四种典型大数据可视化交互模式及实例

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。