大屏可視化界面設(shè)計可謂是當(dāng)今行業(yè)、企業(yè)發(fā)展的見證，生動直觀地再現(xiàn)了行業(yè)、企業(yè)的全貌。不僅作為展示，方便了解、監(jiān)督；同時可以作為一個有效的管理平臺，帶來效益。大屏界面面向范圍廣，協(xié)同性好，易于被采用。下面幾個大屏的界面設(shè)計，沉穩(wěn)的背景上，加上亮色作為點(diǎn)綴和強(qiáng)調(diào)。既不失其風(fēng)格，又富有靈動性。
接下來為大家分享精美的大屏 UI設(shè)計案例：
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（圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)）
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數(shù)據(jù)可視化實踐案例幫助你思考在執(zhí)行可視化設(shè)計時需要注意哪些方面以及如何讓你的用戶理解可視化圖形。
數(shù)據(jù)可視化一直處于大熱的狀態(tài)，已成為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的基本配置。它用于各種行業(yè)，從商業(yè)智能到信息傳達(dá)，幫助用戶更好的理解數(shù)據(jù)背后的故事。
我們的大腦善于處理可視化信息，這使我們更容易理解圖表或圖形中可視化的數(shù)據(jù)，而不是表格和電子表格中列出的數(shù)據(jù)。一個偉大的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)該利用人類視覺系統(tǒng)的優(yōu)勢來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，以便數(shù)據(jù)被吸收和理解。它應(yīng)該考慮用戶對視覺處理的了解，提高并簡化用戶的數(shù)據(jù)體驗。
目前有很多工具和框架可用于構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化圖形，今天我們一起回歸可視化設(shè)計的基礎(chǔ)，了解是什么讓數(shù)據(jù)可視化有效？在設(shè)計數(shù)據(jù)時我們應(yīng)該遵循哪些指導(dǎo)原則？
以下 10 個要點(diǎn)和實踐案例將幫助你進(jìn)行思考，完成豐富、有洞察力的數(shù)據(jù)體驗。
PART 01
可視化以視覺表現(xiàn)形式，將信息以概要形式抽提出來，提供上下文并描述數(shù)據(jù)中的關(guān)系。雖然設(shè)計師對給定的一組數(shù)據(jù)集中的模式和關(guān)系沒有任何影響，但他可以根據(jù)用戶的需求選擇顯示哪些數(shù)據(jù)以及提供怎樣的語境。畢竟，就像其他產(chǎn)品一樣，如果用戶無法使用它，那么可視化就毫無意義。
為新手用戶設(shè)計的可視化產(chǎn)品應(yīng)該是結(jié)構(gòu)化的、明確的和有吸引力的。他們應(yīng)該用文字直接說明受眾應(yīng)該從數(shù)據(jù)中得到什么。
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另一方面，面向?qū)＜矣脩舻目梢暬a(chǎn)品可以顯示更精細(xì)的數(shù)據(jù)視圖，以驅(qū)動用戶探索和發(fā)現(xiàn)。細(xì)節(jié)和數(shù)據(jù)密度應(yīng)該簡單明了。
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PART 02
《紐約時報》網(wǎng)站上只有 10 - 15％ 參與可視化交互的用戶實際點(diǎn)擊了按鈕?！都~約時報》的圖形團(tuán)隊制作了一些業(yè)內(nèi)最好的可視化作品，但幾乎沒有人與這些作品互動。
這表明，在可視化設(shè)計中，我們不能依賴交互操作幫助用戶建立理解。關(guān)鍵數(shù)據(jù)不能隱藏在交互操作后面，而應(yīng)該明確的展示在圖表中。
然而，怎樣在可視化中融入交互比較好呢？
設(shè)計師應(yīng)該允許在圖表中整合更多數(shù)據(jù)（排除非關(guān)鍵數(shù)據(jù)），允許感興趣的用戶更深入地研究數(shù)據(jù)集。
Nathan Yau 的流動數(shù)據(jù)是在可視化中合理應(yīng)用交互操作的知名案例，在可視化行業(yè)中廣泛應(yīng)用。下圖是他在關(guān)于死亡原因和預(yù)期壽命的圖表應(yīng)用交互操作的案例，頂部 tab 可以切換數(shù)據(jù)展示維度，點(diǎn)擊曲線，可以看到對應(yīng)的數(shù)據(jù)。
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來源：https://flowingdata.com/2016/01/05/causes-of-death/
或者，交互可以用作吸引點(diǎn)，讓你的用戶在瀏覽圖表之前，就親自參與該項目?？纯?Quartz 這款有趣的書寫和文化作品。這件作品首先要求讀者在文化形態(tài)的分析概述之前，簡單地繪制一個圓圈 ，這個圓圈展示了有效的可視化的特征。
畫圓圈的方式說了很多關(guān)于你的故事
同樣， The Pudding 最近發(fā)布了一個交互式可視化軟件，向讀者講述有關(guān)生日悖論的知識（生日悖論，指如果一個房間里有 23 個或 23 個以上的人，那么至少有兩個人的生日相同的概率要大于 50% ）。雖然大多數(shù)非統(tǒng)計學(xué)家可能會發(fā)現(xiàn)生日悖論，這是概率論中的一個標(biāo)準(zhǔn)問題，非?？菰锴也恢庇^，但這種可視化使得它看起來有趣且易于理解。創(chuàng)作者融入最近的用戶互動的方式使得整個體驗非常具有關(guān)聯(lián)性。
生日悖論實驗
這兩個在可視化產(chǎn)品中融入交互操作的案例都很成功，因為它們使用交互帶讀者參與數(shù)據(jù)研究。
PART 03
視覺突出性，使視覺元素從周圍環(huán)境凸顯的特性，是數(shù)據(jù)可視化的強(qiáng)大工具。它可以用于引導(dǎo)用戶注意可視化中最重要的信息，以幫助防止信息過載。通過使用視覺突出一些細(xì)節(jié)并壓制其他細(xì)節(jié)，可以使我們的設(shè)計更清晰，更容易理解。
一些視覺變量 —— 顏色和大小 —— 是我們創(chuàng)造和控制視覺顯著性的關(guān)鍵。
