提高用戶體驗的方法：通過圖表展示數據

在數據時代，用數據支持決策和判斷是越來越普遍的做法。然而，用戶並不總是能夠輕鬆地理解或解釋數據。

通過圖表展示數據是解決這個問題的一種常見方法。它可以幫助用戶更直觀地查看和理解數據，同時提高用戶的參與度和滿意度。在本文中，我們將介紹幾種通過圖表展示數據來提高用戶體驗的方法。

一、可交互的圖表

在傳統的靜態圖表中，用戶只能看到圖表的靜止輸出，而無法通過交互方式發現探索數據。可交互的圖表可以通過用戶的操作，展現更多信息。

例如，當用戶將光標懸停在一個數據點上時，可以展示有關該數據點的信息。用戶還可以通過縮放，平移和過濾等方式探索數據。通過這些互動式的功能，可交互圖表讓用戶更好地了解和解釋數據。

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", animation_frame="year", 
           animation_group="country", size="pop", color="continent", 
           hover_name="country", log_x=True, range_x=[100,100000], 
           range_y=[20,90])
fig.show()

二、動態更新的圖表

動態更新的圖表可以隨着時間，用戶輸入或其他外部條件變化而更新。這種方式使得用戶可以更直觀地跟蹤數據的變化，進而作出更明智的決策。

例如，在股票分析中，動態更新的圖表可以顯示各種不同的時間段內的股票價格信息以及其他相關的指標和事件。通過這些可視化，用戶可以更好地了解股票市場的變化趨勢，做出更好的決策。

import plotly.subplots as sp
import plotly.graph_objs as go
import random
from collections import deque
import time
 
X_MAX = 200
Y_MIN = 0
Y_MAX = 100
 
# X軸數據初始化為deque，同時只保存100個數據
x = deque(maxlen=X_MAX)
x.append(1)
 
# Y軸數據初始化為deque，同時只保存100個數據
y = deque(maxlen=X_MAX)
y.append(50)
 
# 創建子圖
fig = sp.make_subplots(rows=1, cols=1)
 
# Y軸範圍
fig.update_yaxes(range=[Y_MIN, Y_MAX])
 
# 創建線條
line = go.Scatter(x=list(x), y=list(y), name='動態波形')
 
# 添加線條
fig.add_traces([line])
 
# 顯示圖表
fig.show()
 
i = 1
while True:
    # 向deque中添加新的數據
    x.append(i)
    y.append(random.randint(Y_MIN, Y_MAX))
 
    # 更新圖表數據
    fig.update_traces(x=[list(x)], y=[list(y)])
    time.sleep(0.1)
    i += 1

三、可視化分析結果
在數據處理中，可視化常被用於分析結果。數據科學家將使用各種圖表和可視化方法，以便更好地了解數據，並發現有趣的模式和趨勢。在通過圖表展示數據時，可以採用分析結果的方式為用戶提供更深層次的信息和見解。

例如，在推薦系統中，推薦結果可以展示成一張用戶-項目的熱圖。通過這個熱圖，用戶可以快速了解哪些項目已經過多次推薦，以及哪些項目未被推薦。同時，還可以提供一些場景分析和建議，例如「這些項目可能值得你再次嘗試」。

import plotly.express as px
import pandas as pd
 
# 加載數據
data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2011_february_us_airport_traffic.csv")
 
# 分析數據
fig = px.density_mapbox(data, lat='lat', lon='long', z='passengers', radius=10,
                        center=dict(lat=38, lon=-98), zoom=3,
                        mapbox_style="stamen-terrain")
 
# 展示分析結果
fig.show()
四、總結
通過圖表展示數據是提高用戶體驗的一種非常有效的方法。可交互的圖表，動態更新的圖表以及可視化分析結果均幫助用戶更直觀地查看和理解數據。在創建和設計圖表時，應該考慮目標用戶的需求和喜好，以便為用戶提供最好的體驗。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/232581.html