这几年很多公司都展开了数字化转型，也在公司内部普及了“数据可视化”，但在实际工作中，可视化常常是在多人协作中完成的，我们该如何制定一份可视化标准来确保跨人员、跨平台设计呢？

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我们常听到视觉识别系统（VIS ），可视化有没有专门的设计系统呢？   本周，我们尝试翻译了一篇 3 次凯度信息之美获奖者—— Amy Cesal  的文章《 What are Data Visualization Style Guidelines 》，一起看看她是如何看待 数据可视化设计系统的吧！  

一、 什么是数据可视化设计系统？

2019 年谷歌（ Google ）和伦敦城市智能（ London City Intelligence ）相继将数据可视化指南纳入设计规范系统中。数据可视化在企业决策和品牌价值弘扬中起到了越来越重要的作用。

↑   伦敦城市智能（ London City Intelligence ）设计指南

 2014 年， Amy Cesal 为阳光基金会（ Sunlight Foundation ）设计了第一份 数据可视化设计指南， 2017 年消费者金融保护局（ CFPB ）也提出了类似的设计需求。我很高兴看到越来越多的组织投入资源规范数据可视化工作。

↑   美国消费者金融保护局（ CFPB ）可视化设计指南

什么是数据可视化设计指南？它们有什么共性和特性？如何从中启发来构建自己的数据可视化设计指南？

  企业或组织进行数据可视化时，需要用数据可视化设计指南来规范信息表示形式。通常包括是什么（图表的类型有哪些？）、为什么（如为什么使用这个颜色？）和怎么做（如用什么工具设计？）。如果涉及到一些设计工具，如 Excel 、 R 、 D3.js 或 Tableau ，可视化指南还会提供一个模板来演示如何应用。

↑   伦敦城市智能（ London City Intelligence ）设计指南  

通常，数据可视化指南是设计规范系统的一部分，不同类型的组织有不同的信息、受众和需求。我将收集到的案例按类型进行了整合，并尽可能突出每个案例的特性。 

二、盈利机构可视化指南

1.  谷歌材料设计语言（ Google Material Design ）

谷歌也提供了一系列数据可视化中的“好（ do ）”和“坏（ don't ）”例子，并作出了相应解释。例如，同类别变量应避免使用不同颜色：

  ↑   谷歌材料设计语言（ Google Material Design ）

  指南中还有一小节专门研究仪表盘（ Dashboards ）排版。介绍了各类独特的排版布局，以帮助企业对仪表盘进行标准化设计。

↑   谷歌材料设计语言（ Google Material Design ）  

2. IBM

IBM 有专门的篇章指导设计师去思考数据可视化的目的及可能受众。可视化的出发点是什么？是出于读者的需求还是基于某个数据库？类似的问题有助于设计师进行深度思考，而不是仅仅停留在视觉层面。

↑  IBM 设计语言规范

 IBM 还以通俗易懂的方式归纳了常见的图表类型及其适用范围。例如下图中的堆叠柱状图， IBM 以设计师的口吻对图表适用范围进行描述——“我想使用该模型是因为我想：展示时间变化 / 对比 / 体现相关性 / 展示细分数据”。

  ↑  IBM 设计语言规范  

三、政府机构可视化指南

1.  美国金融消费者保护局（ CFPB ）

CFPB 的设计指南指出了如何根据具体的法律规定和政府要求制作图表，尤其是《美国 508 无障碍法案》，美国的所有政府机构都需要遵循这条法案。

  例如，由于 CFPB 常常需要根据历史数据进行预测，因此该指南指出预测数据必须强调出来，否则会让人误解它们是真实数据。比如如果是柱状图，可以用浅一点的颜色或用虚线框出预测数据；如果是折线图，可以用虚线表示预测数据，并在图例中指出哪些是真实的，哪些是预测的。

  ↑   美国金融消费者保护局（ CFPB ）设计规范手册

2.  伦敦城市智能（ London City Intelligence ）

数据可视化中哪些颜色可以一起使用而哪些不能？为什么？该指南深入研究了可视化色彩选择方面的考量，按优先顺序提供了一系列配色，并指出了每个颜色由深到浅的使用规范。除此之外还给出了该系列配色在浅色和深色两种背景下的使用规范。

  ↑   伦敦城市智能（ London City Intelligence ）设计指南