色彩方案是數(shù)據(jù)可視化設(shè)計的關(guān)鍵因素。眾所周知，色彩特別易于視覺識別。我們可以使用溫暖，高飽和度的顏色來突出關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)，并應(yīng)用冷色調(diào)，使用低飽和度的顏色將不太重要的信息放到背景中。
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尺寸也非常易于營造視覺突出性。較大的元素比較小的元素更有吸引力，因此要擴(kuò)大您希望用戶首先閱讀的元素，并縮小不太相關(guān)的文本和元素。
PART 04
Cleveland 和 McGill 在信息可視化方面的著名研究 —— 視覺編碼的有效性（即數(shù)據(jù)維度與視覺屬性的映射）。他們根據(jù)人們對視覺編碼的準(zhǔn)確感知程度，對不同類型的視覺編碼的識別程度進(jìn)行了排序，給出了以下（簡化的）列表：
1.位置
2.長度
3.角度
4.區(qū)域
5.顏色
這對數(shù)據(jù)可視化設(shè)計的意義在于，我們顯示定量信息的首選應(yīng)該是按位置進(jìn)行編碼（如經(jīng)典散點(diǎn)圖和條形圖所示）。與基于角度（如餅圖）或基于區(qū)域（如氣泡圖）的編碼相比，基于位置的編碼有助于用戶在更短的時間內(nèi)進(jìn)行更準(zhǔn)確的比較。
然而，這并不是說所有可視化都必須是條形圖或散點(diǎn)圖。在研究可視化數(shù)據(jù)的新方法時，牢記這些原則是個好主意。
我真正想要強(qiáng)調(diào)的是，顏色不應(yīng)該用于編碼定量信息，而是應(yīng)該用來編碼分類信息。也就是說，我們可以使用顏色來表示屬于不同類別的數(shù)據(jù)。
出生時的預(yù)期壽命
PART 05
無論你是否支持 Edward Tufte 在設(shè)計中使用極簡主義的極端方法，都需要不斷思考，如何消除圖表視覺上的混亂。通過在數(shù)據(jù)元素和非數(shù)據(jù)元素之間創(chuàng)建可視化對比，來讓您的數(shù)據(jù)大放異彩，就像 Nadieh Bremer 在他的獲獎作品“美國出生時間”中所做的那樣。
嬰兒潮：白天工作時間出生高峰期
刪除不起任何作用的結(jié)構(gòu)元素使數(shù)據(jù)清晰（如背景、線條和邊框）。減弱必要的結(jié)構(gòu)元素（如軸、網(wǎng)格和刻度線），否則這些元素會與數(shù)據(jù)爭奪注意力。(網(wǎng)格為淺灰色，最寬設(shè)為 0.5 pt，軸為黑色或灰色，最寬設(shè)為 1 pt )
PART 06
圖表中的每個數(shù)據(jù)都使用圖例標(biāo)注，以便讀者理解它所代表的內(nèi)容，這樣的設(shè)計對嗎？
錯。太多設(shè)計師依靠圖例來告訴用戶哪些符號或顏色代表圖表中的哪些數(shù)據(jù)。列舉圖例雖然對設(shè)計師來說很容易，但對讀者來說卻很難。它們迫使讀者在圖例和數(shù)據(jù)之間來回掃描，給讀者的記憶帶來不必要的壓力。
更好的方法是直接在圖表上標(biāo)記數(shù)據(jù)。作為設(shè)計師，你的工作就是完善體驗，便于用戶閱讀。在下面的例子中，Nathan Yau 進(jìn)行了去除圖例的設(shè)計，創(chuàng)建了一個帶有大量直接標(biāo)簽的小型交互式多重顯示。
每人每日平均消費(fèi)量
最好的可視化講述著引人入勝的故事。這些故事通過圖表中的趨勢、相關(guān)性或異常值展示，圖表數(shù)據(jù)周圍的元素可以進(jìn)一步豐富故事內(nèi)容。這些故事將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息。
從表面上看，似乎數(shù)據(jù)可視化完全與數(shù)字相關(guān)，但一個偉大的數(shù)據(jù)故事是無法用語言來講述的。信息傳遞清晰的視覺層次，才能一步一步地引導(dǎo)讀者閱讀數(shù)據(jù)。
例如，可視化的標(biāo)題，應(yīng)該明確闡明一個關(guān)鍵觀點(diǎn)，使讀者領(lǐng)會。分散在數(shù)據(jù)中的微小注釋，可以通過異常值或趨勢引起讀者注意，從而為關(guān)鍵觀點(diǎn)提供支撐。
我在這里要說的是：幫助用戶，確切地告訴他們在數(shù)據(jù)中尋找什么！
正如上一條建議提到的，我們可以在可視化中使用注釋來豐富數(shù)據(jù)故事。有時可以添加圖形元素來使這些注釋更有意義，以便將這些信息更直接地關(guān)聯(lián)到我們的數(shù)據(jù)。
以這張來自 Susie Lu 的圖片為例?！跋募敬笃焙汀皧W斯卡季”的數(shù)據(jù)重疊賦予了原本看似隨機(jī)的高峰和低谷以意義。它們幫助觀眾理解數(shù)據(jù)的重要性，比單獨(dú)使用字幕或注釋更直接。
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PART 09
靜態(tài)可視化通常以 JPG 和 PNG 等位圖圖像格式發(fā)布，這對移動端用戶來說是一個明顯的挑戰(zhàn)。許多數(shù)據(jù)可視化的美妙之處在于它們的視覺細(xì)節(jié) —— 微小的數(shù)據(jù)點(diǎn)和微妙的編碼 —— 而這些細(xì)節(jié)許多在靜態(tài)格式的小屏幕上被丟失了。
例如：Accurat 工作室在諾貝爾獎上的精美復(fù)雜的作品，在印刷和高分辨率視網(wǎng)膜顯示器上看起來非常棒的全尺寸，卻在移動設(shè)備上幾乎難以辨認(rèn)。
視覺數(shù)據(jù)
為移動體驗設(shè)計，使用像 D3.js 或 Highcharts 這樣的 JavaScript 可視化庫構(gòu)建響應(yīng)式可視化，嘗試為印刷、桌面和移動設(shè)備多種載體創(chuàng)建相同的靜態(tài)可視化設(shè)計。
PART 10
今天談到的所有最佳實踐可以歸結(jié)為一件事：在復(fù)雜性和清晰度之間找到合適的平衡，以滿足受眾的需求。
制作精美的、探索性的可視化細(xì)節(jié)總是誘人的，但這不一定是最合適的方法。在設(shè)計圖形時要考慮周到 ，讓讀者的知識和目標(biāo)決定應(yīng)該包含哪些數(shù)據(jù)以及包含多少數(shù)據(jù)，并整理數(shù)據(jù)以講述想要講述的故事。
文章來源：站酷 作者：TCC設(shè)計情報局
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作者：汪東東
