时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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优秀的数据可视化依赖优异的设计,并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息,尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中,各种让人啼笑皆非的错误都有,下面就是这些错误当容易纠正的例子: 1、饼图顺序不当饼图是一种非常简单的可视化工具,但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序,而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。 方法一:将份额最大的那部分放在12点方向,逆时针放置第二大份额的部分,以此类推。 方法二:最大部分放在12点,然后顺时针放置。 2、在线状图中使用虚线虚线会让人分心,而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。 3、数据摆放不直观你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。对类目进行按字母,次数或数值大小进行排序。 4、数据模糊化确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。 5、耗费读者更多的精力要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解,比如在散点图中增加趋势线。 6、错误呈现数据确保任何呈现都是准确的,比如,气泡图的大小应该上海电视广告片跟数值一样,不要随便标注。 7、在热图中使用不同颜色 一些颜色比其他颜色突出,赋予了数如何推广少儿编程据不必要的重元素。反而你应该使用单一颜色,然后通过颜色的深浅来表达。 8、柱状过宽或过窄 柱子与柱子之间的间隔最好调整为宽的1/2。 9、数据对比困难对比是呈现差异的有效方式,但如果你的读者不易对比时,效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致,可以让你的读者对比。 10、使用三维图 尽管这些图看来让人振奋,但3D图也容易分散预期和扰乱数据,坚持2D是王道。 怎么样?看过10个数据可视化的错误之后,是否意识到领导对你的数据分析图表摇头的原因了,快行动起来吧~ End.
来源:http://www.36dsj.com/archives/95872 本文来源于合作媒体@36大数据 题图来自Pixabay,基于CC0协议 |
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关键词:数据分析, 数据可视化, 数