30个数据可视化小技巧(文末赠书)
和數據打交道的朋友肯定經常會通過可視化的方式來呈現數據。在這里小編給大家總結了數據可視化制作的30個小技巧,通過列舉一些容易被忽略的常見錯誤,希望最終能夠快速提升和鞏固你的可視化制作水平(來源:DataHunter)
一、你不得不注意的圖表制作小技巧
1、條形圖的基線必須從零開始
條形圖的原理就是通過比較條塊的長度來比較值的大小。當基線被改變了,視覺效果也就扭曲了。
2、使用簡單易讀的字體
有些時候,排版可以提升視覺效果,增加額外的情感和洞察力。但數據可視化不包括在內。堅持使用簡單的無襯線字體(通常是Excel等程序中的默認字體)。無襯線字體即是那些文字邊緣沒有小腳的字體。
3、條狀圖寬度適度
條形圖之間的間隔最好是1/2欄的寬度。
4、使用2D圖形
雖然他們看起來很酷,但是3d形狀可以扭曲感知,但是看上去會扭曲數據。堅持做一個2 次元,確保數據準確,挺好的!
5、使用表格數字字體
表格間距賦予所有的數字相同的寬度,使它們排列時能彼此對齊,使比較更容易。大多數流行字體都內置了表格。不確定字體是否正確?就看小數點(或任何數字)是否對齊就行。
6、統一感
統一感使我們更容易接收信息:顏色,圖像,風格,來源……
7、不要過分熱衷于餅圖
展示多個區塊比例大小,所有區塊(圓弧)的加和等于 100%。但最好避免使用這個圖表,因為肉眼對面積大小不敏感。
自己好像就是犯了這個毛病
8、折線圖中使用連貫的線條
虛線容易分散注意力。相反,使用實線和顏色,反而容易區分彼此的區別。
9、尊重部分所占整體的比例
在人們多選的問題上就會出現比例的重疊,不同選項的百分比之和大于一。為了避免這種情況,不能直接把比例做成統計圖。相較于呈現數值,有些圖更著重于表現部分與整體的關系。
10、面積、尺寸可視化
對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度或面積加以區別,來清晰的表達不同指標對應的指標值之間的對比。制作這類數據可視化圖形時,要用數學公式計算,來表達準確的尺度和比例。
11.使用大小來可視化值
大小可以幫助強調重要信息并添加上下文提示,使用大小來表示值配合地圖使用的效果也非常好。如果您的可視化中有多個大小相同的數據點,它們會混在一起,很難區分值。
12、使用相同細節
添加的細節(和數字)越多,大腦處理的時間就越長。想想你想要用你的數據傳達什么,以及最有效的方式是什么。
13、使用基礎圖形
一個很好的經驗法則是,如果你不能高效理解,你的讀者或聽眾可能也難理解。因此,堅持使用基礎圖形:直方圖、條形圖、維恩圖、散點圖和線形圖。
14、視圖數量
將您的可視化中的視圖數量限制為三到四個。如果您添加太多視圖,大局會被詳細信息所淹沒。
二、關于圖表配色,你可以參考的5條準則
1、顏色深淺
通過顏色的深淺來表達指標值的強弱和大小,是數據可視化設計的常用方法,用戶一眼看上去便可整體的看出哪一部分指標的數據值更突出。
2、使用同一色系
顏色用得太花,會給數據增加不可承受之重,相反,設計師應該采用同一色系,或者類比色。
3、避免使用鮮艷的顏色
明亮鮮艷的顏色就像是把所有的字母都大寫想要強調一樣,你的聽眾感覺你在對他們大聲推銷。單調的顏色,反而能很好地用于數據可視化,因為它們可以讓你的讀者理解你的數據,而不至于被數據淹沒。
4、標簽使用不同顏色區分
在某些情況下,在一段時間或一系列的值中,我們可能測量了不同種類的物體。例如,假設我們測量 6 個月以來狗和貓的體重。在實驗結束時,我們想畫出每只動物的體重,分別用藍色和紅色區分貓和狗。
5、顏色數量
不要在一張圖上使用6種以上的顏色;謹記謹記~
三、標準的可視化圖表一定有注釋
1、解釋編碼
通過一定的形狀、顏色和幾何圖形的結合,將數據呈現出來。為了讓讀者能讀清楚,圖表設計者就要把這些圖形解碼回數據值。
2、軸標簽
這可能看起來沒有必要,或者不是很有幫助,但是你無法想象,如果你的圖表有點混亂,或者看到數據的人對此不是很熟悉,你會被問多少次 x/y 軸代表的是什么。按照前面的兩個繪圖示例,如果要為軸設置特定名稱。
3、標題
如果我們要將數據呈現給第三方,另一個基本但關鍵的要點是使用標題,它和之前的軸標記非常相似。
4、重點元素做注釋
通常情況下,僅僅在圖表的左右兩側使用刻度本身并不是很清楚。在圖上標注值對于解釋圖表非常有用。
5、重要視圖位置
將最重要的視圖放置在頂部或左上角。眼睛通常會首先注意到該區域。
四、優秀的可視化圖表,遵守的6條原則
1、數據排序有序
數據類別按字母順序,大小順序,或價值進行排序,以一種合乎邏輯的和直觀的方式來引導讀者了解數據。
2、比較數據
比較是展示數據差異的好法子,但是如果你的讀者不容易看出差別的話,那么你的比較就毫無意義。確保所有的數據都是呈現在讀者面前,選擇最合適的比較方法。
3、不可扭曲數據
確保所有可視化方式是準確的。例如,氣泡圖大小應該根據區域擴展,而不是直徑。
4、展示數據
讓讀者看到數據,這是可視化的重點。確保沒有數據丟失或被設計。例如,使用標準的面積圖時,可以添加透明度,確保讀者可以看到所有數據。
5、刪除變量
很多時候,太多的信息會影響讀者的注意,從可視化中刪除隱含信息是一個好主意,在這種情況下,我認為我們不需要在軸中包含變量的名稱。
6、避免數據噪音
把不重要的東西減到最少或者去掉。這包括減弱或移除圖形線,改變軸線、圖形線的顏色,以及用淺灰色描繪電子表格行。使得“數據比率”可以達到一個很高的水平,聽眾會更容易明白其中的數據情況。
五、送書活動
以上的小細節你都記住了嘛?俗話說熟能生巧,在每次數據可視化的制作過程中多思考一下,有哪些細節需要注意?這些細節的處理是否合理,數據可視化大神指日可待。
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總結
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