优秀的数据可视化，原来是这样做的！

. J5 H6 ~: T" X9 i& g$ s* e& b4 ^+ g

, t8 x- g% L1 R" s& V; N

大数据时代，数据驱动决策。处理不好庞大、复杂的数据，其价值将大打折扣。

可以想象一本没有图片的教科书。没有图表、图形或是带有箭头和标签的插图或流程图，那么这门学科将变得更加难以理解。人类天生就是视觉动物，而视觉效果对于分析数据、传达实验结果甚至做出惊人的发现至关重要。

工作中我们可能会接触到很多业务数据，需要在总结汇报中展示呈现，俗话说“字不如表，表不如图”，那么如何缩短数据与用户的距离？让用户一眼Get到重点？让老板赞同你的汇报方案呢？

S# p& ?% I0 h# O0 e

『《大西洋古抄本》是达芬奇的手稿集册中最大的一部，共 12 卷，1119 张，年代分布为 1478 年到 1519 年。每个方块代表一页手稿，上面的颜色代表涉及的主题，包括几何与代数、物理学与自然科学、工具和机器、建筑与应用艺术和人文科学。点开每一个小方块还可以看到每一页上面达芬奇写了什么，涉及了 36 个小话题，包括了马、食谱、绘画、灵魂、童话故事、笑话等很多有意思的小话题。』

7 @& J8 P8 \4 w& ^% o9 h# S

是这样的么？

- @2 j; e6 {4 ]. S- B/ {

这样炫酷的数据可视化，小编真的不会。开个玩笑，其实工作中我们并不需要作出很炫酷的视觉呈现，数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。因此在设计过程中，每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。

你不得不注意的图表制作小技巧

条形图的基线必须从零开始

Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。这使得可视化会误导传输信息。条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。

9 q7 Z a( j7 w/ X6 y- L6 I

使用简单易读的字体

8 S) X8 K: y# A& S' k% X. g6 R! d

有些时候，排版可以提升视觉效果，增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是Excel等程序中的默认字体)。无衬线字体即是那些文字边缘没有小脚的字体。字体选择可以影响文本的易读性，增强或减损预期的含义。因此，最好避免艺术字体并坚持使用更基本的常用字体。

1 W8 T0 F1 a0 d4 R/ b2 E) e

$ Y& M) \) s" R' ?+ x

打开凤凰新闻，查看更多高清图片

* n9 ~0 m: b& Q/ _1 j& u7 F# U: s

条状图宽度适度

0 S4 }. s0 |- P6 m$ M

条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度。

使用2D图形

% p0 m, L2 x; Z0 F0 l* ~ z- A

虽然他们看起来很酷，但是3d形状可以扭曲感知,因此扭曲数据。坚持2 次元，确保数据准确。

. N1 B& T: v6 J9 h& Y+ y: z& V

% u6 j W8 L& H3 N( R6 g

使用表格数字字体

' c; |1 {1 n! |. T9 E

表格间距赋予所有的数字相同的宽度，使它们排列时能彼此对齐，使比较更容易。大多数流行字体都内置了表格。不确定字体是否正确?就看小数点(或任何数字)是否对齐就行。

2 r2 y& ^7 Q. k* {: S* w

' h0 A" e+ U8 v. [

统一感

. ~+ l' n) |* y! X1 B

统一感使我们更容易接收信息：颜色，图像，风格，来源……

3 ~, M) m2 @7 o6 G' a% Y

连贯的设计将有效融入背景，使用户能够轻松处理信息。最佳可视化帮助观众快速得出数据所呈现的结论

2 |# h- X" n$ M; U( v+ K- ?, W

不要过分热衷于饼图

7 x7 I, y+ v% k7 D- ~( n

展示多个区块比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。但最好避免使用这个图表，因为肉眼对面积大小不敏感。

: O# l7 ~+ Q# o0 ^4 ?( ~

6 @% H( j' i5 E" }+ _/ P8 k/ s

折线图中使用连贯的线条

虚线,虚线容易分散注意力。相反,使用实线和颜色,反而容易区分彼此的区别。

尊重部分所占整体的比例

: w2 P7 H0 S8 O) m) Q7 x( _

在人们多选的问题上就会出现比例的重叠，不同选项的百分比之和大于一。为了避免这种情况，不能直接把比例做成统计图。相较于呈现数值，有些图更着重于表现部分与整体的关系。

