做好数据可视化的技巧和原则（如何做好数据可视化设计）.docx

一、为什么使用数据可视化？如果不能通过有效的方式理解和使用大数据，那么每天产生的数据可能就没有什么用处。无论身处什么行业，不管是互联网、传统产业、或者经济领域，再到医疗保健和服务行业的各方面，数据可视化都发挥着重要作用。通过将各种信息转换为图表，内容变得更易理解和使用。二、数据可视化图表类型共同的比例定位-条形图、散点图敢点IEPosition along a common scale因为共享一个共同的空间参考系统，所以位置是最容易识别和评估空间元素的特征。使用相同的比例和轴-小倍图相同的比例和JiPortionsalongnonaligned,identicalscales当需要展示的项目太多时，单一的图表有可能会变得混乱或出现遮挡，这些形式对体验来说并不友好。利用小倍图或面板图，一系列图表都遵循相同的视觉格式，显示不同的数据。长度-条形图长度LnQtjjjjhUhi长度可以有效地展示定量信息，因为可以根据长度的伸缩体现具体的数据值。方向-趋势图方向 Direction方向很容易被我们识别，可以使用折线图和趋势图来显示随时间变化的数据。角度-饼图角度通过提供比例感来进行数据间的比较。有研究表明，角度比长度或位置信息更难评估，但是通过合理运用也能发挥最大的效用。区域-气泡图Area区域区域面积的相对大小与线的长度相比更难比较。区域具有水平和竖直两个的数据比较，需要花费更多时间来处理和解释。体积-3D条形图体枳体积是指在二维空间中使用3D对象，当比较两个相同维度的形状时，可以更精确地感知3D对象。色彩饱和度-热图颜色饱和度是指单i色调的纯度。颜色纯度的增加可以直观地视为数值的变化，往往用来表示数据的范围但很难评估一个精确的结果。三、数据可视化的设计原则明确目的数据可视化应该解答重要的战略问题，提供真正的价值并帮解决实际问题，例如可以用于跟踪性能、监控用户行为和测量流程的有效性。在项目开始前花时间明确目的和优先级会让最终的结果更有用，并防止浪费时间创建不必要的可视化效果。了解受众如果数据可视化不是为了与目标受众进行清晰沟通而设计的，那么它是无用的。可视化应该与受众的专业知识兼容，允许他们轻松快速地查看和处理数据。使用视觉效果正确展示数据由于存在很多不同类型的图表，所以决定哪种类型最适合可视化呈现本身就是一门艺术。正确的图表不仅让数据更容易理解，而且能以最准确的方式呈现数据。要做出正确的选择，就要考虑需要传达什么样类型的数据，以及要传达给谁。四、将格式塔原理应用于数据可视化格式塔原理基于这样一个观点：人脑试图简化和组织由许多元素组成的复杂图像或设计，下意识地将这些部分安排到一个有组织的系统中，从而创造一个整体，而不仅仅是一系列不同的元素。相似性相似的颜色、相似的形状、相似的尺寸和相似的方向等具有共同视觉特性的元素，都可以视为一个群体。IlllIlllABCOABCO与左侧的图表颜色相比，右侧的条形图都是蓝色的。考虑到Y轴只有一个变量（成本/收入），只用一个颜色来表示更有道理。使用同一种颜色的条形图能够更容易理解数据，避免因使用不同颜色造成额外认知压力。接近性接近性比相似性更有效，因为视线会根据元素之间的接近程度来感知元素的关联。图表的目的是比较三个季度内各个国家的销售额。虽然在一个季度内比较每个国家的销售额很直观，但将国家作为Y轴，数据展示可能会产生歧义。修改后的图表更清楚地表达了这一点。在这种情况下，信息的优先级将集中在可视化目标即销售额上面，因为这些数据更具接近性。包围法则包围法则被一组对象围绕着，这些对象在其周围形成了可见的边界，例如线条，色块或颜色。它导致对象看起来在与其余对象不同的区域中分开放置。蓝灰色阴影区域内的三个条形图似乎是整体中比较特殊的一部分，这种表现形式引导用户将注意力集中在图表中的某一组对象上。最后了解用户感知和认知过程的关键要素是设计优秀数据可视化的重要组成部分。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，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。一、不得不注意的图表制作小技巧1.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。（甑）2 .使用简单易读的字体有些时候，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。AhalHelveticaGdSamTahomaVerdana3 .条状图宽度适度条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度。4 .使用2D图形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。5 .使用表格数字字体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。114.8611031316.022,304.111.080.996 .统一感统一感使我们更容易接收信息：颜色，图像，风格，来源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PercentChangtindthsper100.000from19S0to2014,bycountyNutcit *o<al d3CF7 .不要过分热衷于饼图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。8 .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。9 .尊重部分所占整体的比例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。10 .面积、尺寸可视化对同一类图形（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。某游戏英雄各项能力数值统帅74武力11 .使用大小来可视化值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。12 .使用相同细节添加的细节（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。13 .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。14 .视图数量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。二、关于图表配色参考的5条准则1 .颜色深浅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。CommercialBuddingPermitsR01dnt*lBuildingPermits2 .使用同一色系颜色用得太花，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。3.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。4 .标签使用不同颜色区分在某些情况下，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。5 .颜色数量不要在一张图上使用6种以上的颜色。故宫的变化建议：使用具有高对比度的颜色使用带有图案或纹理的颜色来传达不同类型的信息使用文本或图标标记元素三、标准的可视化图表一定有注释1 .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。2 .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。3标题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。HistogramforDiamonddatasetThieisageneralexampleinordertoshowthedistributionofcarats4 .重点元素做注释通常情况下，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。BeatlesAAAAWritingPercentageByAttmin>w*r*vrMrtoOT'=*-rr-uxt-二-Iila.I.Il.I.il_.1.l.ii.ibWritingPercentagebyArtistOvCr*11tnc5 .重要视图位置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。四、优秀的可视化图表，遵守的6条原则1.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 .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，那么你的比较就亳无意义。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。7 .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。8 .展示数据让读者看到数据，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。9 .删除变量很多时候，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。10 避免数据噪音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。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E