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這是一款智慧工地云平臺，運(yùn)用5G通訊技術(shù),結(jié)合PC端和APP端,規(guī)范工地管理提高安全質(zhì)量的檢查整改效率和流程將整個工地納入監(jiān)控范圍,揚(yáng)塵監(jiān)測、大型設(shè)備監(jiān)測、材料進(jìn)場管理、車輛出入監(jiān)控,了解實時動態(tài)等信息;人員信息實名制錄入管理,進(jìn)場人臉考勤識別打卡,可一鍵上傳考勤薪資數(shù)據(jù)至住建局,接受政府單位監(jiān)督;提升管理人員對工地的多維度把控和管理效率。
2021~繼續(xù)前行
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作者：愛吃草莓的丫丫
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整理了下2020年在項目中所做的部分?jǐn)?shù)據(jù)看板，數(shù)據(jù)為假數(shù)據(jù)，僅做交流學(xué)習(xí)。
從2020年初開始接觸可視化設(shè)計的工作，在設(shè)計的過程中也參考學(xué)習(xí)了很多優(yōu)秀作品的設(shè)計。
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作者：Appeals
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圖表是數(shù)據(jù)可視化的常用表現(xiàn)形式，是對數(shù)據(jù)的二次加工，可以幫助我們理解數(shù)據(jù)、洞悉數(shù)據(jù)背后的真相，讓我們更好地適應(yīng)這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界。無論在工作匯報、產(chǎn)品設(shè)計、后臺設(shè)計以及數(shù)據(jù)大屏中都能看到它的身影。然而，在實際工作中我發(fā)現(xiàn)很多初入行的設(shè)計師對于圖表設(shè)計并不是很了解，同時市面上對于這方面的資料相對零散，不成體系。所以我結(jié)合了平時工作中的理解，梳理了這篇文章，希望能幫助到大家。
當(dāng)我們把圖表的結(jié)構(gòu)進(jìn)行拆解后，就會發(fā)現(xiàn)一個圖表是由很多個細(xì)小構(gòu)件組成的，這些構(gòu)件有自己的名字和用途，分別是標(biāo)題、軸、圖形、圖例、標(biāo)簽、提示信息。在平常使用的過程中，會根據(jù)場景去修飾刪減一些構(gòu)件元素，以此來減少冗余信息，用最適量的數(shù)據(jù)墨水比（Data-ink Ratio），幫助用戶快速達(dá)成目標(biāo)，在最少的時間內(nèi)獲取更多的信息。
標(biāo)題 - 描述圖表的主題（包含主標(biāo)題和副標(biāo)題）
標(biāo)簽 - 對當(dāng)前這一組數(shù)據(jù)進(jìn)行的內(nèi)容標(biāo)注
軸 - 用來定義坐標(biāo)系中數(shù)據(jù)在方向和值的映射關(guān)系
圖例 - 對圖形本身的概括
提示信息 - 當(dāng)tap或者h(yuǎn)over的時候，以交互提示信息的形式展示該點(diǎn)的數(shù)據(jù)詳情
圖形 - 統(tǒng)計圖表的視覺通道在形狀上映射的視覺展現(xiàn)
接下來，我會一點(diǎn)一點(diǎn)地為大家講解它們，方便大家合理的使用它們。但在此之前，我們先來了解一個知識點(diǎn) - 數(shù)據(jù)墨水比，以便更好的理解接下來的內(nèi)容。
數(shù)據(jù)墨水比——"data-ink ratio"，是1983年視覺大師愛德華·塔夫特（Edward Tufte）在《The Visual Display of Quantitative Information》中提出的一個概念：一幅圖表的絕大部分筆墨應(yīng)該用于展示數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)變化則筆墨也變化。他將數(shù)據(jù)油墨比定義為圖表中用于數(shù)據(jù)的墨水量除以總油墨量。其中數(shù)據(jù)墨水指的是圖表中不可刪除的核心內(nèi)容。比如，我可以刪除圖例、刪除坐標(biāo)軸、刪除網(wǎng)格線，這可能不會影響你從圖表中讀取相關(guān)的信息。但如果我刪除柱形圖、餅圖這些圖表的主體元素，那么圖表就失去所要表達(dá)的內(nèi)容了。
我個人更喜歡用“信噪比”= 信號/(信號+噪音) 這個概念去理解，因為通過可視化傳達(dá)的信息不僅僅是數(shù)據(jù)，還有業(yè)務(wù)洞察，像觀點(diǎn)、結(jié)論性的信息往往需要用文字來呈現(xiàn)的也是至關(guān)重要。不過無論使用哪個詞，最終的目的都是突出傳達(dá)“信息”部分，去除那些干擾的“噪音”。
因此，圖表中的數(shù)據(jù)墨水占比越多，那么該圖表的冗余信息就越少，信息傳遞效果就越好。所以，在創(chuàng)建圖表和圖形時，我們的目標(biāo)應(yīng)該是在合理范圍內(nèi)最大化數(shù)據(jù)墨水比。
一個明確、相符的標(biāo)題可以迅速讓讀者理解圖表要表達(dá)的內(nèi)容。通常圖表的標(biāo)題是根據(jù)圖表所需要表達(dá)的內(nèi)容決定的，大多數(shù)小伙伴可能認(rèn)為命名沒有太多問題。但當(dāng)這個圖表的結(jié)論是單一且唯一的時候，建議在概括圖表內(nèi)容的標(biāo)題中加入結(jié)論性的信息點(diǎn)。這樣能減少讀者誤解你的意圖的可能，而且能夠確保他們將注意力集中于你想著重強(qiáng)調(diào)的數(shù)據(jù)上 。
軸是能夠使每個數(shù)組在維度空間內(nèi)找到映射關(guān)系的定位系統(tǒng)，更偏向數(shù)學(xué)/物理概念。換句話說，軸的功能像是把可視化對象置于共同的基準(zhǔn)上，再以標(biāo)尺進(jìn)行數(shù)值量測。在數(shù)據(jù)可視化中，一般存在于笛卡爾坐標(biāo)系（直角坐標(biāo)系）和極坐標(biāo)系中。對軸進(jìn)行「原子」要素的拆分，我們可以得到以下幾種元素，分別為：軸線、軸刻度線、軸標(biāo)簽、軸標(biāo)題（單位）以及網(wǎng)格線。
根據(jù)對應(yīng)變量是連續(xù)數(shù)據(jù)還是離散數(shù)據(jù)，軸可以分為：分類軸，時間軸，連續(xù)軸。
軸線一般只考慮是否顯示，結(jié)合上面所講的數(shù)據(jù)墨水比，在有網(wǎng)格線的情況下，柱狀圖/折線圖會隱藏 y 軸線，條形圖則是隱藏 x 軸線，以達(dá)到信息降噪，突出視覺重點(diǎn)的目的。
