20 条重要法则，让你轻松学会数据可视化

Posted 2021-12-31 Python学习与数据挖掘

如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。

因此本文列出如下20条优化建议，希望能够帮助你实现更好的数据可视化。欢迎收藏学习，喜欢点赞支持。

注：文末提供数据可视化交流群

01. 选择正确的图表类型

如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。

一个数据集可以用很多种方式来表述，具体采用哪种方式要取决于用户的需求。

所以一定要从检查数据集和调研用户需求着手来选择图表类型。

四种类型的图表应用：关系、比较、构成、分布

02. 根据数据的正负值确定正确的绘图方向

当使用水平条图表时，请注意要在基线的左边绘制负值，在右边绘制正值。、

不要在基线的同一侧绘制负值和正值。

正值和负值在X轴和Y轴上的映射

03. 柱状图的起点要从0基线开始

截断数据会导致错误的表述。

在下面的例子中，通过左边的图表，你可以很快得出B值是D值的3倍多的结论。

而实际上，二者的差距要小得多（见右图）。

所以，从零基线开始作图，可以确保得到一个更准确的数据表示。

两个垂直条形图，一个基线起始点为0，一个基线起始点为375

04. 线形图可以使用自适应的Y轴刻度

对于折线图来说，如果总是将Y轴的显示起点限制在0，可能会使图表折线显示上缺少起伏，几乎是平坦的。

由于折线图主要用来表示趋势，所以最好能够根据特定阶段的数据集来调整显示比例，并保持折线图形显示在Y轴范围的三分之二区域内。

线形图，左边几乎是平的，右边则很好地描述了趋势

05. 使用折线图时要考虑到数据的时间序列

折线图是由线条连接的一系列“标记”组成的，通常用于形象地显示数据在时间间隔（一个特定的时间序列）内的变化趋势。这有助于说明数值是如何随时间变化的，在时间间隔较短的情况下效果非常好，但当数据更新不频繁时，可能会引起混淆。

