揭秘：数据可视化设计师如何建立灵感库？

基于这样的思路，我归纳了一些具有数据可视化风格但不一定都是数据可视化作品的关键词。这就是一个特别有意思的点，我门想要找到某个内容，但当我们用最贴切它的那个名字去找时，却不一定能找到最能代表它风格的作品。

所以，当我们跳出数据可视化这样一个具体的点，而从更抽象的设计风格这个层面去看待它的时候，就能更好的的发散思维、拿到了更多好的关键词，找到更多的刺激点。

以设计风格为例，我们从它的节点上找到任意一个关键词：SCI-FI，然后搜索这个关键词，我们看看搜索到的结果。

从结果来看，从设计风格发散提取的关键词是可以找到一些富有启发性的作品

4. 业务场景

业务场景简单理解就是在什么情况下要解决什么问题，它是数据可视化的落脚点，也是数据可视化的商业价值所在。每个公司或团队，都会有自己专注的业务方向，所以在工作中找这方面的灵感，从业务场景入手效果最好。

简单回顾下，通过上部分文章的分析，我们从媒介、数据类型、设计风格、业务场景四个方面形成了一个数据可视化的关键词的矩阵。这个矩阵是建立灵感库的基础，之后我们每当我们有新的关键词要加入，或者有效果不好的关键词需要剔除，只需修改、迭代这个关键词矩阵即可。

有了这个关键词矩阵后，我们如何利用它完成一次基于实际需求的灵感搜集？

下面给大家举个小栗子来看一下怎么用。

首先，用尽可能简短的一句话描述业务方诉求。之后，把业务需求带到关键词矩阵中，就会获得如下图的结果：

可以看到，带入需求后，按树状结构去匹配与需求相吻合的关键词，就可拿到明确的搜索指引目录，然后我们按搜索指引，开始灵感收集即可。

这里有个小小的点，就是为什么要尽可能用简短的一句话来描述业务方诉求。原因有二：

1. 这样做可以把那些优先级低的干扰因素都过滤掉，留下真正核心的诉求，越是能简短的概括，越能真正把握需求的核心。我个人一直以来与业务方沟通需求后，都会尝试用一句话概括，若需求方认可，开始设计工作；不认可，则继续沟通。
2. 对于数据可视化设计师来讲，明确自己在工作流中的角色、承担的责任、要解决的问题以及最终交付怎样的产出尤为重要，因为只有清楚了这些，这样我们才能有效分配自己的时间、确定跟上下游的协作策略，避免盲目的没有KPI的设计。

三、灵感库建立的第二步：去哪儿搜？

合适的关键词是第一步，它保证了我们搜索结果的有效性，而去哪儿搜决定了我们搜索结果的质量。

如下图，针对数据可视化设计师，我对“去哪儿搜”这个问题按自己的从业经验做了梳理。

（编辑：网站开发网_马鞍山站长网）

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