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浅析如何做好数据可视化?欢迎阁下旺角心水论

添加时间:2019-09-29

  数据可视化是指以图形的方式展示数据,帮助用户能够更快地识别模式;交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次,展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。www.662772.com諛馳豪測桶妦繫砩佷ˋ

  数据可视化的作用提升数据可视化的技巧数据可视化图表配色的技巧图表可视化的常见误区有哪些?

  正所谓“一图胜千言”,使用图表来总结复杂的数据,这种沟通方式使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。

  企业收集到的消费者行为的数据,可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。通过使用大数据可视化来监控关键指标,企业领导人可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。

  数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。但与静态图表不同,交互式数据可视化鼓励用户探索甚至操纵数据来发现其他“秘密”。这就为使用分析提供了更好的意见。

  尽管它们很受欢迎,但饼图并不是一种可视化数据的有效方法。三倍原价拿下转播权 腾讯续约NBA争夺体育流量顶。为什么?因为你的大脑很难确定每块馅饼的相对大小。多使用条形图,它能使受众更容易理解和比较数据的相对大小。

  正如“数据界的达芬奇”Edward Tufte所说,图表上的每一点信息都应该有存在的理由。把不重要的东西减到最少或者去掉。这包括减弱或移除图形线,改变轴线、图形线的颜色,以及用浅灰色描绘电子表格行。使得“数据比率”可以达到一个很高的水平,听众会更容易明白其中的数据情况。

  有些时候,排版可以提升视觉效果,增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是Excel等程序中的默认字体)。无衬线字体即是那些文字边缘没有小脚的字体。

  表格间距赋予所有的数字相同的宽度,使它们排列时能彼此对齐,使比较更容易。大多数流行字体都内置了表格。不确定字体是否正确?就看小数点(或任何数字)是否对齐就行。

  添加的细节(和数字)越多,大脑处理的时间就越长。想想你想要用你的数据传达什么,以及最有效的方式是什么。

  一个很好的经验法则是,如果你不能高效理解,你的读者或听众可能也难理解。因此,坚持使用基础图形:直方图、条形图、维恩图、散点图和线形图。

  许多时候,我们容易首先考虑设置多彩的颜色去达到外观的酷炫,而没有考虑到这些颜色是否有实际的意义。显然,多彩的图表可能有助于广告效果,却分散了读者对于真正有价值的数据本身的注意力。

  在把数据进行可视化的大多数情况下,我们需要让配色容易辨识与区分,也就是说,它们的明度差异一定要够大。对于明度与色调,跨度越大,就能承载越多的数据。下图中第二行就是一个反例,颜色之间辨识度太低,容易模糊不同数据系列的界限,你会很难分辨相邻两色的区别。

  在配色过程中,有时我们挑选了喜欢的颜色,搭配出来的效果却不如人意。是颜色选的不合适吗?别着急,尝试降低它们的饱和度吧。

  不过仍要注意颜色之间的辨别度,避免不同数据系列的颜色混淆。另外,避免广泛运用艳色的好处是,当你有某个很想要强调的数据时,你可以轻松使用明亮的色彩来表示。

  淡黄到深紫的过渡”与“淡紫到深黄的过渡”,这两种方案听起来是否感觉大概相似?但我们在下面可以看到,前者感觉很自然,后者则不是。

  这是由于我们已经习惯于那些在自然界中随处可见的渐变。在华丽的日落中,我们就能看到明黄色向深紫色的渐变,但却没有哪里能看到淡紫色向深黄色的过渡。

  无论你只需要2种颜色,还是需要10种颜色,渐变中都能提取出这些颜色,并让图表看起来和谐而自然,因此不失为一种保险的方法。当然,最深和最亮的颜色用于最需要突出的序列。

  在绘制图表时,背景一般采用纯色,欢迎阁下旺角心水论坛,否则背景会干扰读者对图片主体信息的读取。

  另外,浅色的背景显然更有利于用户阅读,可以提高数据的可读性。但是在界面内容过少的情况下,我们可以使用深色背景,使其看起来不那么单调。

  图表横纵坐标轴的比例异常也会影响数据信息表达,特别是表现趋势方向类的折线图等图表,横坐标和纵坐标的比例在1:1到2:1之间最为合适。

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