关关
2018-06-29
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摘要:大数据可视化交互设计中,有四种比较典型的交互模式,解决数据的复杂性问题。分别是动态改变视图、多视图关联、视图内容约减、焦点+上下文。
大数据可视化交互设计中,有四种比较典型的交互模式,解决数据的复杂性问题。分别是动态改变视图、多视图关联、视图内容约减、焦点+上下文。
动态改变视图
动态改变视图:导航
动态改变视图:多属性排序

多视图关联
多视图是指将显示区域划分为多个视图或图层,是降低数据复杂性的一种方式。它包括采用同一编码方式编码多个数据子集的小多组图,以及采用不同的编码方式编码同一数据集的多样式图(多视图)。
并列放置:便于对比,但需要更大的显示空间
图层叠加:图层数量有较大的限制
概览图和细节图采用相同的编码方式,解决数据量太大显示不下的问题,解决导航方向迷失问题。

小多组图:关联显示多个数据子集与全集

多样式协调关联

视图内容约减
它有三个优点:减少显示内容、只显示最感兴趣的、用户主动过滤信息或聚合信息。

焦点+上下文(focus+contex)
将选定元素的详细信息——焦点(focus),嵌入到同一视图中的概览信息图,即上下文(contex)中。


它的优点是通过复杂的过滤和聚合组合操作,减少视图中展示的数据量;缓解标准导航技术带来的方向迷失问题;提供上下文标识来支持定位。
本文由职坐标整理并发布,了解更多内容,请关注职坐标设计创作交互设计频道!
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