可视化小目标--如何提升数据可视化的表现效果
影响数据可视化最终效果的因素，分为两个层面：
一是非数据层面。
不受数据影响可视化效果的情况包括：比如说整个页面的布局；图表的辅助元素，如图表背景、网格线、外边框；交互方式的设计等。→不受数据影响的情况，是我们在可视化设计阶段就可以把控的，比如说页面的整体布局、图表的设计（包含网格线、背景、颜色的选取等）、交互的设计等。
二是数据层面。
受数据影响可视化效果的情况一般包括：数据分布不均匀，存在极端值；某一维度下的属性值过多，信息繁杂不够聚焦；不同层级的，数据量级差异较大；数据条目较多等。→以上这些情况的存在，通过可视化映射之后，反映到图表上就体现为，比如说某个柱形条的长度过长，饼图扇区的个数过多等，从而使可视化的最终效果不如人意。
常见的交互方式有：
1）移动和缩放：当前空间只能显示有限的数据时，或者需要关注局部数据时，可以使用移动和缩放
一般情况下，移动和缩放是同时使用的两个交互动作。对于移动而言，如果当前显示空间没有把数据展示全，需要把后一数据条露出一部分，指引用户可以进行移动操作；对于缩放而言，其目的一般是为了在更大的空间去查看局部的细节数据，一般也需要移动图表来配合。
2）悬停或点击
悬停的的目的，是为了查看某个对象的详细信息，通常会以弹窗或者「图例+数据」的形式展现。
点击的目的，通常是为了进行数据下钻，在这种情况下，需要通过设计传达给用户可以进行交互的信息，如鼠标悬停变手型、对象的颜色变化或者以文字指引等。
3）图表联动
多图表联动，是可视化中比较常见的一种交互方式，图表联动的前提条件是，多个图表的指标含有共同的维度属性，所以当聚焦于某个图表的某一维度下的属性值时，其他图表会联动变化。
其数据格式通常如下：按维度1中的属性值聚合，可以得到左侧的柱状图对应的数据；按维度2中的属性值聚合，可以得到右侧的饼图对应的数据。
柱状图数据条过多时，保留头部和尾部
当需要用柱状图来对数据进行排行时，若数据条目较多，此时建议保留头部和尾部，中间的可以以省略号带过或者折叠起来，放大时再展开。头部和尾部的具体数目，可以依据具体需要来定，比如前5名和后5名、前10名和后3名等。
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