交互

图表交互的三个任务层次：“数据获取”、“信息加工”、“知识转换”

响应式

不同屏幕展示不同，保留核心要素

设计模型

探索

• 业务背景：业务方是谁？可视化的目的是什么？
• 产品分析：产品是什么？投放在哪？是否需要跨端适配？
• 了解用户：给谁看？年龄？知识构成？

• 观察数据：数据来自哪里？数据结构如何？数据极值情况如何？数据产出时效、质量如何？

  聚焦

• 用户目标：可视化解决什么问题？用户关注哪些核心指标？在使用链路上是否需要协作？

• 设计目标：如何凸显用户关注的核心指标？我们期望用户看到什么？

  设计

三大类图

图表

包括：折线图、饼图、柱状图、条形图等
主要包括坐标轴、图例、标签、图形等内容，一般都是一个维度的展示

地图

将空间数据映射在坐标轴上，通过可视化图层表达出来的特殊形式
包括控件层、图形层和地图层

graph图

图的种类：

关系图、流程图、DAG 图、血缘图、ER 图、树状图

分析模式

1.有明确目的
常见的模式有：规则查询、Gremlin 查询、关联分析、筛选/搜索画布、查看详情等。这类模式下，通常需要用户通过搜索或在各种类型的输入面板中，输入查询语句、规则等明确的条件信息，来进行探查和分析。
2.没有目的
基于已有数据内容，进行关系的 N 度扩展、下钻分析、子图探索、撤销回退等操作，来挖掘数据中的特性，发现价值或机会点的分析过程。
3.特殊场景
a.内置算法的分析场景
这类分析场景通常需要借助内置的算法或规则推理能力来实现，从海量数据中快捷的挖掘出符合特定规则的目标节点和关系，常见的有：排名、最短路径等。
b.结合时间或地图等展示
在源数据中含有时间和地理维度的内容时，会出现结合时间或地理信息的分析场景。