大数据可视化设计需遵守什么原则
由于以往的数据分析报告难以快速、清晰地理解大量数据背后的信息，数据可视化能够以可视化图表的形式清晰、有效地传输企业运营过程中产生的重要数据。
数据可视化的设计制作需要遵守的原则有哪些？
1.明确项目目标
数据可视化应该回答重要的战略问题，提供真实的价值，并帮助解决实际的问题。
例如：它可用于跟踪绩效，监视客户行为并评估流程的有效性。而在数据可视化项目开始时应该明确好所需要花费的时间，明确项目目的和数据分析展示的优先级，以及最终的数据可视化效果要有用，避免浪费时间创建不必要的视觉效果。
2.了解受众
数据可视化在设计过程中如果没有考虑到与目标受众清楚地交流，那么它的设置则毫无用处。
它应与受众的专业知识兼容，并能够让受众轻松，快速地查看和处理数据，还要充分考虑到受众对数据呈现的基本原理的熟悉程度，以及他们是否可能具有数据可视化的背景知识，是否需要经常定期查看图表。
3.使用正确的数据图表
图表种类繁多，选择哪种类型最适合可视化呈现的数据本身就是一门艺术。正确的图表不仅会使数据更易于理解，而且会以最准确的方式显示出来。为了做出正确的选择，必须充分考虑需要传输什么类型的数据以及将数据传输给谁。
4.最受欢迎的数据可视化图表类型
1）折线图
折线图应用于比较一段时间内的值，并且对于显示较大和较小的变化都非常有用，它们还可以用于比较对一组以上数据的更改。
2）条形图
应使用条形图比较几种类别的定量数据，它们也可以用来跟踪一段时间内的变化，但是最好仅在这些变化很重要时使用。
条形图是直观显示某些数据的好方法
3）散点图
散点图应用于显示一组数据的两个变量的值。它们非常适合探索两组之间的关系。
在此数据可视化最佳实践示例中，以可视方式显示数据使其更易于理解
图源：华尔街日报/美国失业率统计
4）饼图
饼图应用于显示整体的一部分。他们无法显示诸如随时间变化的内容。
许多企业管理人员从实践中看到了数据可视化的价值，使决策者能够解决数据分析报告难以快速读懂的问题，并能用数据可视化的模式来理解数据，从而为企业做出更好的决策。
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