軸刻度線是軸線上的小線段， 可以提供數(shù)值標(biāo)簽在坐標(biāo)軸上的明確位置。軸刻度線有3種類型，分別為：置內(nèi)、置中（即交叉方式）、置外。但刻度應(yīng)置于數(shù)值坐標(biāo)軸外側(cè)， 不建議刻度采用置中或置內(nèi)方式顯示。
軸刻度線的使用就是加強(qiáng)映射關(guān)系，快速的對應(yīng)到數(shù)據(jù)點(diǎn)。分類軸較多出現(xiàn)在柱狀、條形中，對于映射有天然的對應(yīng)關(guān)系，故在分類軸中習(xí)慣隱藏軸上的刻度線。
網(wǎng)格線是用來輔助圖表優(yōu)化映射關(guān)系的。使用網(wǎng)格線可以增加數(shù)據(jù)的可閱讀性，網(wǎng)格線提供了兩種功能：一是延伸數(shù)值刻度至可視化對象中，以便觀察數(shù)據(jù)值之大??；二是增加可視化對象之間的比較基礎(chǔ) ，利于比較。
網(wǎng)格線一般跟隨值域軸的位置單向顯示，柱狀圖采用水平網(wǎng)格，條形圖采用垂直網(wǎng)格。在使用網(wǎng)格線時，應(yīng)該注意遵從主次原則，以軸線為主，網(wǎng)格線為輔，樣式上可采用實線或者虛線。避免顏色過重，不要使用純黑或者純白，在視覺層級上不能搶了圖表中的信息。
軸標(biāo)題（單位）主要用于說明定義域軸、值域軸的數(shù)據(jù)含義。當(dāng)可視化圖表的其他部分內(nèi)容（標(biāo)題、圖例、軸標(biāo)簽等）已經(jīng)能充分表達(dá)數(shù)據(jù)含義，根據(jù)奧卡姆剃刀定律，可以略去軸標(biāo)題，近一步增大數(shù)據(jù)油墨比，精簡畫面元素。
軸標(biāo)簽的設(shè)計較為復(fù)雜，涉及到的細(xì)節(jié)點(diǎn)比較多。這里將圍繞直角坐標(biāo)系的X軸和Y軸這兩個方向進(jìn)行討論。
x 軸標(biāo)簽的設(shè)計重點(diǎn)在顯示規(guī)則上，在可視化圖表設(shè)計中，我們常常會碰到軸標(biāo)簽內(nèi)容過長的情況，當(dāng)空間有限時，軸標(biāo)簽會重疊在一起。如何處理此類問題，這里根據(jù)軸的不同類型給了對應(yīng)的解決方案 。
在連續(xù)軸和時間軸中，我們可以利用抽樣顯示的手段來優(yōu)化軸標(biāo)簽重疊的問題。這里不推薦使用旋轉(zhuǎn)來縮減寬度。一方面從美觀度上，旋轉(zhuǎn)可能會破壞界面整體協(xié)調(diào)。另一方面，連續(xù)/時間軸并不需要顯示所有的軸標(biāo)簽，參考格式塔中的[連續(xù)性原理]，盡管軸標(biāo)簽未能完全展示，但用戶會在腦海中把缺失的部分補(bǔ)齊，軸標(biāo)簽仍然會像連續(xù)著的一樣。
在分類軸中，由于標(biāo)簽與標(biāo)簽之間并沒有緊密的邏輯關(guān)聯(lián)關(guān)系。若采用抽樣規(guī)則，隱藏了一些標(biāo)簽，則加大了用戶對圖表信息的提取難度，這是我們不想看到的。對于分類軸，這里建議通過標(biāo)簽旋轉(zhuǎn)或轉(zhuǎn)換成其他圖表（條形圖）來縮減寬度。
y 軸標(biāo)簽的設(shè)計重點(diǎn)在標(biāo)簽數(shù)量、取值范圍和數(shù)據(jù)格式上。標(biāo)簽顯示區(qū)域一般根據(jù)最長標(biāo)簽寬度自適應(yīng)縮放。如果數(shù)組是固定的，就寫成固定寬度，節(jié)省圖表計算量，提高渲染速度。
軸標(biāo)簽的數(shù)量不建議過多，太多的標(biāo)簽必定導(dǎo)致橫向網(wǎng)格線變多，造成元素冗余，干擾圖形信息表達(dá)。根據(jù) 7±2 法則，Y軸標(biāo)簽數(shù)量應(yīng)盡量控制在這個范圍內(nèi)。
一般來說，y 軸標(biāo)簽的取值應(yīng)從 0 基線開始，以恰當(dāng)反映數(shù)值。展示被截斷的數(shù)據(jù)可能會誤導(dǎo)用戶做出錯誤的判斷。比如數(shù)據(jù)本身沒有那么起伏變化，處理上下限的顆粒度，把刻度拉長，一樣能顯得“長勢喜人”。
從上面就能明白，在看圖表的時候千萬不要被表面給欺騙，僅僅觀看柱狀圖的高低趨勢往往不能得出正確結(jié)論，需要注意坐標(biāo)軸起始位置有沒有被人做過虛假處理。
但存在是有根源的，對于此類的取值方式不做過多評價。這里主要想講一下我常用的取值方式：對于Y軸的上限即最大值根據(jù)實際數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)計算。比如一排數(shù)字中最大的為1190，那么軸標(biāo)簽最高位為1200；一排數(shù)字中最大的是1210，那么軸標(biāo)簽最高位為1400。其中的1400和2100是根據(jù)軸上的分段數(shù)決定的。
但有些人對Y軸標(biāo)簽的取值給出了如下建議：在折線圖中，取值一般保證圖形約占繪圖區(qū)域的2/3，或者將柱狀的高度控制在圖表高度的85%左右。
但我認(rèn)為這種方式太刻意了，并且規(guī)則定制的比較細(xì)。但是得承認(rèn)這樣子確認(rèn)會顯的好看，做案例可以，做真實數(shù)據(jù)不行。因為考慮到實際數(shù)據(jù)有的時候會出現(xiàn)極限情況，比如有些特別大有些特別小，為了保證用戶能從圖表中準(zhǔn)確地獲取信息，不應(yīng)該為了美感而破壞了它的真實性。因此并不推薦用這種方式來取值。
關(guān)于Y軸標(biāo)簽的數(shù)據(jù)格式，這里重點(diǎn)講一些比較容易忽視的設(shè)計細(xì)節(jié)。第一，標(biāo)簽保留的小數(shù)位數(shù)保持統(tǒng)一，不要因為某些軸標(biāo)簽是整數(shù)值，就略去小數(shù)點(diǎn)。
第二，正負(fù)向的 y 軸標(biāo)簽，由于負(fù)值帶“-”符號，整個 y 軸看起來會有視覺偏差，特別是雙軸圖的右 y 軸更明顯。這里建議正負(fù)向 y 軸給正值標(biāo)簽帶上“+”，以達(dá)到視覺平衡的效果。
圖例是對圖形本身的概括，在圖表元素中屬于輔助內(nèi)容。它提供讀者以對照的方式來理解可視化對象的項目歸類。由映射圖形形狀和文本組成。
根據(jù)數(shù)據(jù)類型不同，分為連續(xù)型圖例和分類型圖例；根據(jù)狀態(tài)不同，圖例可以被設(shè)置為靜態(tài)或可交互態(tài)。
正如，倫斯勒理工學(xué)院的行為經(jīng)濟(jì)學(xué)家高拉夫杰恩(Gaurav Jain)所說：“數(shù)字有一種語言的力量，能給予人一種特殊的感覺。當(dāng)我們使用具體的整數(shù)數(shù)字時，人的衡量會減少。這種行為沒有明顯的原因?！?
