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为什么你的数据分析那么好,图表做得那么烂?

[日期:2015-09-28] 来源:微头条   作者: [字体: ]

  导读

  所有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。

大数据

  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。

 





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