来源:DataHunter

优秀的数据可视化图表只是罗列、总结数据吗?当然不是!数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示,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。

这里给大家总结了数据可视化的制作的30个小技巧,通过列举一些容易被忽略的常见错误,最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平。

一、你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

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。

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。

3.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。

6.统一感

统一感使我们更容易接收信息:颜色,图像,风格,来源……

7.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。

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,你可以参考的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。

2.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。

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 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。

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。

4.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。

5.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。

2.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。

3.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。

4.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。

5.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。

6.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。

五、小结

以上的小细节你都记住了嘛?俗话说熟能生巧,在每次数据可视化的制作过程中多思考一下,有哪些细节需要注意?这些细节的处理是否合理,数据可视化大神指日可待~

*参考资料:

【1】《10个数据可视化技巧,让你一看就懂》中国统计网

【2】《6个技巧,让数据可视化看起来更专业》中国统计网

【3】《提升数据可视化的7个实用技巧》彩云译设计

【4】《数据可视化:6条真正可以遵循的制图技巧》 CDA数据分析师

【5】《10个必备数据可视化图制作要点》 美作

END
最后说个题外话,相信大家都知道视频号了,随着灰度范围扩大,越来越多的小伙伴都开通了视频号。小詹也开通了一个视频号,会分享互联网那些事、读书心得与副业经验,欢迎扫码关注,和小詹一起向上生长!「没有开通发布权限的尽量多互动,提升活跃度可以更快开通哦」(听我一分钟,生活更轻松)(扫码回复 1024 即可领取IT资料包)

数据可视化,必须注意的30个小技巧!相关推荐

  1. echart 数据视图_关于数据可视化图表的制作,你需要关注的30个小技巧

    优秀的数据可视化图表只是罗列.总结数据吗?当然不是!数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示,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. 今天就给大 ...

  2. python颜色表_Python:数据可视化,必须注意的30个小技巧

    原标题:Python:数据可视化,必须注意的30个小技巧 优秀的数据可视化图表只是罗列.总结数据吗?当然不是!数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示,因此在设计过程中,每一个选择, ...

  3. 关于数据可视化图表的制作,你需要关注的30个小技巧

    优秀的数据可视化图表只是罗列.总结数据吗?当然不是!数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示,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. 今天就给大 ...

  4. Java 中代码优化的 30 个小技巧(中)

    11 位运算效率更高 如果你读过 JDK 的源码,比如 ThreadLocal.HashMap 等类,你就会发现,它们的底层都用了位运算. 为什么开发 JDK 的大神们,都喜欢用位运算? 答:因为位运 ...

  5. Java 中代码优化的 30 个小技巧(下)

    21 防止死循环 有些小伙伴看到这个标题,可能会感到有点意外,代码中不是应该避免死循环吗?为啥还是会产生死循环? 殊不知有些死循环是我们自己写的,例如下面这段代码: while(true) {if(c ...

  6. 聊聊我们Java中代码优化的30个小技巧

    今天我们一起聊聊Java中代码优化的30个小技巧,希望会对你有所帮助. 1.用String.format拼接字符串 不知道你有没有拼接过字符串,特别是那种有多个参数,字符串比较长的情况. 比如现在有个 ...

  7. Java中代码优化的30个小技巧

    1.用String.format拼接字符串 String.format方法拼接url请求参数,日志打印等字符串. 但不建议在for循环中用它拼接字符串,因为它的执行效率,比使用+号拼接字符串,或者使用 ...

  8. Java 中代码优化的 30 个小技巧(上)

    前言 今天我们一起聊聊 Java 中代码优化的 30 个小技巧,希望会对你有所帮助. 1 用 String.format 拼接字符串 不知道你有没有拼接过字符串,特别是那种有多个参数,字符串比较长的情 ...

  9. python输入10个数据_分享10个数据分析的小技巧(Python)

    一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域.有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救"生命". 一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物,并且可以成为真正 ...

最新文章

  1. 在c#中实现类似C语言中的memset功能
  2. .NET1.0升级至2.0十个问题
  3. 【机器学习算法专题(蓄力计划)】二、机器学习中的统计学习方法概论
  4. JSP EL 表达式取request parameter
  5. 1707: [Usaco2007 Nov]tanning分配防晒霜
  6. js Blob对象介绍
  7. [ZJOI2005]午餐 贪心+dp
  8. java中new与newitance_你真的弄明白 new 了吗
  9. SQL的3种连接查询
  10. Oracle 数据库sql语句修改表字段的字段类型和长度
  11. oppo r17进入9008模式
  12. Photoshop又来神器!人脸动态捕捉来了!
  13. Symbian术语表
  14. 计算机科学与技术专业支部,计算机科学与技术专业学生党支部成员组成
  15. Connext DDSQoS参考
  16. 关于微信授权登录的用户取消-2的问题
  17. 三极管一键开关机电路详解 and二极管/MOS管防反接保护电路
  18. 净化网络环境 ASP程序实现过滤脏话
  19. 银行数字化的两难:安全还是效率?
  20. javassist技术研究Sql注入检测

热门文章

  1. [MySQL]MySQL分区与传统的分库分表(精华)
  2. 部署xhprof监控php效率(linux版本)
  3. Mysql的B树/B+/B*/R树(补充)
  4. PHP的- = :: self $this
  5. java treemap用法_JAVA作业,使用TreeMapK,V类
  6. mysql5.6.22.0安装_皮带机滚筒用圆锥孔调心滚子轴承锁紧安装工艺
  7. 6 redhat 查看rtc时间_RTC 月度小报 9 月 | WebRTC M77、RTC大会即将开幕、实时码流加速...
  8. arcgis 投影坐标系转地理坐标系_ArcGIS的地理坐标系、大地坐标系
  9. c和python的区别动图_C语言与Python 对程序员的差别到底在哪?
  10. python客户价值分析_[Python数据挖掘]第7章、航空公司客户价值分析