當(dāng)人們的大腦在處理不以零結(jié)尾的不規(guī)則數(shù)字時，需要更多的腦力來處理，加大了獲取信息的難度。因此在使用數(shù)字時，應(yīng)該考慮這種偏好，傾向于一些取整的數(shù)字。同樣的，這不僅僅適用于圖例中的數(shù)字，同樣適用于坐標(biāo)軸上下限的數(shù)字。
帶有連續(xù)性的傾向于使用水平圖例，因為更符合人們的閱讀習(xí)慣；帶有分類屬性的傾向于使用豎直圖例，圖例的右邊可放置更長的文本。
默認(rèn)把圖例放在左上角去做一個通用的方案看起來沒毛病。但考慮到人的視覺動線是從上至下，從左到右。這里有一個更好的做法：縮短用戶對照圖例看圖形的本能路徑，可以提升對信息的獲取效率。如下圖所示：
當(dāng)我們在制作多折線圖時，經(jīng)常會出現(xiàn)個數(shù)據(jù)系列之間相互交錯的情形，并使得各種數(shù)據(jù)標(biāo)記與之前的出現(xiàn)順序不一致，即與圖例排列順序不同。因此用戶的眼睛必須在圖例與折線之間進(jìn)行連連看，最佳的做法是采用跟隨圖例形式，去標(biāo)識出折線所屬于的維值信息，這樣會更直觀有效。
在圖表中，標(biāo)簽是對當(dāng)前的一組數(shù)據(jù)進(jìn)行的內(nèi)容標(biāo)注。包括數(shù)據(jù)點(diǎn)、拉線、文本數(shù)值等元素，根據(jù)不同的圖表類型選擇使用。
在繪制的圖表的時候，我們傾向?qū)?biāo)簽直接打在圖形外，但在「堆疊類」圖表中，標(biāo)簽會顯示在圖形內(nèi)。這樣做會有個后果，標(biāo)簽的文本和圖形經(jīng)常需要交疊展示，所以可讀性需要足夠良好，所以通過對 HS 值的判斷，決定文字的顏色是否需要反思。這樣對比度就在可控范圍內(nèi)，不會出現(xiàn)可讀性的問題。有時，還需要增加描邊，讓標(biāo)簽更清晰。
當(dāng)數(shù)據(jù)特別多并且密的時候會造成全部標(biāo)簽擠在一起的情況。在標(biāo)簽重疊時，采用動態(tài)計算的抽樣顯示方式，自動隱藏其中一個，同時當(dāng) Hover 圖表時，顯示被隱藏的對應(yīng)的數(shù)據(jù)。這樣保證了圖表的清晰度，也保證了信息的完整性。
提示信息一般是tap或者h(yuǎn)over的時候，圖表以交互的方式吐出該位置的數(shù)據(jù)，幫助用戶更深入的了解數(shù)據(jù)。一般由視覺標(biāo)記圖形，文本標(biāo)簽，數(shù)值標(biāo)記這3中元素構(gòu)成。
提示信息的展現(xiàn)形式由4種。按不同的圖表類型，分為懸浮、固定位置、固定在軸上、固定在圖形上。
人類從圖形中獲取信息的效率遠(yuǎn)高于文本，可以說如今人類早已進(jìn)入了讀圖時代。圖形是統(tǒng)計圖表的視覺通道在形狀上映射的視覺展現(xiàn)，是圖表的必備元素，承載著數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)含的信息。按照組件原子化的思路來定義現(xiàn)在千奇百怪的圖表，大致可以分為六種基礎(chǔ)樣式：折線，面積，散點(diǎn)，氣泡，餅/環(huán)，柱形，條形。
這里主要想重點(diǎn)講一下，如何通過設(shè)計來強(qiáng)化圖表信息的表達(dá)，以便簡化用戶獲取信息的成本。關(guān)于具體某個圖表的制作規(guī)范和運(yùn)用場景，會在之后的文章中提及。
通過明暗對比、顏色對比以及色彩對比等手段可以有效的區(qū)分信息，在視覺層級上也是明顯的處理了視覺噪音，便于用戶區(qū)分信息。
通過添加標(biāo)注，人為去干預(yù)信息的表達(dá)，多用于一前一后的標(biāo)識，便于用戶識別信息。
我們做數(shù)據(jù)分析的有句話叫“一圖勝千言”，圖表是展現(xiàn)數(shù)據(jù)的一種重要展現(xiàn)形式，選對了圖表就能幫助我們更加快速、直觀的傳達(dá)數(shù)據(jù)信息。
那如何挑選合適的圖表呢？在我看來大致分為三步：
1. 確定核心內(nèi)容：明確要用圖表傳達(dá)的核心信息；
2.判斷比較關(guān)系：判斷數(shù)據(jù)之間的比較類型（如占比、數(shù)量、趨勢等）；
3.選擇圖表類型：選擇對應(yīng)含義的圖表（如餅圖、柱狀圖、折線圖等）。
很多朋友在判定和選擇圖表類型時會不知所措，但其實你只需要記住一句話：決定圖表形式的不是數(shù)據(jù)，而是你要傳達(dá)的信息。
同一組數(shù)據(jù)用不同的角度看，有不同的主題，比如下面這組數(shù)據(jù)：
從另一個角度看同樣是5月份的數(shù)據(jù)，你還可能會將側(cè)重點(diǎn)放在每個產(chǎn)品占銷售額的百分比上。那你的圖表主題應(yīng)該是“5月份，產(chǎn)品 A 占公司產(chǎn)品總銷售額的比例位居首位”。
綜上所述，選擇合適圖表的關(guān)鍵，最初也是最重要的，就是明確要用圖表傳達(dá)的核心信息。
在實際工作中需要用圖表反映數(shù)據(jù)的場景五花八門，但按數(shù)據(jù)關(guān)系分類無非以下幾種情況，給大家簡單舉幾個例子：
“預(yù)計在今后 10 年多的時間里，銷售額將增長 ”對應(yīng)的關(guān)系為時間趨勢；
“雇員的最高工資額在 30000 到 35000 美元之間 ”對應(yīng)的關(guān)系為頻率分布；
“汽油并不是牌子越響價格越高其性能就越好”對應(yīng)的關(guān)系為相關(guān)性；
“9 月份里，6 個區(qū)域的營業(yè)額大致相同”對應(yīng)的關(guān)系為排名對比；
“銷售部經(jīng)理在他的領(lǐng)域內(nèi)只花費(fèi)了他 15% 的時間”對應(yīng)的關(guān)系為占比。
國外專家Andrew Abela曾整理了一份圖表類型選擇指南圖示，但其實結(jié)合我自己的經(jīng)驗，考慮到日常企業(yè)的數(shù)據(jù)分析場景，圖中有些圖表使用頻率是非常低的。
所以我在此基礎(chǔ)上結(jié)合自己多年的經(jīng)驗，總結(jié)出了常用商務(wù)圖表的選擇指南，總體我認(rèn)為這是會更適合商務(wù)圖表展示，而且會更接地氣，適合大家參考使用。
折線圖是通過線條的波動（上升或下降）來顯示連續(xù)數(shù)據(jù)隨時間或有序類別變化的圖表，常用于反映數(shù)據(jù)隨著時間推移而產(chǎn)生的變化趨勢。
橫軸為連續(xù)類別（如時間）且注重變化趨勢、預(yù)測，適用于折線圖。
舉個例子：比如想看2020年上半年商品的營業(yè)額情況，并對走勢做一個分析。由于每個月份的商品營業(yè)額相關(guān)的，它們代表一種數(shù)據(jù)在不同時間下的數(shù)據(jù)值，因此我們可以用折線圖將它們連接起來。
