数据可视化
数据可视化（英语：Data visualization）被许多学科视为与视觉传达含义相同的现代概念。它涉及到数据的可视化表示的创建和研究。
为了清晰有效地传递信息，数据可视化使用统计图形、图表、信息图表和其他工具。可以使用点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更容易理解和使用。用户可能有特定的分析任务（如进行比较或理解因果关系），以及该任务要遵循的图形设计原则。表格通常用于用户查找特定的度量，而各种类型的图表用于显示一个或多个变量的数据中的模式或关系。
数据可视化既是一门艺术也是一门科学。
有些人认为它是描述统计学的一个分支，但也有些人认为它是一个扎根理论开发工具。互联网活动产生的数据量的增加和环境中传感器数量的增加被称为"大数据"或物联网。处理、分析和交流这些数据对数据可视化来说是道德和分析方面的挑战。数据科学领域和被称为数据科学家的从业人员可以帮助应对这一挑战。
可视化表示
可视化表示将数据转化成为可感知的图形、符号、颜色等，增强数据识别效率，有效传递信息。除了将数据有形地展示，可视化设计更要组织数据，形成可视化故事呈现给读者。因此，可视化叙事是数据可视化设计中一个重要的领域，用讲故事的方式表现和叙述数据。
数据可视化设计
数据可视化设计的宗旨——让数据栩栩如生，让故事娓娓动听。
数据可视化设计，旨在将复杂的数据图形化，将无形的数据具象化，将散乱的数据故事化。同时，既让可视化设计展示数据之美，又能用设计的语言将数据想表达的故事娓娓道来。
我们可以用设计思维过程中的5个阶段来进行数据可视化设计。
设计思维过程中的5个阶段.png
参考阅读：5 Stages in the Design Thinking Process
数据可视化设计总体流程如下图：
数据可视化设计流程.png
情感化设计
情感化这个概念其实很早就被提出来了，2005年唐纳德·诺曼（Donald Arthur Norman）的《情感化设计》一书以本能、行为和反思这三个设计的不同维度为基础，阐述了情感在设计中所处的重要地位与作用，深入地分析了如何将情感效果融入产品的设计中。唐纳德诺曼总结：“一件产品的成功与否，设计的情感要素也许比实用要素更为关键。”
什么是情感
情感是人对外界事物作用于自身时的一种生理的反应，是由需要和期望决定的。当这种需求和期望得到满足时会产生愉快、喜爱的情感，反之，苦恼、厌恶。
具体到产品中，情感可以用户对产品气质的定位，帮助用户化解负面的情绪，帮助产品引导用户的情感等。
情绪会改变人脑解决问题的方式，情感系统会改变认知系统的运行过程。好的情感化设计就是通过一定的设计手段，引导用户认知与体验，激发用户联想并产生情感共鸣，使其获得情绪上的愉悦和情感上的满足。
好的产品关注功能，优秀的产品关注情感，其实这句话讲的就是情感对产品的影响。
产品设计发展的阶段.png
这幅图就比较清晰的展现了产品设计发展的阶段，由下自上一次就是开始提到的可用，易用，以及情感化。越往上走越重要，但是也越难设计，而且如果本身可用性有问题，易用性也肯定做不好，如果易用性有问题，那么再上层的情感化设计也会受影响。
什么是情感化设计
在唐纳德·诺曼的《情感化设计》中提到了三个概念：
本能水平设计：令人愉悦的产品是有魅力的，并会让我们感觉良好。
行为水平设计：是可用的产品易于交互、容易理解。
反思水平设计：有用的产品可以满足我们的需求，并在长期时间内让我们获得情感上的满足。长期的关系可以满足生理上、心理上、情感上和精神上的需求。
本能关注的是美感，讲究即刻的情感效果；行为讲究的是效用；反思对应的是对产品的总体及长期感受。
情感化设计.png
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