改善数据可视化设计的25条建议

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一个很偶然的机会,看到了Katy French的这篇25 Tips to Instantly Improve Your Data Visualization Design,图文并茂,内容丰富。虽然他所言的数据可视化是针对企业数据分析报告而不是学术著作的,但同样也有一定的参考价值。

好东西要分享,于是我就把他的那篇文章(点击上一段中的标题即可直达原文地址)简单编译如下:

必须坚持的作图原则

数据可视化可不是仅仅把数据画出来这么简单,而是用一种更容易理解的方式把数据表现出来——这才是数据可视化的核心要义。很不幸,许多人觉得迅速地罗列起来一些图表,这就是数据可视化了,然而事实往往并非如此。

首先,在作图之前,有一些原则必须始终记在脑子里:数据可视化必须提高读者的阅读体验,而不是作图者的。

选择可以用来讲故事的图表

对于一组数据,肯定有不止一种精确表达的作图方法,如何选择,取决于你的读者,选择那些容易被读者看懂,便于交流的方式来呈现你的数据。

去除掉一切与故事无关的内容

图表中的那些“美化图案”、阴影、不必要的说明等信息需要坚决地剔除。数据可视化的伟大之处在于把一个复杂问题通过图形转化为简单直观问题,而不是反其道而行之。对了,不建议使用3D图表,这回给人的视觉感知带来困难。

为理解而设计

当你完成了一幅图标的设计,回头再来看看,是不是用简单的元素吧要表达的内容说明清楚了, 是不是容易理解和阅读。你或许需要添加一个趋势线,或许发现饼图被分了太多份(6份最多了)。这些细微的调整将会产生巨大的差异。

直观地对比

数据可视化使“比较”变得容易得多,可以让读者实际“看到”两个不同的数据集是如何相互叠加的。但仅仅把两个图表并排放在一起并不一定能做到这一点,有时候它会让人更加困惑。

尽可能显示原点

虽然线形图不需要从零起点开始,但还应该包括它。如果数据中相对较小的波动是有意义的(例如,在股票市场数据中),你可以截断规模以展示这些差异。

永远选择效率最高的可视化方案

需要视觉上的一致性,让读者一目了然。这可能意味着使用堆叠的条形图、分组的条形图或线形图。无论用什么,记住不要让读者一看看上去不知所云,不要再同一张图里对比太多的因素。

注意你的布局

你可能有两个很好的堆叠条形图,可以让读者比较二者的差异,但是如果它们被放置得太远,无法一眼看出差异,你就已经失败了。

讲述整个故事

也许你的四季度销售额增加了30%。令人兴奋!但更令人兴奋的是什么?显示自一季度以来你的销售额有100%的增长。

标注与标题

不要过度解释

如果标注或标题已经提到过了一个事实,小标题,图表标题就不需要反复重申了。

保持图表标题简单并且抓住重点

没有必要变得啰嗦,将任何描述性的文字置于图表的上方,并与下面的图表直接相关。记住:专注于最快的理解路径。

明智地使用标注

标注不是用来填充空间的。它们应该被有意地用来强调相关信息或提供上下文信息。

不要使用分散注意力的字体或元素

有时候你需要强调一点。如果是这样,只使用粗体或斜体文本来强调一个点,同时不要同时使用它们。

颜色

如果使用得当,颜色会给图标增色不少。但如果使用不当,就会误导读者。所以在可视化设计中需要小心使用。

使用单一颜色代表相同类型的数据

如果你在一个条形图上按月描绘销售,使用单一颜色。但是,如果你把去年的销售额和今年的销售额进行比较,你应该使用不同的颜色。您还可以使用强调色来突出显示重要的数据点。

注意正负值数字

不要用红色表示正数,也不要用绿色表示负数。这些颜色的关联是如此强烈,它会自动地改变观众的想法。

确保颜色之间有足够的对比度

如果颜色太接近,读者就很难看出二者之间的差异,因此要用对比度强烈的颜色方案,如红-绿、蓝-黄等。

避免用纹理

条纹和圆点听起来很有趣,但它们会令人难以置信地分散注意力。如果你试图区分,比如说,在地图上,使用相同颜色的不同饱和度。

选择适当的颜色

有些颜色比其他颜色更突出,给数据带来不必要的权重。取而代之的是,使用一种单一的颜色,在两种类似的颜色之间有不同的色度或光谱来显示强度。

在一个布局中不要使用超过6种颜色

颜色多了实在是乱。

标签

标签可以是雷区。读者依赖标签来解释数据,但太多或太少都会让人产生不适。

再检查一下是否所有元素都贴上了标签

确保所有需要标签的东西都有一个,而且没有拼写错误。

确保标签是可见的

所有标签均应在显著位置体现,并容易识别出相应的数据点。

标签要直接表达

如果可能的话,将数据标签包含在你的数据点上。这样,读者就可以快速地识别出线条和相应的标签,这样他们就不必去寻找其他注解或者到正文中去找数据了。

不要过度标签

如果一个数据点的精确值对于讲述你的故事很重要,那么添加数据标签以增强理解。如果精确的值对讲述你的故事不重要,那么就把数据标签去掉。

不要把你的字体设置成一个角度

如果你的轴标签太过拥挤,考虑把其他的标签移到一个轴上,让文字更舒适。

排序

数据可视化是为了帮助理解,这个再强调一遍。随机布置数据,会让读者混淆数据之间的规律关联,给交流带来困难。

直观

应该有一个逻辑层次结构。按字母顺序排列,按顺序排列,或按值排序。

顺序一致

你的传说中的物品的顺序应该模仿你的图表的顺序。

均匀性

在坐标轴上使用自然增量(0、5、10、15、20),而不是笨拙或不均匀的增量(0,3,5,16,50)。

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说不定我这一生涓滴意念,侥幸汇成河,而且是一条大长河

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