一个成功而有价值的数据可视化应该注意这25点技巧

编辑导语：我们在工作中经常会分析数据，通过图表等方式可以帮助我们更加清晰明了地看到分析结果，所以一个成功有价值的数据可视化能发挥到很大的作用；本文作者分享了关于数据可视化注意的25点技巧，我们一起来看一下。

数据可视化设计既是一门艺术，也是一门科学，这就是为什么对于菜鸟来说要掌握它是一个挑战；之前我写过很多设计时应该注意的图表技巧，但是，单单注意设计上的形式美也是不够的。

同时你还必须掌握对数据信息的叙事能力并通过设计的形式来最终展现出来，那么如何创造一个成功而又价值的数据可视化是一项至关重要的技能。

接下来我总结了一些数据可视化制作时候的要点分享给大家：

一、数据可视化的力量

众所周知大脑在处理视觉信息时远比处理文字信息效率要高，这就是为什么数据可视化设计在传递信息时如此有效的原因之一；通过“查看”数据，大脑可以更轻松地摄取，合成和保留所呈现的数据分析信息。

不过在设计数据可视化大屏的时候，许多人会误以为将几个数据图表集中放在一起展示就觉得是完成了一个数据可视化大屏；不过遗憾的是，通过这种方式制作出来的大屏不仅是做得不好，实际上可能会扰乱你的数据分析结果。

即使你在集中展示时没有误解数据，但是没有以最优化的形式去呈现数据，对你的数据大屏受众来说都是非常不友好的事情；比如：受众会不了解图表之前的逻辑关系，大屏想要展现什么样的故事，也就无法从数据大屏当中得到明确的数据分析结果，无法辅助他们作出有效的管理决策，这样制作出来的数据大屏就是起到适得其反的作用。

二、数据可视化设计的25个技巧

首先，让我们先来介绍一些制作大屏时应该基本的注意事项。

记住最重要的一点，就是制作数据大屏的初心，那就是你所做的每个数据可视化设计都应该增强受众的体验，而不是你的体验（数据是严谨的，那么经过处理后的数据更应该清晰明白的传递到受众眼中）。

1. 选择能够正确讲述故事的图表形式

图表的形式有很多种，可能会有不止有一种方式去展现可视化数据。

但是我们在这种情况下，一般要考虑要实现的目标，正在传达的信息是什么样的，具体要达到的目标等等，选择最准确的数据可视化图表形式。

这边具体的图表选择依然可以看我之前的几篇文章：

企业数据可视化过程中，这14个图表设计师需要了解

搞定这10个基础图表，就能进行简单的数据可视化设计

2. 拒绝使用不合理的图表形式

在数据可视化过程当中我们需要注意图表垃圾的出现，比如：多余的图表副本、不必要的插图、阴影、装饰等之类的内容。

数据可视化的最伟大之处可以通过设计来更好的帮助你摆脱繁重的数据分析工作，来增强和传达数据分析成果的便捷性；但是注意不要陷入繁杂设计的误区当中，拒绝使用不合理的图表形式，选择正确的图表，让它做好自己的工作。

3. 做能够让人快速理解的设计

在开始创建可视化大屏之后，对于整体大屏的效果形态，我们可以在图表细节上考虑添加、调整或删除哪些简单元素，以使数据更易于读者理解。

你可能在折线图中添加了一条趋势线，或者你可能意识到饼图中的切片过多（最多使用6个）而删节一些内容；这些细微的调整有很大的不同，会对最终的大屏效果起到一定的影响。

比如下面两幅图的对比：

在左图这个错误样式当中我们可以看到错误的图表样式和花里胡哨不简洁的文本信息，导致我们无法快速的找到可视化当中的重点。

右图经过处理后的数据可视化图表，选择了正确的图表形式、简洁的文本信息，可以让受众一眼抓住可视化想传递的信息重点，这样的可视化才是优秀的。

三、需要做比较的时候应该注意什么？

很多时候，数据可视化使得数据间的比较变得容易得多，可以让受众直接“看到”两个不同的数据集如何相互叠加；但是，仅将两个图表并排放置并不一定能做到这一点；实际上，这有可能会让数据变得更加混乱。

4. 在折线图中最好从零基线开始

尽管折线图可以不必从零基线开始，但是如果它需要比较较多的数值时候，则应把零基线包括在内。

如果数据的相对较小波动是有意义的（例如，在股票市场数据中），则可以截断比例，不必从零基线开始去显示这些差异。

5. 始终选择最有效的可视化

数据可视化一定是需要视觉上的一致性，以便读者可以一目了然地进行比较。

这可能意味着你在使用堆积的条形图，分组的条形图或折线图的时候，应该注意种类的数量。