# ]- Q( c5 A/ G- { r. V$ f3 }

面积、尺寸可视化

- J, N/ Y3 \# y% {

对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。

! e2 k; c2 ] ?& R( z$ E7 s2 t

使用大小来可视化值

$ t* G1 \' r$ g2 N B

大小可以帮助强调重要信息并添加上下文提示，使用大小来表示值配合地图使用的效果也非常好。如果您的可视化中有多个大小相同的数据点，它们会混在一起，很难区分值。

( U+ T d2 F9 u3 h. H1 D0 q

使用相同细节

* x; C& m4 v+ z) [0 R* q- _5 }

添加的细节(和数字)越多，大脑处理的时间就越长。想想你想要用你的数据传达什么，以及最有效的方式是什么。

使用基础图形

一个很好的经验法则是，如果你不能高效理解，你的读者或听众可能也难理解。因此，坚持使用基础图形:直方图、条形图、维恩图、散点图和线形图。

: o! p: x4 h8 m {" Y0 `: s

视图数量

- R3 I1 ~7 A- e7 D( T5 t1 U7 l

将您的可视化中的视图数量限制为三到四个。如果您添加太多视图，大局会被详细信息所淹没。

关于图表配色，你可以参考的5条准则

8 H' S8 R( J$ K# Z

颜色深浅

) t% L" L& X0 ?, a4 [. O' H/ [

通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。

5 h: E0 c/ I7 G3 B; E, H

使用同一色系

2 y" I: _- @ W- c

颜色用得太花，会给数据增加不可承受之重，相反，设计师应该采用同一色系，或者类比色。

, S# w9 w' A" E9 D* [/ }) n) ~; |

0 b2 b0 p- ?3 i$ T

避免使用鲜艳的颜色

明亮鲜艳的颜色就像是把所有的字母都大写想要强调一样，你的听众感觉你在对他们大声推销。单调的颜色，反而能很好地用于数据可视化，因为它们可以让你的读者理解你的数据，而不至于被数据淹没。

) A) C; k. U' @! h5 L7 s

标签使用不同颜色区分

( P/ M8 d0 T1 F9 A7 }0 H3 z/ W

在某些情况下，在一段时间或一系列的值中，我们可能测量了不同种类的物体。例如，假设我们测量 6 个月以来狗和猫的体重。在实验结束时，我们想画出每只动物的体重，分别用蓝色和红色区分猫和狗。

$ O4 U- t; m% }& |; V- a

颜色数量

% t& x$ {$ x! n, m3 N( ]" a

不要在一张图上使用6种以上的颜色。

7 w! @; T, E2 s

建议：

0 H5 Y, i+ z2 K, m

使用具有高对比度的颜色

( d! U% i/ v7 a

使用带有图案或纹理的颜色来传达不同类型的信息

& t/ j# Z& S# }& R2 d, B

使用文本或图标标记元素

标准的可视化图表一定有注释

解释编码

通过一定的形状、颜色和几何图形的结合，将数据呈现出来。为了让读者能读清楚，图表设计者就要把这些图形解码回数据值。

轴标签

这可能看起来没有必要，或者不是很有帮助，但是你无法想象，如果你的图表有点混乱，或者看到数据的人对此不是很熟悉，你会被问多少次 x/y 轴代表的是什么。按照前面的两个绘图示例，如果要为轴设置特定名称。

标题

: n2 ]. [# }: _, u5 f; N/ `& g6 [4 b9 @

如果我们要将数据呈现给第三方，另一个基本但关键的要点是使用标题，它和之前的轴标记非常相似。

0 T0 h7 O1 _4 @: D9 p$ p! f! U. M 9 H: N# O9 F2 |4 ?2 k( z. A: e

重点元素做注释

& e' I+ {+ E9 g& E/ S

通常情况下，仅仅在图表的左右两侧使用刻度本身并不是很清楚。在图上标注值对于解释图表非常有用。

9 m ^& L# R$ }. a7 h

重要视图位置

3 I" G9 v* a* S$ V: P. F2 X% X

将最重要的视图放置在顶部或左上角。眼睛通常会首先注意到该区域。

优秀的可视化图表，遵守的6条原则

数据排序有序

数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序，以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。

$ ?6 E P3 I1 X4 @

比较数据

比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适的比较方法。

. S/ C( W; I$ b( P( z/ |9 N } ! U: r# i& z# x0 M8 |2 w

不可扭曲数据

确保所有可视化方式是准确的。例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。

U3 m6 `/ d& k1 p, }7 h

展示数据

+ h" o: f) P/ P

让读者看到数据，这是可视化的重点。确保没有数据丢失或被设计。例如,使用标准的面积图时，可以添加透明度,确保读者可以看到所有数据。

删除变量

; ]& F2 i( t5 Z8 @% ]

很多时候，太多的信息会影响读者的注意，从可视化中删除隐含信息是一个好主意，在这种情况下，我认为我们不需要在轴中包含变量的名称。

4 `! T* t, s( B3 T& v. ~# E( n

避免数据噪音

$ p8 }$ X5 T6 n! ~

把不重要的东西减到最少或者去掉。这包括减弱或移除图形线，改变轴线、图形线的颜色，以及用浅灰色描绘电子表格行。使得“数据比率”可以达到一个很高的水平，听众会更容易明白其中的数据情况。

, d4 K' }5 O6 j6 P& U 5 D! E7 v/ ~" ]" ?

良好的数据可视化应该通过使用图形，清晰有效地传达数据信息。最佳可视化使您可以轻松地一目了然地理解数据。他们将复杂的信息以一种简单的方式分解，使目标受众能够理解并以此为基础做出决策。

正如Edward R. Tufte指出的那样，“设计的基本考验是它有助于理解内容，而不是它的时尚性。”数据可视化尤其应该坚持这一理念。目标是通过设计增强数据，而不是引起对设计本身的关注。

各平台同名“职坐标在线”

9 R; S' Z2 B @% Y9 U- V& _; Q

. e: h9 j% n9 r5 Z