但如果想看2020年上半年北京、上海、廣州、深圳四個省份的營業(yè)額情況，由于每個省份的營業(yè)額是不相關(guān)的，所以我們不能隨便用折線圖來替代柱狀圖。
如果折線圖上下浮動過于劇烈，那么可以嘗試?yán)L時間間隔，比如不每天采樣而以周為單位來采樣。用戶不太原因去閱讀鋸齒狀的線條，或者說他們不會喜歡這樣的圖表。
但是如果有強(qiáng)需求說是一定要在某個范圍，這條略過。
當(dāng)有些特定的數(shù)值特別重要時，我們可以在線條上標(biāo)注出他們，但全部標(biāo)清數(shù)據(jù)點(diǎn)在大多數(shù)情況下標(biāo)記出來的意義不大，從視覺上來看會顯得非常瑣碎。
若對比數(shù)據(jù)較多，為了避免信息繁雜?？刹捎脤嵕€的強(qiáng)弱和色彩的對比來區(qū)分主次內(nèi)容，讓用戶更關(guān)注在主折線，獲取主數(shù)據(jù)的波動感知。
折線圖：更關(guān)注于點(diǎn)的數(shù)據(jù)，相對短的一段時間數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢；
曲線圖：更關(guān)注點(diǎn)構(gòu)成的線點(diǎn)數(shù)據(jù)，一段時間內(nèi)整體數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢。
曲線圖是折線圖中的一種，當(dāng)圖表數(shù)據(jù)點(diǎn)過于密集時，使用曲線圖更能表達(dá)數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢、周期性。
面積圖又叫區(qū)域圖，是一種隨有序變量的變化，反映數(shù)值變化的統(tǒng)計圖表，原理與折線圖相似。它在折線圖的基礎(chǔ)上多了一個面積概念，填充的區(qū)域可以表示“累積”的含義（當(dāng)X軸為連續(xù)的數(shù)值時）。
當(dāng)注重隨時間的趨勢變化和累計的值時，適用于面積圖。
例如：想要查看今年10月和去年10月每日的商品營業(yè)額走勢，并對整月營業(yè)額進(jìn)行比較，這時就可以采用面積圖。但當(dāng)自變量不是順序性的變量，則不適合用面積圖。
透明度可以很好的幫助使用者觀察不同序列之間的重疊關(guān)系，沒有透明度的面積會導(dǎo)致不同序列之間相互遮蓋減少可以被觀察到的信息。
當(dāng)數(shù)據(jù)值相距很遠(yuǎn)時，區(qū)域是模糊不清的，此時不太適合使用面積圖展示。
如下方示例雖然仔細(xì)分析能確定只展示了兩個類別，乍一看，很可能會誤以為圖表上顯示三種不同的顏色，但使用分組柱狀圖就可以很好解決這個問題。
面積圖只適合展現(xiàn)少量的數(shù)據(jù)，最多建議不要超過四個類別，否則就會導(dǎo)致非常難以識別。因此在多個類別下，要盡量避免使用面積圖，采用相似圖表來表示，比如折線圖。
堆疊面積圖與面積圖類似，都是在折線圖的基礎(chǔ)上，將折線與自變量坐標(biāo)軸之間區(qū)域填充起來的統(tǒng)計圖表。
唯一的區(qū)別是堆疊面積圖有多個數(shù)據(jù)系列，它們一層層的堆疊起來，每個數(shù)據(jù)系列的起始點(diǎn)是上一個數(shù)據(jù)系列的結(jié)束點(diǎn)。
適用于觀察多變量隨時間的變化情況，且既能看到整體趨勢又能看到各變量的構(gòu)成情況。
為了保證數(shù)據(jù)傳遞的準(zhǔn)確性，在適用堆疊面積圖時，盡量不要對Y軸進(jìn)行裁剪。
當(dāng)數(shù)據(jù)系列過多時，往往造成難以觀察，所以建議使用堆疊面積圖時數(shù)據(jù)系列最好不要超過7個。
建議堆疊面積圖中把變化量較大的數(shù)據(jù)放在上方，變化量較小的數(shù)據(jù)放在下方會獲得更加的展示效果。
堆積面積圖要展示部分和整體之間的關(guān)系，所以不能用于包含負(fù)值的數(shù)據(jù)的展示。
柱狀圖，是一種使用矩形條，對不同類別進(jìn)行數(shù)值比較的統(tǒng)計圖表。使用垂直或水平的柱子的長短對比數(shù)值大小，其中一個軸表示需要對比的分類維度；另一個軸代表相應(yīng)的數(shù)值。
在柱狀圖上，分類變量的每個實體都被表示為一個矩形（通俗講即為“柱子”），而數(shù)值則決定了柱子的高度。縱向柱狀圖的柱是垂直方向的，如圖：
橫向柱狀圖的柱是水平方向的，又稱條形圖，如圖：
柱狀圖最適合對分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，尤其是當(dāng)數(shù)值比較接近時，由于人眼對于高度的感知優(yōu)于其他視覺元素（如面積、角度等），因此使用柱狀圖更加合適。
如下圖所示，5組數(shù)據(jù)的數(shù)值很接近，若采用餅圖，這無法直觀的進(jìn)行比較，右邊的柱狀圖則能更好地傳遞圖表信息。
當(dāng)柱子太窄時，用戶的視覺可能會集中在兩個柱中間的負(fù)空間，而這里是不承載任何數(shù)據(jù)的。寬度推薦使用在1/2 柱寬到 1 柱寬之間，但也要視情況而定。
保證柱形圖有的圓角，以確保柱形頂部測量柱形的長度；全圓角則有可能歪曲可視化圖表的表達(dá)。
柱形圖一般比較一組分類數(shù)據(jù)，柱子的高低已經(jīng)傳遞了相關(guān)信息，不必通過顏色來區(qū)分，所以建議使用相同的顏色或同一顏色的不同色調(diào)，過多的顏色會增加理解成本。
如果需要強(qiáng)調(diào)某個數(shù)據(jù)時，可以使用對比色或者變化色調(diào)來突出顯示有意義的數(shù)據(jù)點(diǎn)。
對多個數(shù)據(jù)系列排序時，如果不涉及到日期等特定數(shù)據(jù)，最好能符合一定的邏輯用直觀的方式引導(dǎo)用戶更好的查看數(shù)據(jù)。
可以通過升序或降序排布，例如按照數(shù)量從多到少來對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，也可以按照字母順序等來排布?？傊?，按照邏輯排序可以一定程度上引導(dǎo)人們更好地閱讀數(shù)據(jù)。
條形圖還可以通過省略橫軸和縱軸，并直接在柱子上表明數(shù)值，來降低數(shù)據(jù)墨水比，進(jìn)一步提高信息的獲取效率。
堆疊柱狀圖（Stacked Column Chart），又稱堆疊柱形圖，是一種用來分解整體、比較各部分的圖表。
