1. 研究目的与意义（文献综述）
本选题针对不同品牌、不同品类的口红的颜色、质地、价格、妆效等要素进行相应数据的可视化设计。将众多口红的数据量化并通过图形表现出来。用户可以通过选择、重配、过滤、关联、对比等交互动作，方便从中挑选属于自己的口红。
| 口红是一种廉价的非必需品，买口红能给女性带来一种心理上的安慰，又无需花费太多金钱。买口红带来的愉悦感，代替了其他高昂消费带来的愉悦感，可以说是其他消费的替代。从微观经济学角度讲，是由于替代效应大于收入效应。 口红，在当代女性的生活里面已经是不可缺少的了。走在大街上，这仿佛已经是21世纪女性独立的一个象征。女性对于口红的研究，却比较片面，各个品牌之间较为割裂。了解口红的途径也仅仅来自于杂志、互联网博主等推荐，选题希望通过数据可视化，给用户建立一个相对完整和立体的口红信息架构。 ②国内外研究现状 信息可视化是人机交互、图形学、心理学、社会科学等多学科交叉融合的新领域，其在移动设备上的应用随着信息技术进步而发展较快，它在实践上的发展极为迅速，但在学术研究方面，关于移动应用的信息可视化理论方面的研究并不多，大多数是从架构和视觉元素方面去研究的，现谷歌趋势数据主编分析师Simon Rogers所著【Facts are Sacred:The Powerof Data】（数据新闻大趋势：释放可视化报道的力量）一书中，收录了2006-2012年制作的众多经典可视化案例，我们可以了解到这些研究在设计和界面视觉元素上的成果，起到了较大的促进作用对于信息可视化在界面中的应用。在国内，互联网产业的蓬勃发展，也大带动了信息可视化的研究深入，通过将抽象的运动数据信息运用图示化的手段进行直观的视觉体现，进一步优化界面设计，结合信息可视化设计原则，将数据信息合理有效地呈现在用户面前，从而提升界面信息传达的准确性和直观性。 ③研究的意义 1、传递速度快人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。 2、数据显示的多维性在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。 3、更直观的展示信息大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。 4、大脑记忆能力的限制。实际上我们在观察物体的时候，我们大脑和计算机一样有长期的记忆(memory 硬盘)和短期的记忆(cache 内存)。只有我们让要记下文字，诗歌，物体，一遍一遍的在短期记忆了出现之后, 它们才可能进入长期记忆。 |
2. 研究的基本内容与方案
| ①研究的基本内容 如何利用计算机图形图像和数据挖掘的技术与方法,将大量的数据信息,以交互方式形象生动地展示给用户。面对种类繁多的口红，如何以一种更为快速、有趣的方式呈现给消费者，帮助他们挑选符合需求的产品。 ②研究的目标 1.清楚地展现数据：明确元数据、维度、元数据间关系、数据规模等。根据需求，我们需要展现的元数据是口红的各种信息，维度有颜色、质感、品牌等，查看的视角主要是宏观和关联。涉及到的视觉元素有形状、色彩、尺寸、位置、方向， 2.吸引用户的眼球：庞大的信息量充斥我们的生活，一张信息图的设计如果没有特色很快就会被淹没。因此，不论是从结构出发，还是趣味性，抑或是色彩冲击力，一定要有足够吸引人的地方，首先让用户产生兴趣。不管是展示什么样的信息内容，都要加入一些让人耳目一新的元素。 3.有效：考虑各类人群的感受，确保识别有效性；帮助用户更快地理解数据，在一个图表中突出显示一个大的数据量，快速地发现关键点。一张图表可能会突出显示一些不同的事项，人们可以在数据上形成不同的意见。从交互上，引导用户一步步的分析数据，得到他们想要的分析结果， ③拟采用的方案及措施 1.数据来源——通过NodeJs进行网络爬虫。 2.数据维度——通过XMind绘制脑图，确定可视化维度。 3.原型设计——通过Adobe CD进行原型绘制，明确交互逻辑和视觉效果 4.可视化框架——采用Canvans、render类包以及zepo类包。 5.页面布局——采用HTML以及CSS |
3. 研究计划与安排
| 1 | 选题、计划制定 | 11.1 | 1.10 |
| 2 | 设计分析与初步设计 | 1.11 | 3.3 |
| 3 | 可行性分析、数据收集、数据分析 | 3.5 | 3.31 |
| 4 | 梳理维度和指标 | 4.1 | 4.30 |
| 高保真原型制作 | 4.1 | 4.26- | |
| 5 | 完成程序编写、效果展示 | 4.26 | 5.10 |
| 论文撰写与修改 | 4.26 | 5.10 | |
| 6 | 毕业设计展 | 5.10 | 5.15 |
| 论文完成、提交评阅 | 5.15 | 5.25 | |
| 7 | 毕业设计答辩 |
| 6.1 |
| 8 | 毕业设计资料整理 |
| 6.6 |
4. 参考文献（12篇以上）
| [1]Kohlhepp. Humanizing Visual Design: The Rhetoric of Human Forms inPractical Communication[J]. Technical Communication Quarterly,2020,292:. [2]Shao,Qiu,Qian,Tang. Optimal visual perception in land-use planning anddesign based on landsenses ecology[J]. International Journal of SustainableDevelopment World Ecology,2020,273:. [3]Jean-Pierre V. M. Hérubel. Pauline Reid: Reading by Design: The VisualInterfaces of the English Renaissance Book[J]. Publishing ResearchQuarterly,2020,361:. [4]. Nanotechnology - Nanoparticles; Data from Slovak Academy of SciencesProvide New Insights into Nanoparticles (Design of Permalloy-ferrite-polymerSoft Magnetic Composites Doped By Ferrite Nanoparticles and Visualization of MagneticDomains)[J]. Journal of Engineering,2020,:. [5]Bin Hu. Exploring Contemporary Visualizations of Traditional ChineseSymbols: A Case of Tea Packaging Design[J]. The Design Journal,2020,232:. [6]Robert Newell,Ann Dale,Celia Winters. A picture is worth a thousanddata points: Exploring visualizations as tools for connecting the public toclimate change research[J]. Cogent Social Sciences,2016,21:. [7]甘莅豪.符号传播中的“图”与“数”——基于数据可视化图表的修辞分析[J].东岳论丛,2020,41(02):154-166. [8]杨吟川.信息构架及可视化课程设计探究[J].戏剧之家,2020(06):132-133. [9]夏婷,牛颢,何丽坤,范小朋,朱敏.基于公共交通智能卡数据的可视化分析[J/OL].计算机应用研究:1-6[2020-03-23] [10]陈杰,程胜,徐梦,史豪斌.面向医疗辅助诊断的可视化多属性决策方法[J/OL].计算机工程与应用:1-7[2020-03-23] [11]曾悠. 大数据时代背景下的数据可视化概念研究[D].浙江大学,2014. [12]张浩,郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊,2012,11(05):169-172. [13]覃京燕,朱向未,李丹碧林.信息可视化中交互设计方法探议[J].装饰,2007(03):22-23. [14]任永功,于戈.数据可视化技术的研究与进展[J].计算机科学,2004(12):92-96. [15]陆岩,赵威,马晓义.学习分析的研究热点与主题可视化分析[J].智库时代,2020,08:184-185. |
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