編輯導語：數據可視化，并不是簡單的把數據變成圖表就可以了。而是以數據的視角去看待世界，數據可視化的客體是數據，我們要以數據為工具，以可視化為手段，目的是描述真實，探索世界。隨著如今數據的重要性逐漸凸顯，數據可視化設計被越來越多的人所期待，要想做好數據可視化設計，那你必須要知道這幾件事。

“混亂和混亂不是數據的屬性-它們是設計的缺點?！?愛德華·塔夫特

數據可視化故名思議：以某種示意圖的形式來表現經過分析處理后的數據信息。

換句話說，這是一種視覺上傳達一定數據內容信息的方式。那根據其數據屬性，可以用許多不同的方式表示數據，例如折線圖、條形圖、餅圖、散點圖或地圖。

當然對于數據分析和圖形設計人員里說，數據可視化不是簡單的利用圖形來表現數據而已，遵守數據可視化最佳呈現數據分析結果的手段非常重要。

不僅僅是要視覺上引人入勝，而且永遠不要誤導別人。特別是在處理非常大的數據集時，開發(fā)統(tǒng)一的格式對于創(chuàng)建既有用又吸引人的可視化至關重要。

一、為什么要使用數據可視化？

據IBM稱，我們的世界每天要創(chuàng)建出高達2.5萬億字節(jié)的數據。

麻省理工學院的研究科學家安德魯·邁克菲（Andrew McAfee）和麻省理工學院的埃里克·布林約爾夫森（Erik Brynjolfsson）教授指出，“每秒通過互聯網的數據比20年前存儲在整個互聯網中的數據還多?！?/p>

隨著世界與越來越多的電子設備建立聯系，數據量將繼續(xù)呈指數增長?？茖W家們預測，到2025年將有163 ZB（163萬億GB）的數據。

人腦很難理解所有這些數據，實際上，如果不進行某種類比或抽象，人腦很難理解大于5的數字。數據可視化設計師可以在創(chuàng)建這些抽象中發(fā)揮至關重要的作用。

畢竟，如果不能以有用的方式理解和使用大數據，那么它就毫無用處。這就是為什么數據可視化在從經濟學到科學技術，醫(yī)療保健和人類服務等各個領域都起著重要作用的原因。通過將數據和其他信息轉換成圖表，內容變得更易于理解和使用。

二、何時使用數據可視化？

由于過往的數據分析報告很難以快速且明確的方式，來讓人理解大量數據背后的信息。而數據可視化能夠將企業(yè)運行過程中產生的所有數據，以視覺圖表的方式，清晰有效地傳遞出數據當中的重要信息。很多企業(yè)管理層從實踐中看到了數據可視化的價值，它能夠使決策者能夠解決難以快速讀懂數據分析報告的問題，以數據可視化的模式來理解數據，以便做出對企業(yè)更好的決策。

無論是在業(yè)務，技術，科學還是其他領域，都需要了解大數據集以做出明智的決策。而清晰的數據可視化效果使復雜數據更易于掌握，因此更易于采取行動。

三、數據可視化的設計制作需要遵守的原則有哪些？

1. 明確項目目標

數據可視化應該回答重要的戰(zhàn)略問題，提供真實的價值，并幫助解決實際的問題。

例如：它可用于跟蹤績效，監(jiān)視客戶行為并評估流程的有效性。而在數據可視化項目開始時應該明確好所需要花費的時間，明確項目目的和數據分析展示的優(yōu)先級，以及最終的數據可視化效果要有用，避免浪費時間創(chuàng)建不必要的視覺效果。

2. 了解受眾

數據可視化在設計過程中如果沒有考慮到與目標受眾清楚地交流，那么它的設置則毫無用處。

它應與受眾的專業(yè)知識兼容，并能夠讓受眾輕松，快速地查看和處理數據，還要充分考慮到受眾對數據呈現的基本原理的熟悉程度，以及他們是否可能具有數據可視化的背景知識，是否需要經常定期查看圖表。

3. 使用正確的數據圖表

圖表種類繁多，選擇哪種類型最適合可視化呈現的數據本身就是一門藝術。正確的圖表不僅會使數據更易于理解，而且會以最準確的方式顯示出來。為了做出正確的選擇，必須充分考慮需要傳輸什么類型的數據以及將數據傳輸給誰。

