[壹陸壹]一目瞭然的好設計，其實基礎在於區塊明度與彩度標示關係

把龐大繁雜的數據資料進行歸納、整理與解析，然後再透過視覺化呈現的過程，想必對於很多人來說是一項浩大且痛苦的工程。

所幸近來有多款Dashboard的數據表現形式，減低了中間的差距，例如從比較知名的Power BI或Tableu等，目的都是在於要讓數據變得更易懂、更容易閱讀，進而在最短的時間內，讓人可以洞察某些市場契機或缺失改善的方向，而這類Dashboard數據，尤其呈現一個具有區域擴散、時間變化、數量差異的事件最容易感受到效果。

例如全台市場產品銷售營收數據、世界各國消費者下載次數的變化、各地區服務使用量頻次，以及目前我們在上面所呈現的武漢肺炎病毒感染的現況，而為什麼這張圖表能夠一目瞭然、清晰、易讀，其實裡面有二個很重要的基礎要素：

1清晰的主角與配角區塊
如同一張簡報頁面，主角與配角的視覺區域非常清晰，這點是非常重要的視覺空間感，因為人第一眼會習慣先觀看最顯目、最巨大的目標，我把這張圖先重新調整成灰階（先把彩度這個變數拿掉）、把暗底改成白底（加深區塊的誆線）、把內容稍加模糊（盡量不被數字干擾），你自然會發現這張dashboard切成三份，主角是中間最大塊的部分，左右兩邊分別為第二重要、第三重要的視覺關係。

2使用顏色說明重點細節差異
主題為全球武漢肺炎病毒感染狀況，紅字代表問題的嚴重度，包括感染確認總人數、死亡總人數、各區域發生程度，而綠色代表病情恢復人數，最後則是中國與其它區域的確診案例數差異，因此觀者除了在基礎的區塊比例之下，再輔以顏色的搭配說明，就可以看出「喔，原來目前整個感染人數現況、死亡與恢復人數，以及各國家差異」，進而發現哪些地區的嚴重性可能比你想像還嚴重、哪些國家原來已經有病情、哪個國家恢復人數比例最高等資訊。

利用以上簡單的區塊明度與彩度標示關係，就能比較容易地把一張Dashobard處理好。