被忽略。然而，巧妙地運用色彩不僅豐富了視覺作品，而且加快了讀者的認知。顏色主觀視覺敏感性信號來自人類視覺系統。視覺設計中的色彩通常表現為色彩對比度、亮度對比度、純度對比度和色度對比度。不同的顯示方式可以突出關鍵數據之間的差異，提高其相關性和可讀性，快速識別數據之間的差異。色彩在可視化中起著重要的作用。如果在油漆的使用上稍有疏忽，就會影響整體效果。一般來說，最好的選擇是在同一場景中保持固定的亮度和色度，否則，讀者可能會出現眼疲勞，無法幫助讀者快速理解重要數據，因此用戶體驗非常差。色彩與視覺主題緊密聯系，合理運用色彩，快速連接色彩與主題，使讀者聯想，有助于加快制圖進程。在氣象應用方面，通過可視化數據處理顯示夏季氣溫變化趨勢，圖形中使用的顏色不僅用于主題，而且符合視覺習慣，使讀者能夠快速接觸和理解圖像的含義。

5 數據可視化中視覺元素設計的注意事項

有六個用于顯示信息的特殊說明。一種是生成圖形并確保它們正確且符合預期。第二是調整細節，例如軸、顏色值、圖例位置、圖形標簽、表格標題等。第三是理解文本的上下文。第四是澄清需要在圖形上顯示的業務問題，業務邏輯和數據分析結果。第五是確定趨勢，比較或分布的范圍，以及對比度，空間和特定規則的關系，比較和度量。第六是根據相對關系、數據大小和數據分類選擇相應的表。每個表都有自己的優點和缺點。

數據是帶有視覺元素的，不僅僅是一個視覺藝術作品。要以數據為視角，看待世界。復雜的信息通常使讀者難以理解該做什么。作為解決此問題的有效方法，數據可視化以圖形視覺的形式快速、準確地傳輸大型數據集，從而使理解復雜多樣的概念變得更加容易。數據可視化是提供信息和數據的最直接、最簡單、最有效的方法。它在政府、貿易、醫藥、化學和金屬工業、房地產、租賃、互聯網、銀行、金融、通信、運輸和其他領域中發揮著重要作用。數據可視化平臺提供監視、預警、市場分析等。數據、歷史記錄和設計的集成是可視化的。數據可視化是科學與美學相結合的結果。換句話說，數據可視化的客體是數據，但我們想要的其實是——數據視覺，以數據為工具，以可視化為手段，目的是解釋真相，探索世界。只有整合多方面數據才能為受眾提供有用和高效的信息服務，功能和創新之間必須達到平衡，但是該信息的可視化是最終目標。

6 結語

綜上所述，視覺計算的興起是數據時代的靈魂，而計算和技術的不斷進步是數據時代的命脈。數據可視化的吸引力在于它們的結合，為用戶提供最有價值的數據服務。由于視覺語言與用戶之間的不斷交互，這使我們能夠展示它們的本性。視覺元素的設計是為了使它們更加可見，并對數據的開發做出重要貢獻。作為視覺設計的設計師，首先要平衡功能和造型。過分追求視覺元素可能導致設計的夸張；過分強調原始數據的合理表示可能會使設計枯燥。視覺使圖形更加生動有趣，吸引受眾的注意力并快速連接。設計師需要有效利用視覺構件來控制視覺水平，密切關注視覺數據顯示的基本概念，快速準確地將有用的、適當的、大量的數據傳遞給用戶，并為用戶提供有效的數據服務。