视觉传达设计中可视化数据技术及其应用

刘 鑫

(山西应用科技学院 山西 太原 030032)

1 引言

从工业4.0到工业互联网，以及到后面的智能生产，数据转换的洪流将成为一股潮流。随着互联网的迅速发展，人们获取信息和数据的方式越来越方便。海量的数据很快成为人们关注的话题，关于海量的数据也变得越来越迅速，在视觉传达领域，这是一个清晰而美丽的话题。视觉对查看数据的能力有重大影响。本文是对视觉元素的简要研究和分析，主要从视觉元素的角度分析视觉信息化技术在视觉传达设计中的应用。

2 简述可视化数据挖掘技术

数据挖掘技术是从具有潜在价值的各种不完整、嘈杂和随机的数据中提取隐藏数据和知识的过程。数据挖掘作为一个跨学科的主题正在兴起，涉及数学统计、机器学习、模型知识、人工智能和数据库。经过20年的发展，它包括统计数据、数据库、机器学习系统和其他技术。数据挖掘技术必须通过多种计算方法来实现，包括统计回归、人工神经网络、向量机支持等，一般来说，有主成分分析（PCA）、白化变换（Imap）、最优判别水平（ODP）、相似性分析（SIMCA）、聚类分析、线性和非线性映射。

3 IOS智能优化系统软件

复杂数据的处理需要一个清晰的数据处理流程。在数据挖掘技术的应用过程中，智能优化系统IOS的软件有其特定的数据处理流程。IOS智能优化系统软件不仅提供了PCA、Fisher、pls、ANN、SVM等传统的数据挖掘方法，并在长期实践中，开发了最佳的投影方法，例如独特的图案识别、独特的超多面体图案识别建模方法、独特的逐步识别投影形状的方法、独特的和新的数据提取方法、独特的人脸识别建模方法、最佳的回归模型识别方法和不同的组合方法数据库。IOS智能优化软件可以对各种数据进行挖掘对复杂数据进行全面的定量和定性分析。

4 视觉元素在数据可视化设计中的运用

数据可视化经历了数据分析、图表匹配、图表优化、检查和测试的过程。视觉元素在图形优化中起着重要作用。给出了数据可视化的四个要素：数值、文本、图形和坐标索引。下面是颜色、形状、纹理、动态效果、大小、位置和方向的支持元素。显示屏的设计使数据更加直观，并可以给读者留下深刻的印象。视觉元素的添加丰富了数据的显示，确定了作品的视觉体验水平，增强了读者的视觉印象，使作品成为更有趣、更明亮的作品，并使读者更容易阅读。主要涉及三个方面：文本、图形和颜色，数据分析构成了视觉设计。

4.1 文本

文本是信息的重要组成部分。文本的使用可以提高信息的可读性，并影响项目的感知。文章在视觉图像中具有两个主要功能，一个是促进主题发展，另一个是支持描述，建立文本在使用中的视觉层次。主要目标应该是：可读性是字体选择的基本原则。视觉数据设计不仅仅是为了美观，更是为了高速的传输和交流。文本的角度位置可能导致视觉损伤。如果选择了多个数据类别，并且在有限的范围内显示了多个类别，则该数据类别的名称在坐标索引中为奇数。字数增加了信息的阅读难度，降低了可读性，所以字体和属性的选择就变得非常重要，选择合适的字体和属性能够提高信息的可读性，弥补文本字数上的不足。

