在這數據爆炸的時代，人人都在說數字化轉型，想著怎么從海量數據中獲取價值。于是數據可視化的概念開始火熱。在一些大眾傳媒的科普中，似乎可視化就是用圖像去展示數據這么簡單。事實并非如此，那一起探究一下，什么才是可視化？

一、正確認識數據可視化

傳統認知中，數據可視化就是用圖像代替文字，進而更直觀地去展示數據的一種方法。

這樣的理解并沒有錯，但也只是停留在數據表達方式這一層面，數據可視化更重要的是如何傳達出數據的潛在規律和價值，幫助人們進行合理決策。

舉個例子，現在要對一家公司上半年的利潤額進行分析，如果只是用圖表簡單羅列每個月的利潤額數據，老板可能只看到利潤額逐月增長。

但是加上環比增長率指標后，可以發現利潤額增速一直在放緩，這時候給老板的第一感覺是，企業效益后勁明顯不足，肯定是經營過程中什么地方出了問題，需要進一步分析找出原因。

所以數據可視化并不是將數據轉成圖像進行表達這么簡單，展示出數據存在的問題和價值也是重要的。

二、如何做好數據可視化

其實不管是查找網絡上的資料還是翻閱可視化相關的書籍，基本上還是理論居多，如果拋開數據場景實踐，只談理論是很難幫助分析師們形成完整的可視化方法體系的。

這里給大家推薦一下帆軟官方的可視化指南（文末查看獲取方式），這份指導手冊由帆軟多年的Demo實踐經驗積累而成，我們將真實案例中遇到的問題沉淀成方法論，旨在給分析師們提供豐富的可視化學習資源。

可視化指南中將做好數據可視化的方法總結成了16個字的設計流程，分別是：明確目的、選擇圖表、視覺設計、突出重點。

step1：明確目的

明確目的一句話概括就是：給什么人看什么指標。

在分析之前，我們要搞清楚受眾是誰，他們有什么問題要解決，需要制定哪些指標傳遞出什么價值。

同樣是進行財務分析，如果是給投資人看，要著重分析公司的盈利能力，而給老板看，要著重利潤、成本、現金流動等要素。

所以數據分析的第一步，就是根據用戶角色和場景，規劃好相關指標，確保你做出來的是對象想看的。

想要了解更多“數據分析目的”，請到文末查看

step2：選擇圖表

圖表是展示數據指標的工具，一個合適的圖表能讓報表使用者快速發現數據中的問題，反之選錯圖表會讓使用者對數據產生困惑和疑慮。

那么什么才叫合適呢？打個比方，就像穿衣服一樣，同樣一套衣服，可能給瘦的人穿可要比胖一點的人穿效果要好很多。

選擇圖表也是這個道理，不同的圖表有各自適用的指標類型，甚至對數據量也會有所要求。所以在實際數據分析場景中，需要綜合考慮多方面因素選擇最合適的那一個。

想要了解更多“如何選擇圖表”，請到文末查看

step3：視覺設計

當我們面對一個新的內容時，會先動用部分腦力來理解它所包含的信息，然后再決定是否深入了解。

視覺要素正是大腦優先進行處理的信息，所以一份具備吸引力和良好閱讀體驗的數據報表一定要“有料”。

通過添加和優化視覺元素，讓數據表達更加生動有趣，讓報表受眾從枯燥的海量數據中得到釋放。

舉個例子，同樣是用餅圖去展示膳食營養結構，下面兩張圖表您會選擇哪個？不出意外的話肯定是右邊那個吧。

經過視覺優化的圖表不僅美觀更可以加深用戶的記憶，實際數據分析場景中，我們需要考慮布局、配色等多個影響視覺感受的因素。

想要了解更多“頁面布局怎么做”，請到文末查看

step4：突出重點

實際項目中，大部分客戶的想法是頁面展示的信息越多越好，當你直譯客戶的這種需求時，頁面設計出來就是什么信息都有，但客戶想要的重點信息卻不能有突出顯示。

相比復雜的數據展示，用戶往往更期待讓人一目了然的簡單設計，所以實際設計場景中，需要考慮如何幫助用戶快速找到關鍵信息。

當然設計從簡并不是簡單的刪除信息，而是要用清晰的邏輯去除非必要的干擾信息，突出重點部分，使用戶產生更好的體驗。

舉個例子，折線圖存在多系列數據，且每個系列顏色不同，這個時候建議高亮重要數據，其他數據默認置灰，達到突出重點信息的效果。

想要了解更多“如何降低認知負荷”，請到文末查看

以上就是本期精耕細作可視化的所有內容了，希望看完本文能讓您對數據可視化設計流程有大致的了解，更多可視化內容可前往可視化指南獲取哦。

下期內容預告：培養數據思維，選好數據指標
評論并私信回復“可視化指南”，即可獲取完整版本！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的天天在做图表，其实你根本不懂数据可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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