可视化评分标准

应用案例
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GLAD 原则评分实践:案例三
文档创建者:帆软用户91G6iVJ1no      创建时间:08-16 14:45      标签:      编辑:10次    |   浏览:636次

摘要:1. 概述以下是一个工厂生产派工的可视化案例。利用 GLAD 评分原则对该案例进行评分,并提出一些修改建议。2. 优化项目思考问题评分标准点评得分满分建议改善方案G数据是否恰当如类别和度量使用恰当,得1[阅读全文:]

GLAD 原则评分实践:案例二
文档创建者:RosieY      创建时间:07-28 10:15      标签:      编辑:4次    |   浏览:3060次

摘要:1. 概述利用 GLAD 原则 对一张员工离职流动可视化看板进行优化。优化前:修改后:2. 优化2.1 G原则数据类别的使用是否恰当?员工流动、流失混为一体;指标晦涩难懂,内容复杂混乱。如下图[阅读全文:]

GLAD 原则
文档创建者:susie      创建时间:06-07 14:52      标签:      编辑:15次    |   浏览:6817次

摘要:1. 背景有多少人可以用一句话来总结「好」图表的标准是什么?很多读者曾研习过国际可视化标准和各种图表应用的技巧,但标准和技巧的内容可以罗列出数百条,当在工作中应用时,又很难逐一在脑海中闪过每条细则,而最[阅读全文:]

D原则:画龙点睛
文档创建者:susie      创建时间:06-16 14:46      标签:      编辑:14次    |   浏览:2823次

摘要:1、前注意属性现代心理学把颜色、形状等能快速引起心理反应的信号统称为「前注意属性」,它们在我们的潜意识中活动,只需要 0.25 秒就可以作出识别。这些「前注意属性」主要包括以下几种:我们需要把通过数据比[阅读全文:]

G原则:塑造图表灵魂
文档创建者:susie      创建时间:06-07 15:42      标签:      编辑:12次    |   浏览:3903次

摘要:1. 什么是好的洞察在探索性数据分析领域,一般将数据分析划分为四类:描述型、诊断型、预测型和指导型。这就像医生的工作内容一样:描述型分析是体检,先客观地检查身体健康指标情况,判断是否偏离正常值范围并陈述[阅读全文:]

L原则:降噪
文档创建者:susie      创建时间:06-08 09:59      标签:      编辑:8次    |   浏览:2873次

摘要:1. 高墨水比著名的世界级视觉设计大师——爱德华·塔夫特曾在其经典著作「 The Visual Display of Quantitative Information 」中首先提出并定义了 data-i[阅读全文:]

A原则:精准表达
文档创建者:susie      创建时间:06-08 10:45      标签:      编辑:6次    |   浏览:2381次

摘要:1. 图形元素的精确度2. 数据密度数据的密度是指单位面积图表中所包含的数据量。图表所能承载的数据量是有限的:过低会造成图表的丰富度不够,没有回答读者的问题过高会导致负载过重,读者无法理解图表要传达的信[阅读全文:]