数据可视化过程不完全指南

标尺的重要性在于与坐标系一起决定了图形的投影方式。

• 线性标尺：间距处处相等，无论处于什么位置，是大众最熟悉、最容易接受的标尺，不容易产生误解;
• 分类标尺：分类数据往往采用分类标尺，如：年龄段、性别、学历等等，值得注意的一点是，对于有序的分类，我们应尽量对分类标尺做排序以适应读者的阅读模式;
• 百分比标尺：其实仍旧是线性标尺，只是刻度值为百分比;
• 对数标尺：指按照对数化将坐标轴压缩，适合数值跨度非常大的场景。但需考虑读者是否能够适应对数标尺，毕竟它并不常见。

d. 背景信息

背景信息，所指即我们在理解 DATA 通过 “5W1H” 法回答的问题。包括数据背景与业务背景。

基本的原则是，如果信息在图形元素中没有得到巧妙地暗示，我们久需要通过标注坐标轴、注明度量单位，添加额外说明等方法来告诉读者图表中每一个数据及其视觉暗示代表什么。

2. 美化，让可视化更为清晰

在研究阶段，我们重点尝试从各种不同的角度切入去观察数据，没有过多地考虑表达是否准确，图形是否美观。

但，当我们进展到准备将分析报告呈现给业务方或领导时，必须对可视化图表进行优化使其是清晰易读的。否则，我们很可能要挨批了。

上图为，数据可视化与现实世界的连接关系。清晰易读的可视化一定是在尽可能地减少读者从可视化图表理解转换为现实世界的难度。而增强数据比较、合理注解引导、减少读者理解步骤是达成这一目的的良好手段，下面为大家详细展开介绍：

a. 增强数据比较，降低大脑进行信息比较的难度

当我们在阅读可视化图表时，我们的大脑会自然地进行比较从而获取信息。增强数据比较，可有效降低信息比较难度，使大脑更容易抓住关键信息，减少模凌两可，使大脑获取信息更具确定性。

建立视觉层次，用醒目的颜色突出数据，淡化其他元素

有层次感的图表更易读，用户能更快地抓住图表中的重点信息。相反，扁平图则缺少流动感，读者相对较难理解。建立视觉层次，我们可以用醒目的颜色突出显示数据，并淡化其他元素使其作为背景，淡化元素可采用淡色系或虚线。

散点图的目标是为寻找规律与模式，拟合数据线是下图的关键。弱化数据点、强化拟合趋势线使其形成鲜明的2个层次。

高亮显示重点内容

高亮显示可以帮助读者在茫茫数据中一下找到重点。它既可以加深人们对已看到数据的印象，也可以让人们关注到那些应该注意的东西。需要注意的是，使用“高亮”突出显示时，我们应尽可能使用当前图表中尚未使用的视觉暗示。

下面为常见的电商转化漏斗，其中下单步骤是最应当关注的环节，使用红色高亮能会使读者的目光快速落在这一关键步骤中。

其他技巧

除了以上介绍两大增强比较技巧，我们可以通过以下一些小技巧来增强数据比较：

• 提升色阶跨度，倘若图表中所用颜色色阶跨度太小，我们将难以区分差异，合理提升色阶跨度能有效增强比较;
• 合理增大标尺跨度，有时候我们只需要对标尺做合理地放大，数据差异将清晰好几倍;
• 添加参考线(建议采用虚线)，参考线作为对比基准，可有效增强数值与基准的比较。

b. 合理注解与引导，使读者快速理解图表信息并抓住信息重点

仅通过图形元素，我们很难向读者展示充分的信息，合理增加注解能有效帮助读者理解图表;增加适当的箭头等符号引导能帮助读者快速抓住关键信息。

（编辑：惠州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!