电子信息工程管理中数据可视化的设计美学运用
摘要：目前，随着经济的发展，电子信息的出现，为社会各个行业的发展带来了巨大挑战，也为其带来了全新的发展机遇。信息化时代的不断发展，刺激了电子信息的快速进步。目前，人类社会正处于数据爆发的时代，各种各样数据的涌现和信息激流使社会中各行各业都在逐渐加深对大数据的依赖。与此同时，数据可视化研究逐渐成为一个新的时代热点，无论是政府主导的建设智慧城市、规划土地、企业网点的选址，还是应急管理、营销策划等行为都需要大数据作为支撑。
关键词：电子信息工程管理；数据可视化；设计美学；运用
引言
在信息爆炸的时代下，数据可视化为人们快速获取知识与洞察规律提供了快捷方式，好的数据表现形式能够化繁为简，帮助人们快速达到“视物致知”的目的；错误的表示会对数据传播造成一定的损害，给使用者的判断造成部分或全部的误导。随着科技的不断发展，用户对数据可视化的需求也随之升级，一个有效的可视化设计不仅包括数据的挖掘与筛选、交互逻辑与技术选择，还包括可视化形式中的视图选择与设计美学等相关研究。
1数据可视化概述
数据可视化的本质是借助于图形手段，清晰、准确、高效的将信息进行展示与传达。有些人认为数据可视化技术很枯燥，因为有很多功能要实现；有些人认为数据可视化技术很复杂，因为展示的图片太美丽多彩。其实，这些想法都是大家对它的误解。想要更高效的展示数据，审美形式需要与视觉功能同时进行，通过直观地传达数据的特性，从而对稀疏的、复杂的海量数据实现深入的观测。我们往往会忽略美学设计而无法保持设计与功能之间的平衡。做出来的可视化华而不实，无法有效的传递信息。数据可视化与信息图像、信息可视化、科学可视化、统计图形等都有着密不可分的联系。可以说，数据视觉化是科学视觉化与信息视觉化的统一体。
数据可视化技术其本质是将每一个数据对象以单个图元元素进行表示的图元集合，即数据图像。数据可视化技术可以将数据对象的属性以多维的形式表示出来，通过不同的角度、维度对数据进行更深入的观察与分析。这里的数据对象代表了组成了生成数据可视化图表的数据集合，每一个数据对象都代表了一个实体题。举个例子，在大学生就业推荐数据库中，学生、工作、企业、平台等都可以称为数据对象。所有的数据对象都拥有属性，属性通常是一个数据字段，表示数据对象的特征。
2电子信息工程管理的发展优势
2.1　信息资源共享
电子信息技术不断普及，现阶段在人们日常生活中随处可见。它主要利用对数据信息的合理分配及数据信息储存形成一个巨大的信息数据库，通过一定的验证登录措施，能随时随地实现信息资源的共享，且信息具有较强的可靠性和精密的准确性。为了更方面快捷地获取想要得到的信息资源，电子信息在管理过程中设定了信息数据分析和查询功能，很大程度上提高了信息共享的效率。
2.2　准确性
准确性作为电子信息工程的主要优点之一，不仅延长了数据信息储存时间，还很大程度上规避了由于人工保存数据造成的丢失、破损现象，提升了数据信息的完整性和准确性，有助于提升工作效率。
3数据可视化中设计美学研究
3.1 基于多感官交互的叙事型数据可视化设计
技术的进步使人们能够利用多种媒介超越物理时空的局限，为用户创造更多的数据可视化体验，并增强用户对数据获取场景的记忆，增强情景记忆中事实与情感的链接力，延长用户在面向复杂数据时的注意时长，降低认知负荷与记忆负荷。然而目前数据叙事可视化的研究多是与视觉通道相关，基于多感官交互的叙事型数据可视化设计研究报道较少。多感官交互下的叙事型数据可视化是通过调动用户多重感官通道，将数据转化为视觉共享的线性或者非线性叙事故事的形式，以增强用户的情感体验与黏度，是在虚拟现实技术的基础上将视觉传输转化为数据体验，目标在于为用户创造更好的可视化感受。
3.2 基于自然数据的可视化美学评价机制研究
