简化图表核心要点：简化图表，使数据更容易被理解。具体做法：在决定设计元素去留时要小心谨慎，不要为了简洁而去掉了重要的信息。以“数据更容易被理解”为前提进行简化。贴上标签核心要点：标签是信息性的指引，在数据可视化设计中至关重要。具体做法：为图表中的元素贴上标签。数据可视化的Shaffer,原则Shaffer,原则，即清晰（Clear）、干净（Clean）、精炼（Concise）和魅力（Captivating），是为数据可视化设计和实施提供的思考原则和设计框架。清晰（Clear）核心要点：观众是谁？传递的信息是什么？清晰的信息传递比“好看”更重要。解释：在进行数据可视化设计之前。

说起数据可视化设计，如今是热门的设计之一，而真正懂数据可视化设计的设计师却不多，随着大数据产业的蓬勃发展，很多企业都开始应用数据可视化。很多UI设计师突然会接到公司数据可视化设计的需求，如果不了解数据可视化的设计，那么肯定是一头雾水，不知从何入手。什么是数据可视化。计算机大数据方向的可视化程序设计专业主要专注于数据可视化软件的开发与应用。以下是该专业的主要工作内容及就业方向：工作内容数据可视化设计：利用专业的可视化工具和编程语言（如Python、R、JavaScript等），将大数据转换为直观的图表、图像或动画，以便用户更好地理解和分析数据。

地理信息系统（GIS）：GIS是一种专门用于空间数据可视化的工具，它可以集成多种数据源，包括地图、遥感图像、统计数据等，为用户提供全面的空间信息分析功能。三维可视化：通过三维模型或虚拟现实技术，将数据以三维空间的形式呈现出来。这种方法可以更直观地展示数据的空间分布和关系，例如在城市规划。颜色可视化通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。图形可视化在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。

数据可视化通过度的展示方式，如散点图、热力图、树状图等，帮助用户从不同角度审视数据。这些度的可视化图表能够揭示数据之间的关联性和潜在规律，从而发现那些隐藏在数据背后的故事和洞察。这些洞察对于优化业务流程、提升产品性能、制定市场策略等方面都具有重要意义。提升用户体验在产品设计。ChinaVis,预热：城市大数据可视化在ChinaVis,预热阶段，业界与学界的专家围绕城市数据可视化进行了精彩的分享，为我们揭示了城市大数据可视化的魅力和潜力。业界分享阿里云DataV数据可视化团队：团队分享了“城市级数据可视化应用搭建”的主题。他们从可视化设计出发，通过组件模块化和节点编程。