它是柱狀圖的擴(kuò)展，不同的是，柱狀圖的數(shù)據(jù)值為并行排列，堆疊柱圖則是一個個疊加起來的。它可以展示每一個分類的總量，以及該分類包含的每個小分類的大小及占比，并且這些子類別一般用不同的顏色來指代。
對比不同類別數(shù)據(jù)的數(shù)值大小，同時對比每一類別數(shù)據(jù)中，子類別的構(gòu)成及大小。
例如下圖顯示的是每種化妝品在各個產(chǎn)品的銷售情況，通過堆疊柱狀圖，我們可以很清晰低對比同一種化妝品到底在哪個城市銷量更好。
堆疊柱狀圖最好的展示效果是每個組只包含兩到三個類別，最多不要超過6個，因為太多的數(shù)據(jù)系列會很容易讓人眼花繚亂， 如下圖：
堆疊條狀圖的數(shù)值建議在圖形之間，居中對齊，在圖形左側(cè)容易產(chǎn)生誤解。
由于要分析部分?jǐn)?shù)據(jù)在整體中的占比，避免用堆疊柱狀圖展示包含負(fù)數(shù)的數(shù)據(jù)。因為柱子的高度必須為正數(shù)，有負(fù)數(shù)則無法直觀顯示在圖上。
大多數(shù)的堆疊柱狀圖都是垂直繪制的，但是如果你的數(shù)據(jù)標(biāo)簽特別長時，考慮更好地展示效果，可以選擇使用水平堆疊的方式。
分組柱狀圖，又叫聚集柱狀圖。跟柱狀圖類似，使用柱子的長短來映射和對比數(shù)據(jù)值。每個分組中的柱子使用不同的顏色或者相同顏色不同透明的方式區(qū)別各個分類，各個分組之間需要保持間隔。
對比不同分組內(nèi)相同分類的大小，對比相同分組內(nèi)不同分類的大小。其中，分組個數(shù)不要超過 12 個，每個分組下的分類不要超過 6 個。
分組柱狀圖適合比較多組數(shù)值差異不大的數(shù)據(jù)，比如，對于要同時查看一個數(shù)值和百分比的時間趨勢，雙軸圖就派上大用場了。
為了瀏覽起來更直觀，建議用柱圖來表示數(shù)值類數(shù)據(jù)，用線圖來表示百分比。
分組柱狀圖強(qiáng)調(diào)組的概念，組是一個個重復(fù)單元。按照格式塔原理，每兩個分組之間的間距要大于組內(nèi)不同系列之間的間距，以免造成視覺上錯誤的歸類和區(qū)分。
雙向柱狀圖是使用正向和反向的柱子顯示類別之間的數(shù)值比較，其中分類軸表示需要對比的分類維度，連續(xù)軸代表相應(yīng)的數(shù)值，分為兩種情況，一種是正向刻度值與反向刻度值完全對稱；另一種是正向刻度值與反向刻度值反向?qū)ΨQ，即互為相反數(shù)。
同樣的，可分為垂直方和水平兩個方向，其中水平雙向柱狀圖又叫正負(fù)條形圖。
雙向柱狀圖一般用于正負(fù)兩份相反數(shù)據(jù)的對比，例如一周內(nèi)個人收入和支出的統(tǒng)計，其中收入為正數(shù)，支出為負(fù)數(shù)。
使用雙向柱狀圖可以很明確的對收入和支出做出對比，并能從單個系列中分析收入和支出的數(shù)值及波動。
雙向柱狀圖多用于展示含相反含義的數(shù)據(jù)，因此要避免不具有正負(fù)含義的數(shù)據(jù)使用而造成的誤解。
如下圖人口統(tǒng)計圖表中使用雙向柱狀圖一邊繪制男性一邊繪制女性，只是單純的兩類不同數(shù)據(jù)的對比，并不存在負(fù)數(shù)。這種情況將兩個數(shù)據(jù)序列繪制成一個分組柱狀圖是更合適的。
向柱狀圖正向和負(fù)向的數(shù)據(jù)具有對比性，因此一般選用差值較大的具有對比性的顏色，保證的獲取有效的信息。
餅圖，或稱餅狀圖，是一個劃分為幾個扇形的圓形統(tǒng)計圖表。在餅圖中，每個扇形的弧長（以及圓心角和面積）大小，表示該種類占總體的比例，且這些扇形合在一起剛好是一個完全的圓形。
餅圖主要用于展現(xiàn)不同類別數(shù)值相對于總數(shù)的占比情況，尤其是想要突出表示某個部分在整體中所占比例，且該部分所占比例達(dá)到總體的25%或50%時，很適合用餅圖。
餅圖不適用于多分類的數(shù)據(jù)，因為隨著分類的增多，每個切片的面積變小，視覺區(qū)分度隨之降低。
當(dāng)數(shù)據(jù)類別較多時，我們可以把較小或不重要的數(shù)據(jù)合并成第五個模塊命名為”其它”。如果一定要保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，此時選擇柱狀圖或堆積柱狀圖或許更合適。
由于人類對“角度”的感知力并不如“長度”，在需要準(zhǔn)確的表達(dá)數(shù)值（尤其是當(dāng)數(shù)值接近、或數(shù)值很多）時，餅圖常常不能勝任，因此當(dāng)各類別數(shù)據(jù)占比較接近時（如下左圖），我們很難對比出每個類別占比的大小。
此時建議選用柱狀圖或南丁格爾玫瑰圖（如下右圖）來獲取更好的展示效果。
大多數(shù)人視覺習(xí)慣是按照順時針和自上而下的順序去觀察。因此在繪制餅圖時，建議從12點(diǎn)鐘開始沿順時針右邊第一個分塊繪制餅圖最大的數(shù)據(jù)分塊，有效的強(qiáng)調(diào)其重要性。
其余的數(shù)據(jù)分塊有兩種建議：一種是按照數(shù)據(jù)大小依次順時針排列；另一種在12點(diǎn)鐘的左邊繪制第二大的分塊，其余的分塊按照逆時針排列，最小的分塊放在底部。
讓用戶的視線焦點(diǎn)集中在上半部分，增強(qiáng)獲取信息的速度。
環(huán)形圖，又叫做甜甜圈圖，是由兩個及兩個以上大小不一的餅圖疊在一起，挖去中間的部分所構(gòu)成的圖形。
適用于展示分類的占比情況，與餅圖用法相似，但環(huán)圖相對于餅圖空間的利用率更高，比如我們可以使用它的空心區(qū)域顯示文本信息，比如標(biāo)題等。
關(guān)于環(huán)圖不適用分類過多的場景，否則閱讀會將很差（如下圖）。
可行的辦法：一是將一些不重要的變量合并為“其他”，避免扇區(qū)超過5個；二是改用條形圖或者表格。尤其是，如果你想讓讀者清楚的閱讀到每一條數(shù)據(jù)，選用表格會更加直截了當(dāng)。
下圖中游戲公司的不同種類的游戲的銷售量相近，所以不太適合使用環(huán)圖，此時可以使用柱狀圖。
南丁格爾玫瑰圖又名雞冠花圖、極坐標(biāo)區(qū)域圖，盡管外形很像餅圖，但它是用半徑來反映數(shù)值大小的（而餅圖是以扇形的弧度來表示數(shù)據(jù)的）。
對比不同分類的大小，且各分類值差異不是太大時。由于半徑和面積之間是平方的關(guān)系，視覺上，南丁格爾玫瑰圖會將數(shù)據(jù)的比例夸大。
如下圖展示一個班級男女同學(xué)的個數(shù)，這種場景下，使用餅圖或者環(huán)形圖比用南丁格爾玫瑰圖更合適。
南丁格爾玫瑰圖是將數(shù)值映射到半徑上，而扇形的面積和半徑是平方關(guān)系，因此視覺上看，數(shù)值的差異會被擴(kuò)大。
因此，當(dāng)數(shù)值差異較大、或者希望的比較數(shù)值大小時，推薦使用柱狀圖。