脑机接口、移动计算、可穿戴计算、通信技术、传感技术等先进技术的发展为数据可视化交互方式升级提供了强大的技术支撑，与问卷法、访谈法等传统方法所得到的数据相比，模拟场景下用户无意识的表情、情绪、姿态、生理信号等自然数据最能表示用户的真实状态，目前基于自然数据的收集与分析技术相对丰富，但在数据可视化美学评价中的应用相对较少。
数据可视化美学评价机制建设过程中需融合不同学者基于多种感官的美学评价方法，根据实际应用场景从主客观与人机融合角度，搭建相对完整的数据可视化美学评价机制架构与体系；
深入洞察用户在数据可视化美学需求背后的数据认知习惯与情感诉求，关注用户外显行为背后内隐数据所呈现出的规律特征；提升多维度大规模数据的有效降维率，分析不同的数据可视化应用领域并进行归类，在合并同类或相似领域的同时，拉开不同类型领域的差异化与层次。
3.3 多维空间中数据动态协同下美学形式一致性研究
虚拟现实技术的普及，使大量的数据符号转变为可实时动态交互的虚拟场景与可视化模型，用户在获取信息的过程中可以利用各种虚拟辅助设备从不同角度查看这些“可见的”数据并与之进行互动。在交互过程上中，其关键要素、感官刺激源与交互关系都会随之变化，相比物理空间中依托纸媒和数屏以视觉刺激中的、形、比例等为主的数据可视化形式，虚拟空间多强调空间、方向与平衡等要素。此外，用户在使用过程中，在感官交互层面会由物理空间中基于视觉识别次序型互动关系，转向数字虚拟空间中基于重力感应与体感检测的触摸、语音、用户位移等自然语言的动态协同。
随着用户自身对可视化形式的参与度与控制度的提高，数据间的联系与差别会随着用户向虚拟多维空间转换而放大，用户的感受力与接受力也会变得更敏感直接。因此，海量数据中多
维空间的数据转换，对用户适应力与反应敏感度等方面均提出了更高的要求，如何根据数据与其应用领域特征、目标用户的认知模式为之设计相匹配的场景与互动方式，从而保持数据可视化形式美学上的一致性，对降低用户在数据获取过程中空间转换所造成的感知觉不适性、提高可视化交互的流畅性与数据获取有效率、良好的体验感受等方面至关重要。
3.4 基于计算概念谱系的数据可视化设计美学研究
数据可视化中的设计美学主要是计算机学科背景下以用户为中心，以数据识记为目的，借助人工智能技术与设计等手段，对能被用户感知的数据可视化形式进行表现与迭代。其中，计算机概念谱系可细分为算势、算力、算术、算法、算礼等内容，移动设备与数字技术的普及，越来越多的数据场景对人机交互中设备的延迟速度提出了更高要求。其中算力作为人工智能发展的关键技术支撑，其服务效果决定了数据传输与用户识别的精准性与高效性、可视化美学形式转换的流畅性、用户的体验感等方面，足够的算势是数据可视化相关程序或计算任务能够运行的基础，算法通常用来解决常规性可视化运算问题，算礼是关于计算如何在计算机系统上进行的制度规范，更关注计算机系统的整体。
结语
数据大爆炸的时代，数据可视化是比较实用的一个技术。在大数据市场中，数据可视化在其中扮演着极其重要的角。提升电子信息工程管理水平，能为企业提供多种发展途径和发展机遇。应当加大科学技术的支持力度、优化电子信息发展环境、创新产品服务模式等，为社会发展提供坚实的力量支撑。
参考文献
[1] 张　昭 .电子信息工程管理中电子计算机技术的应用分析 [J]. 电脑知识与技术，2017，13（6）：265-266.
[2] 曾悠.大数据时代背景下的数据可视化概念研究[D].杭州: 浙江大学, 2014.
数据可视化大屏设计
[3] 孙东伟,刘滨. 数据可视化研究与技术实现[J]. 产与科技论坛, 2020, 19(19): 40-42.

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。