天天在做图表，其实你根本不懂数据可视化

在这数据爆炸的时代，人人都在说数字化转型，想着怎么从海量数据中获取价值。于是数据可视化的概念开始火热。在一些大众传媒的科普中，似乎可视化就是用图像去展示数据这么简单。事实并非如此，那一起探究一下，什么才是可视化？

一、正确认识数据可视化

传统认知中，数据可视化就是用图像代替文字，进而更直观地去展示数据的一种方法。

这样的理解并没有错，但也只是停留在数据表达方式这一层面，数据可视化更重要的是如何传达出数据的潜在规律和价值，帮助人们进行合理决策。

举个例子，现在要对一家公司上半年的利润额进行分析，如果只是用图表简单罗列每个月的利润额数据，老板可能只看到利润额逐月增长。

但是加上环比增长率指标后，可以发现利润额增速一直在放缓，这时候给老板的第一感觉是，企业效益后劲明显不足，肯定是经营过程中什么地方出了问题，需要进一步分析找出原因。

所以数据可视化并不是将数据转成图像进行表达这么简单，展示出数据存在的问题和价值也是重要的。

二、如何做好数据可视化

其实不管是查找网络上的资料还是翻阅可视化相关的书籍，基本上还是理论居多，如果抛开数据场景实践，只谈理论是很难帮助分析师们形成完整的可视化方法体系的。

这里给大家推荐一下帆软官方的可视化指南（文末查看获取方式），这份指导手册由帆软多年的Demo实践经验积累而成，我们将真实案例中遇到的问题沉淀成方法论，旨在给分析师们提供丰富的可视化学习资源。

可视化指南中将做好数据可视化的方法总结成了16个字的设计流程，分别是：明确目的、选择图表、视觉设计、突出重点。

step1：明确目的

明确目的一句话概括就是：给什么人看什么指标。

在分析之前，我们要搞清楚受众是谁，他们有什么问题要解决，需要制定哪些指标传递出什么价值。

同样是进行财务分析，如果是给投资人看，要着重分析公司的盈利能力，而给老板看，要着重利润、成本、现金流动等要素。

所以数据分析的第一步，就是根据用户角色和场景，规划好相关指标，确保你做出来的是对象想看的。

想要了解更多“数据分析目的”，请到文末查看

step2：选择图表

图表是展示数据指标的工具，一个合适的图表能让报表使用者快速发现数据中的问题，反之选错图表会让使用者对数据产生困惑和疑虑。

那么什么才叫合适呢？打个比方，就像穿衣服一样，同样一套衣服，可能给瘦的人穿可要比胖一点的人穿效果要好很多。

选择图表也是这个道理，不同的图表有各自适用的指标类型，甚至对数据量也会有所要求。所以在实际数据分析场景中，需要综合考虑多方面因素选择最合适的那一个。

想要了解更多“如何选择图表”，请到文末查看

step3：视觉设计

当我们面对一个新的内容时，会先动用部分脑力来理解它所包含的信息，然后再决定是否深入了解。

视觉要素正是大脑优先进行处理的信息，所以一份具备吸引力和良好阅读体验的数据报表一定要“有料”。

通过添加和优化视觉元素，让数据表达更加生动有趣，让报表受众从枯燥的海量数据中得到释放。

举个例子，同样是用饼图去展示膳食营养结构，下面两张图表您会选择哪个？不出意外的话肯定是右边那个吧。

经过视觉优化的图表不仅美观更可以加深用户的记忆，实际数据分析场景中，我们需要考虑布局、配色等多个影响视觉感受的因素。

想要了解更多“页面布局怎么做”，请到文末查看

step4：突出重点

实际项目中，大部分客户的想法是页面展示的信息越多越好，当你直译客户的这种需求时，页面设计出来就是什么信息都有，但客户想要的重点信息却不能有突出显示。

相比复杂的数据展示，用户往往更期待让人一目了然的简单设计，所以实际设计场景中，需要考虑如何帮助用户快速找到关键信息。

当然设计从简并不是简单的删除信息，而是要用清晰的逻辑去除非必要的干扰信息，突出重点部分，使用户产生更好的体验。

举个例子，折线图存在多系列数据，且每个系列颜色不同，这个时候建议高亮重要数据，其他数据默认置灰，达到突出重点信息的效果。

想要了解更多“如何降低认知负荷”，请到文末查看

以上就是本期精耕细作可视化的所有内容了，希望看完本文能让您对数据可视化设计流程有大致的了解，更多可视化内容可前往可视化指南获取哦。

下期内容预告：培养数据思维，选好数据指标
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