下面使用南丁格爾玫瑰圖展示各個省份的人口數(shù)據(jù)，這種場景下使用玫瑰圖不合適，原因是在玫瑰圖中數(shù)值過小的分類會非常難以觀察，推薦使用條形圖（橫向柱狀圖）。
散點(diǎn)圖，又名點(diǎn)圖、散布圖、X-Y圖，它是將所有的數(shù)據(jù)以點(diǎn)的形式展現(xiàn)在平面直角坐標(biāo)系上的統(tǒng)計圖表。它至少需要兩個不同變量，一個沿x軸繪制，另一個沿y軸繪制，每個點(diǎn)在X、Y軸上都有一個確定的位置。
散點(diǎn)圖適用于分析變量之間是否存在某種關(guān)系或相關(guān)性。其中，相關(guān)性包含正相關(guān)（兩個變量值同時增加）、負(fù)相關(guān)（一個變量值增加另一個變量值下降）、不相關(guān)、線性相關(guān)、指數(shù)相關(guān)、U形相關(guān)等。
在觀察兩個變量之間的關(guān)系時，趨勢線是非常有用的，趨勢線的形狀走向解釋了兩個變量之間的關(guān)系類型，還可以用來預(yù)測未來的值。但需要注意的是趨勢線最可只能使用兩條，以免干擾正常的數(shù)據(jù)的閱讀。
散點(diǎn)圖只有有足夠多的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并且數(shù)據(jù)之間有相關(guān)性時才能呈現(xiàn)很好的結(jié)果。如果一份數(shù)據(jù)只有極少的信息或者數(shù)據(jù)間沒有相關(guān)性，那么繪制一個很空的散點(diǎn)圖和不相關(guān)的散點(diǎn)圖都是沒有意義的。
如果數(shù)據(jù)包含不同系列，可以給不同系列使用不同的顏色，例如藍(lán)色代表男性，紅色代表女性，并增加圖例標(biāo)注出藍(lán)色代表的含義。
幫助用戶快速獲取相關(guān)信息。但要注意，要避免數(shù)據(jù)分類過多的情況，過多的數(shù)據(jù)分類，會導(dǎo)致無法快速識別，失去可視化的意義和價值。
氣泡圖是顯示變量之間相關(guān)性的一種圖表，由笛卡爾坐標(biāo)系（直角坐標(biāo)系）和大小不一的圓組成，可以看作是散點(diǎn)圖的變形。
與散點(diǎn)圖不同的是，氣泡圖是一個多變量圖，它增加了第三個數(shù)值即氣泡大小的變量，在氣泡圖中，較大的氣泡表示較大的值。可以通過氣泡的位置分布和大小比例，來分析數(shù)據(jù)的規(guī)律。
一般而言，氣泡圖需要3個變量，其中2個決定了氣泡在笛卡爾坐標(biāo)系中的位置（即x，y軸上的值），另外一個則通過氣泡的大小來表示。
當(dāng)然，氣泡圖也可以容納更多維的數(shù)據(jù)，例如用第4個變量決定氣泡的顏色、透明度等。
特殊地，氣泡圖也可以用于二維數(shù)據(jù)，即y軸和氣泡大小使用同一維度的數(shù)據(jù)（y軸和氣泡大小的雙視覺編碼）。
這種情況下，相比于柱狀圖它能達(dá)到更美觀的目的。例如，下圖表示了2014年每個季度的銷售額。x軸代表時間，y軸和氣泡大小代表了銷售業(yè)績。
繪制氣泡圖時，需注意氣泡的大小是映射到面積而不是半徑或者直徑繪制的。
以下圖為例，如果兩個數(shù)值是1：2的關(guān)系，如果按照半徑1：2來繪制，那么實際的圓面積，將會是1：4的比例，這就夸大了數(shù)據(jù)之間的差異。
雷達(dá)又叫戴布拉圖、蜘蛛網(wǎng)圖。它是一種顯示多變量數(shù)據(jù)的圖形方法。通常從同一中心點(diǎn)開始等角度間隔地射出三個以上的軸，每個軸代表一個定量變量，各軸上的點(diǎn)依次連接成線或幾何圖形。
每個變量都有一個從中心向外發(fā)射的軸線，所有的軸之間的夾角相等，同時每個軸有相同的刻度，將軸到軸的刻度用網(wǎng)格線鏈接作為輔助元素，連接每個變量在其各自的軸線的數(shù)據(jù)點(diǎn)成一條多邊形。
雷達(dá)圖對于查看哪些變量具有相似的值、變量之間是否有異常值都很有用。雷達(dá)圖表也可用于查看哪些變量在數(shù)據(jù)集內(nèi)得分較高或較低，因此非常適合顯示性能（見下圖）。
同樣，雷達(dá)圖也常用于排名、評估、評論等數(shù)據(jù)的展示。
一個雷達(dá)圖包含的多邊形數(shù)量是有限的，如果有五個以上要評估的事物，無論是輪廓還是填充區(qū)域，都會產(chǎn)生覆蓋和混亂，使得數(shù)據(jù)難以閱讀。
如果變量過多，也會造成可讀性下降，因為一個變量對應(yīng)一個坐標(biāo)軸，這樣會使坐標(biāo)軸過于密集，使圖表給人感覺很復(fù)雜，所以最佳實踐就是盡可能控制變量的數(shù)量使雷達(dá)圖保持簡單清晰。
漏斗圖，形如“漏斗”，在開始和結(jié)束之間由N個流程環(huán)節(jié)組成。
漏斗圖總是起始于100%的數(shù)量，并在各個環(huán)節(jié)依次減少，每個環(huán)節(jié)用一個梯形來表示，整體形如漏斗。與餅圖一樣，漏斗圖呈現(xiàn)的也不是具體的數(shù)據(jù)，而是該數(shù)據(jù)相對于總數(shù)的占比、漏斗圖不需要使用任何數(shù)據(jù)軸。
漏斗圖適用于業(yè)務(wù)流程比較規(guī)范、周期長、環(huán)節(jié)多的單流程單向分析，通過漏斗各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的比較能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在的環(huán)節(jié)，進(jìn)而做出決策。
其中，數(shù)據(jù)是要有序的，彼此之間有邏輯上的順序關(guān)系，階段最好大于3個。
漏斗圖不適合沒有邏輯關(guān)系的數(shù)據(jù)，換句話說，如果數(shù)據(jù)不構(gòu)成“流程”，那么不能使用漏斗圖。例如，想要展示不同游戲類型的銷量對比，用漏斗圖就是不合適的。
漏斗圖作為一種統(tǒng)計圖表，漏斗圖的“長相”，本質(zhì)上是由數(shù)據(jù)決定的。在傳達(dá)數(shù)據(jù)時，漏斗圖是通過“面積”表示的，對于人眼來說，面積的識別本來就不太容易。
如果我們在制作漏斗圖時，再人為的改變漏斗中每一個梯形的高度，那么識別起來就十分困難。以下圖為例，抹掉數(shù)字后，你幾乎不可能知道第一層是第二層的三倍。
以上就是本篇文章的全部內(nèi)容，關(guān)于可視化相關(guān)的知識還有很多沒有涉及到，例如可視化圖表的配色、商務(wù)儀表盤、以及其他的圖表運(yùn)用場景等等都還未講到。以后有時間慢慢整理分享給大家，謝謝閱讀！
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