左边的插图是含义模糊的折线图，右边的竖条图就很清晰地表示了每个月的数据变化

例如：上图使用了折线图来表示每年的收入，如果数值是按月更新的，那么就需要按月查看图表。

用户可能会认为连接“标记”的线上的每个点都代表了当时的收入值，而实际上在那个特定时间的真实收入数字是未知的。

在这种情况下，使用垂直条形图可能是一个更好的选择。

06. 不要使用“平滑的”折线图

平滑的折线图可能在视觉上令人愉悦，但它们歪曲了其背后的实际数据，而且过粗的线条也掩盖了真正的“标记”的位置。

左为“平滑”折线图，右为清晰折线图

07. 避免混乱的双轴形式图表

有时为了节省图表空间，你可能会倾向于使用双轴图表，即两个数据系列具有相同的衡量标准，但各自变化幅度不同。

这种图表不仅难以阅读，而且不能清晰地表示两个数据序列之间的对比。

大多数用户不会注意显示比例，他们很可能只是扫一眼图表，然后得出错误的结论。

左图是双轴折线图，右图分为了2个独立的折线图

08. 限制饼图中显示的区块数量

饼图是最受欢迎的图表之一，但也是经常被滥用的图表。

大多数情况下，柱状图是一个更好的选择。

但是，如果你决定使用饼图，这里有一些如何使它正确发挥作用的建议：

• 显示的区块不要多于5-7个，保持整体视觉简单清晰。

• 你可以把多出来的几个最小的区块统一归入“其他”区块里

两个饼图，一个由许多区块组成，另一个将小片区块都归入“其他”类别中

09. 直接在图表上贴标签

如果没有适当的标签，无论你的图表有多好，它都不会有意义。

直接在图表上贴标签对所有浏览者都有很大帮助。

而对照图例需要把数值和相应的区域一一对应上，会耗费浏览者更多时间和精力。

左图–带有独立图例的饼状图，右图饼状图，每个区域旁边都带有标签

10. 不要直接在图表区块里贴标签

直接把数值标签放在区块里可能会降低图表的可读性，如果有很小的区块也不容易显示完全。

正确的做法是，在区块外部添加黑色的数值标签，与每个区块标出明确的联系指向。

由于颜色和背景色对比度低，写在图表内部的标签很难识别

11. 对饼图的区块按大小进行排序以增强可读性

在使用饼图时，有几种常用的方式：

• 把最大的一个区块放在12点的位置，然后把其余的区块按顺时针方向降序排列。

• 把最大的一个区块放在12点钟的位置，第二大区块顺时针放在后面，第三大区块放在11点钟的位置，其余的区块按大小依次顺时针顺序排列。

12. 避免随机性

同样的建议也适用于许多其他类型的图表，不要默认按字母顺序排序。

把最大的数值放在最上面（对于水平条形图）或最左边（对于垂直条形图），以确保最重要的数值占据最突出的空间，减少眼睛的移动，缩短阅读图表所需的时间。

左边水平条形图顺序随机，右边从最大值到最小值排序

13. 细细的圈状图表缺乏可读性

一般来说，饼状图不是可读性最好的图表，因为很难直观对比相似的数值。

但当我们把中间的部分去掉，得到一个甜甜圈形状的图，这样的确腾出了空间来显示额外的信息，但却牺牲了清晰度，所以如果处理方式过于极端就会使图表失去作用。

极细的圈状图

14. 让数据自己说话

避免过多不必要的华丽修饰，因为它不仅让人分心，而且可能导致对数据的误读和错误认知。

制作图表时应该避免如下情况：

• 使用3D元素

• 使用阴影、渐变和其他颜色变换

• 使用斑马纹和过多的网格线

• 使用过于装饰性的、斜体、粗体或衬线字体

左边的3D垂直条形图，修饰过多，右边去除了过多修饰

15. 选择与你的数据性质相匹配的配色方案

颜色是数据可视化的重要组成部分，通常配色方案类型有这3种：

a.定性配色方案

最适用于分类显示变量。

选择的颜色应该是独特的，以确保区分度。

b.顺序性配色方案

最适用于需要按特定顺序排列的数字变量。

使用色相或明度或两者的组合，你可以创建一个连续的颜色集。

c.分歧配色方案

是两个连续调色板的组合，中间有一个中心值（通常是0）。

通常，分歧调色板用来描述数据正负值的变化。使用的颜色也需要符合“消极”和“积极”的概念。

美国3个州的地图，每个州都应用了一种配色方案

有一个方便的工具——ColorBrewer，它可以帮助你生成各种配色方案。

16. 无障碍设计

根据美国国家眼科研究所的数据，大约每12个人中就有一个是色盲。

你的图表需要让尽可能多的受众都能够读懂，所以也要注意尽量采用无障碍设计。

• 配色方案中使用不同的饱和度和亮度。

• 用黑白两色打印你的数据可视化图表，检查其对比度和可读性。

左边是在灰度形式下无法阅读的图表

17. 注重可读性

确保排版能够准确清晰地传达信息，帮助用户关注数据本身，而不是分散他们的注意力。

• 选择可读的字体，避免使用衬线字体和高度装饰性的字体

• 避免使用斜体、粗体和大写字母

• 确保文字颜色与背景色的高度对比

• 不要旋转文字

错误的排版实例

18. 使用水平条形图而不是旋转的标签

这个简单的技巧将确保用户能够更方便地查看图表（而不至于使他们的脖子紧张）。

19. 选择合适的图表库

如果你的任务是在网络和移动项目中添加交互式图表，你应该问的第一个问题是我们将使用什么图表库？

现代的图表库已经应用了许多前面提到的规则。

基于一个定义好的库进行设计，可以确保实施的便利性，并为你提供大量的交互想法。

流行的图表库的各种屏幕截图

20. 动态可视化报告

数据可视化不仅仅是静态的图表，我们有很多方法可以通过改变参数、可视化类型、时间轴来帮助用户探索和发现更多结论，使数据价值和洞察力最大化。

在下面的例子中，你可以看到 ios 健康应用程序，它使用了各种数据展示的组合进行很好的展示。

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