4. 最受歡迎的數據可視化圖表類型

1）折線圖

折線圖應用于比較一段時間內的值，并且對于顯示較大和較小的變化都非常有用，它們還可以用于比較對一組以上數據的更改。

2）條形圖

應使用條形圖比較幾種類別的定量數據，它們也可以用來跟蹤一段時間內的變化，但是最好僅在這些變化很重要時使用。

3）散點圖

散點圖應用于顯示一組數據的兩個變量的值。它們非常適合探索兩組之間的關系。

圖源：華爾街日報/美國失業(yè)率統(tǒng)計

4）餅圖

餅圖應用于顯示整體的一部分。他們無法顯示諸如隨時間變化的內容。

圖源：網絡

更多具體的圖表如何選擇可以看我下面?這篇文章：數據可視化設計師必備的圖表規(guī)范指南

四、數據可視化設計時應保持一定的條理連貫性

將大數據集編譯為可視化圖表時，一致性特別重要。連貫的設計將有效地淡入背景，使用戶能夠輕松處理信息。優(yōu)秀可視化效果是可幫助觀看者從中得出有關所呈現數據結論的。

在創(chuàng)建數據層次結構時，會用一些方式為決策者顯示各個需要強調的數據點。比如可以按從高到低的順序排列以強調最大值，或者以突出的方式顯示對用戶更重要的類別。

甚至是改變顯示數據的順序，所用的顏色（例如最重要的點使用較亮的顏色，或基線數據使用灰色）以及圖表的各個元素的大?。ɡ鐚瀳D的某些切片擴展到圖表的常規(guī)邊框）這些方式都可以幫助用戶更輕松地解釋數據。

五、數據可視化設計時的圖表顏色選擇

顏色一般被廣泛用作表示和區(qū)分信息的一種方式。根據最近進行的一項研究，它也是決定用戶決策的關鍵因素。

有學者分析了人們對圖表中使用的不同顏色組合的反應，發(fā)現他們會更喜歡具有細微顏色變化的調色板，因為它從美學上來說對人們更具有吸引力。

但是，學者們發(fā)現，有細微顏色變化的調色雖然很吸引人，但是如果可視化圖表當中使用細膩的顏色會讓圖表直接，難以區(qū)分，導致不能對數據進行有效分析和獲取見識，這會完全違背了創(chuàng)建可視化顯示數據的目的。

所以在數據可視化的圖表顏色選擇上我們應該注意使用一些技巧來提高圖形的可讀性：

• 使用高對比度的顏色
• 將顏色與圖案或紋理配合使用以傳達不同類型的信息
• 使用文本或圖標標記元素

以高對比色的顏色來填充不同國家的地圖板塊，能讓人一眼清晰的讀懂不同地區(qū)間的分類，將信息傳遞的十分明確。

六、切記不要在數據可視化圖表當中扭曲數據

出色的數據可視化應該清楚地講述故事，避免失真，避免使用不能準確表示數據集的視覺表示形式，例如3D中的餅圖。

像這樣的3D餅圖很難實際顯示每個切片的比例。

數據可視化的使用目的應該是讓觀看者得出某些結論，并不會去扭曲數據本身，這個原則在設計公眾消費的信息圖表之類的東西時特別有用。

數據可視化圖表，通常是為了支持特定結論而不是僅僅傳達數據而創(chuàng)建的。因此，設計師可以使用諸如顏色選擇和指定特定數據點之類的東西去強調重點數據，而不應該選擇會產生誤導性的圖表形式。

七、不好的數據可視化設計示例

不將Y軸從零開始可能會使數據看起來比實際存在的增益更大，這使可視化具有誤導性，并且無法澄清顯示的數據。

圖表的另一個示例，該示例的Y軸未從零開始，從而歪曲了結果的顯示方式。

這個主要品牌的條形圖在規(guī)模上具有誤導性，因為沒有Y軸。即使只有很小的差異（小于1％），超大的藍色條也會被放大而不成??比例。

八、優(yōu)秀的數據可視化設計范例

像這樣的條形圖是一種顯示數據集之間差異的絕妙方法，盡管增強的顏色對比度會使視覺障礙的用戶更容易訪問此圖像。

該工廠運輸數據可視化使用了幾種不同的可視化圖表，以一目了然的易于理解的格式顯示相關數據。數據也有很好的標簽，能更好的展現工廠運行狀態(tài)。

將整潔，整潔的設計與易于解釋的數據可視化與簡單的圖表相結合，可提供出色的用戶體驗。

交互式數據分析可視化圖表也可以出色地完成工作，使數據易于理解。

九、結論

良好的數據可視化應該通過使用圖形清晰有效地傳達數據集，最佳的可視化效果更應該使一目了然地輕松理解數據。可視化將獲取到的復雜數據信息將其分解，從而使目標受眾易于理解并根據其決策。

“設計的基本標準是它對內容理解的幫助程度，而不是它的外觀多么時尚?！?尤其是數據可視化更應該遵循這個想法，目的是通過設計來增強數據，而不是引起設計本身的注意。

牢記這些數據可視化設計要點，才能創(chuàng)造出對受眾真正有用的數據可視化信息圖表。

本文由 @數據可視化那些事 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載

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