收藏 | 資料視覺化應該避免的誤區

資料是我們經常接觸到的東西，但是，我們能否以正確的方式對這些資料進行視覺化呈現呢？我們每天可能要建立很多視覺化效果的圖表，有些會得到觀眾的欣賞，而有一些則被拒絕了，為什麼會這樣？好吧，答案就在於創造，讓我們嘗試找出原因和問題，看看如何解決它們。在這裡，我將總結圖表的一些最佳和最差版本，如果您正在用的是最差版本，則應儘快停止並改正。

 

基線為 0 的起始圖表

我在繪製圖表時發現的最常見的錯誤之一就是是沒有以0基線去製作圖表。

 

我們在 中通常使用水平或垂直條形圖，有時當我們使用簡單的條形圖進行比較時，它確實傳達了資訊，但垂直堆疊條形圖或水平堆疊條形圖會更好。讓我們看一個例子，我們有女性和男性的月銷售額資料，我們可以使用下面的圖表進行比較，切勿在圖表的同一側繪製正值和負值，這樣很難讀取圖表的資訊。

 

 

圖表上的多種顏色

很多人在使用圖表時使用了多種顏色，這會讓圖形看起來非常的奇怪，正常來說，如果不是為了突出顯示某個資料的話，一個圖表使用一種顏色就可以了。

 

如果您有2個以上的圖表，那麼按顏色分隔圖表將是一個好主意，讓我們看看下面的圖示。

 

 

強調資料

有時對資料進行強調也會使圖表看起來不錯。在下面的的圖表中，只有4個變數，因此圖表中的這一小小的變化不會非常顯眼，但是當我們使用100個變數時，突出顯示該柱形圖的最高值將對我們有很大的幫助。

 

 

令人困惑的顏色選擇

字型、顏色、軸等等這些功能在繪製圖表時都很重要，選擇圖表的顏色是一個非常關鍵的步驟，因為如果在圖表上有非常明亮或非常淺的顏色，那麼閱讀圖表將變得非常困難。在此示例中，我們有以下2個不同的圖表，顯示該區域中銷售額最高到最低在顏色上的表達是有所不同的，我們看左邊的圖表，基本很難分辨哪個是高哪個是低。而在右側的圖表裡，有藍色和粉紅色的色階，可以很容易地區分出陰影。

 

避免圖表上的隨機性

始終根據條形圖的值按升序或降序排列，對於水平條形圖，將最大值放在頂部，對於垂直條形圖，將最大值放在左側，這將有助於受眾從圖表中找到最高和最低值。

 

講一個故事或至少回答一個問題

大多數初始資料視覺化工具僅生成單個圖表，如直方圖或條形圖，但是大多數時需要組合多個圖表，讓我們看看在智分析上是如何完成的。您可以在智分析上找到這個案例。在這裡，我製作了用於分析客戶的RFM客戶價值分類模型圖表，您可以製作不同的圖表，如餅圖或者條形圖，但我將它們全部合併在一起，以概述分析。在這裡，我們可以清楚地看出，一般挽留的客戶數量是最多的，佔比是多少，客戶名稱的具體明細有哪些。

 

 

根據需要新增文字

如果您認為新增其他文字將有助於讀者更好地理解圖表，那麼只需新增文字即可。讓我們看看真實的例子，您可以在智分析上找到此圖表，在這裡，我新增了一些文字，例如A類產品代表的是銷售額累計佔比80%以內的產品。

 

 

使用餅圖

我看到很多人以錯誤的方式使用餅圖，使用餅圖時要記住，餅圖中的值不得超過 5 個。在下面的示例中，我們看到在Netflix上觀看的節目的比例，我們可以清楚地看到，電影在這裡更受歡迎。

 

從上述的案例中，我們看到了圖表中的一些常見錯誤，以及學習瞭如何克服這些錯誤。資料視覺化是一種藝術形式，需要隨著時間的推移進行掌握。這些資料視覺化的提示和技術雖然並不全面，但肯定會幫助您走上正確的軌道。瞭解觀眾的視角是創造成功和有效視覺效果的關鍵，無論您使用哪種工具來建立優雅而又美觀的圖表，重要的是要理解視覺效果背後的本質。