4.2 图形

数据可视化图表可以理解为一个图表，按照特点和特性可以分为分布类、流程类、占比类、区间类、关联类、趋势类、时间类和地图类。可视化图表众多，常用的包括柱图、线图、条图、地图、雷达图、矩形树图、气泡图、饼图、环图、仪表盘等。每种形状都有自己的特点和适用模式。选择合适的图形数据是值得的。每个图表都有自己的特点，相应的数据范围、数据数量和函数都不同。例如，饼图的主要特征显示了不同分类的比例。所有分类都按弧度大小进行比较。它的主要优点是帮助用户快速分配成比例的数据来理解。最佳图像范围仅限于9部分数据。如果种类多，比例差异不明显，数据的可读性很差，所有的磁盘都变小，这使磁盘的整体大小并不具有明显差异。如果数据分类大于9且小于等于15，则可以选择垂直直方图。当数据分类大于15时，水平直方图的光学效果最好。因此在数据可视化中，关键是数据可视化中角点文件的卡片选择。只要熟悉不同图表的应用场景，就可以定制相应的图表，提高原始数据的可读性。

4.3 色彩

在设计视觉数据时，颜色常常被忽略。然而，巧妙地运用色彩不仅丰富了视觉作品，而且加快了读者的认知。颜色主观视觉敏感性信号来自人类视觉系统。视觉设计中的色彩通常表现为色彩对比度、亮度对比度、纯度对比度和色度对比度。不同的显示方式可以突出关键数据之间的差异，提高其相关性和可读性，快速识别数据之间的差异。色彩在可视化中起着重要的作用。如果在油漆的使用上稍有疏忽，就会影响整体效果。一般来说，最好的选择是在同一场景中保持固定的亮度和色度，否则，读者可能会出现眼疲劳，无法帮助读者快速理解重要数据，因此用户体验非常差。色彩与视觉主题紧密联系，合理运用色彩，快速连接色彩与主题，使读者联想，有助于加快制图进程。在气象应用方面，通过可视化数据处理显示夏季气温变化趋势，图形中使用的颜色不仅用于主题，而且符合视觉习惯，使读者能够快速接触和理解图像的含义。

5 数据可视化中视觉元素设计的注意事项

有六个用于显示信息的特殊说明。一种是生成图形并确保它们正确且符合预期。第二是调整细节，例如轴、颜色值、图例位置、图形标签、表格标题等。第三是理解文本的上下文。第四是澄清需要在图形上显示的业务问题，业务逻辑和数据分析结果。第五是确定趋势，比较或分布的范围，以及对比度，空间和特定规则的关系，比较和度量。第六是根据相对关系、数据大小和数据分类选择相应的表。每个表都有自己的优点和缺点。

数据是带有视觉元素的，不仅仅是一个视觉艺术作品。要以数据为视角，看待世界。复杂的信息通常使读者难以理解该做什么。作为解决此问题的有效方法，数据可视化以图形视觉的形式快速、准确地传输大型数据集，从而使理解复杂多样的概念变得更加容易。数据可视化是提供信息和数据的最直接、最简单、最有效的方法。它在政府、贸易、医药、化学和金属工业、房地产、租赁、互联网、银行、金融、通信、运输和其他领域中发挥着重要作用。数据可视化平台提供监视、预警、市场分析等。数据、历史记录和设计的集成是可视化的。数据可视化是科学与美学相结合的结果。换句话说，数据可视化的客体是数据，但我们想要的其实是——数据视觉，以数据为工具，以可视化为手段，目的是解释真相，探索世界。只有整合多方面数据才能为受众提供有用和高效的信息服务，功能和创新之间必须达到平衡，但是该信息的可视化是最终目标。

6 结语

综上所述，视觉计算的兴起是数据时代的灵魂，而计算和技术的不断进步是数据时代的命脉。数据可视化的吸引力在于它们的结合，为用户提供最有价值的数据服务。由于视觉语言与用户之间的不断交互，这使我们能够展示它们的本性。视觉元素的设计是为了使它们更加可见，并对数据的开发做出重要贡献。作为视觉设计的设计师，首先要平衡功能和造型。过分追求视觉元素可能导致设计的夸张；过分强调原始数据的合理表示可能会使设计枯燥。视觉使图形更加生动有趣，吸引受众的注意力并快速连接。设计师需要有效利用视觉构件来控制视觉水平，密切关注视觉数据显示的基本概念，快速准确地将有用的、适当的、大量的数据传递给用户，并为用户提供有效的数据服务。