我们在进行可视化设计的过程中需要遵循的数据可视化的设计原则有哪些，UIPower专注数据可视化大屏设计17年，给大家分享一下。

原则一：目标明确

并非所有的数据都需要进行可视化。数据可视化是指借助于图形化的分析过程，以解决业务中的某个问题或发现某个问题。在脱离业务的情况下，进行可视化处理就失去了其意义。因此，在进行数据可视化之前，要弄清楚这个数据可视化的分析目的究竟是什么？计划通过数据向用户讲述什么样的故事？在可视化之后，数据又表现了什么？这份数据，对今后的工作有什么帮助？只有想清楚了以上的问题，我们才能更好的做好数据可视化。

原则二：了解你的受众

数据可视化如果不能清晰地和受众沟通，就失去了实际的应用价值。因此应该与受众的经验相适应，让他们可以轻松而迅速的查看和处理数据。

这就是第二条原则，它需要考虑到受众对数据中提出的基本原理的熟悉程度，以及他们是否理解这些可视化的主要背景，最后才能确定这些图表是否会经常使用等。

原则三：简洁和美观

如今许多企业或机构在做数据可视化时一味地追求炫酷的动态图形、绚丽的视觉效果等等，但是这种做法不一定是正确的。图表的主要作用是传递信息，追求太美只会让人们觉得华而不实。

图形的基本美感会给人带来视觉享受，图中的元素都会对人的视觉效果产生影响，所以这些图表元素经过合理的搭配后会给整个数据可视化作品加分，同时也会加深读者的记忆。

那么我们该怎么去做呢？可以从以下6个方面着手：

1、字体的使用和选用

字型优先使用系统默认字体，在嵌入时需要考虑字体的可识别性，与当前设计风格相结合，能否实现自由商业应用。除此之外在数据可视化设计中，使用字母容易识别并不会产生奇怪的字体。字型的选择主要包括三个方面：字体大小、字母间距、中西文间隔等，这些都是要考虑数据的可视化。

2、背景颜色的用途。

色彩是影响画面效果的重要因素之一。用不好会使读者分心。背景颜色的选择与可视显示设备有关，分为深色、浅色、彩色。若是小屏幕，背景色的选择范围就比较广，选择浅色、颜色、深色都能做出很好的设计。通常浅色背景更适合显示大量的数据信息，如图所示，因为浅色底面上的数据图形识别度较高。

而且暗色背景、彩色背景更适合绘制简单的数据，用于烘托气氛。因此在大屏设备上一般采用深色作为背景色，以减少屏幕拖尾，观众在视觉上不会感到刺眼。所以大屏幕的配色要基于黑色的背景。视觉图像的识别要保证清晰，色调和亮度变化要有间隔。

此外，黑色和暗色的背景可以减少因拼缝而引起的不适。因为较大的背景面积，使用暗底也可以降低色差对整体性能的影响；同时暗色背景可以更集中地聚焦视觉，也便于突出内容，做出一些流光、光影等的效果。

3、颜色的搭配

在这要注意颜色的饱和度和明度，要求有明显的差别，反差明显，尽量避免使用邻近色。当颜色太相似(如浅灰和浅灰)时，就很难找出其中的差别。另外也要避免强烈对比，比如红色和绿色、蓝色和黄色。

4、尽可能均匀地排列同类数据。

也就是使用同一种颜色来表示同一种数据类型，图表中使用自然递增(0、5、10、15)，而不是不均等增量（0、3、5、16）平均地排列顺序。例如趋势、排名或比例。

5、图表类型多样，注重对比

可视化技术使数据对比变得更加直观，但仅仅将两组图放在一起并不能达到目的，更令人感到困惑。因此请使用不同类型的图片做对比。

6、视觉上协调一致

在这里要和大家分享的是，大屏幕需要保持整体的色彩感觉一致，配色风格一致，不同颜色之间的搭配协调。

原则四：懂得使用工具

充分运用数据可视化工具将使数据可视化工作变得更有效率。

例如，UIPower设计的数据可视化大屏，是UIPower自主开发的新一代数据可视化产品。但我们还需要注意的是，数据可视化是一种信息交换形式，它用图形方式描述密集而复杂的信息，最终视觉效果旨在简化数据，并利用数据帮助用户做出决定。

所以整体上要遵循三个小的原则；

首先是准确性，数据的可视化需要考虑数据的精确性、明确性和完整性。用一种没有失真的方式显示信息，降低了用户思考的成本。

其次是实用性，它强调数据要实用，能够帮助用户通过强调探究和比较的上下文和启示来导航数据。例如比较数据、预警数据、浏览数据。

最后适应能力强，适应多种设备和场景。可视化技术可以根据设备的大小进行调整，同时预测用户对数据深度、复杂度的要求。

原则五：实事求是

数据可视化结果必须实事求是，不可规避“异常数据”。所以真实地反映商业数据，才能帮助我们发现问题，掩盖问题只会带来更大的损失。

如果数据非常庞大，就不能随意忽略自认为无关紧要的数据部分。找出核心数据指标和异常数据，重点显示核心数据指标，分析异常数据产生问题的原因。最后给出合理准确的数据分析结论。