十大数据可视化最佳实践

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数据可视化可以定义为通过各种图形、图表和地图对数字数据的可视化表示。
 
它在解释大量数据时非常重要,但也必须遵循某些数据可视化最佳实践。
 
通过不同的图形化方法可视化您的数据将使您成为一个有效的沟通者。
从市场营销到金融,数据可视化是许多行业管理数据的有效方式。
 
遵循特定的指导方针可以更好地表示您的数据,并有效地传达您试图传达的信息。
 
下面是10个数据可视化最佳实践,可以帮助您有效地可视化数据,并以容易理解和美观的方式呈现数据。
 
 

为什么要遵循数据可视化最佳实践

在我们开始之前,有一点很重要,那就是理解为什么下面这10个数据可视化最佳实践如此重要。
 
正如我们提到的,数据可视化就是通过将数据、数字和统计数据格式化为视觉上易于理解的图形,从而使它们易于理解。
 
但是为了确保你的数据像你想要的那样容易理解,你需要遵循一些指导方针。
 
我们列出了10大数据可视化最佳实践,这样您就可以开始创建视觉上吸引人且易于理解的图表:
 
  1. 确定你的目标受众。
  2. 确保数据是干净的。
  3. 选择正确的图表。
  4. 有效地标记图表。
  5. 强调重点。
  6. 选择最好的仪表盘。
  7. 确保图表的易读性。
  8. 利用颜色。
  9. 确保数据可以任何格式读取。
  10. 接受反馈。
1. 确定目标受众

有效的数据可视化和沟通的第一步是确定您要为谁可视化数据,也就是目标受众。

这可以帮助您根据特定的受众调整使用的技术和方法。

 

你的潜在目标用户可以是市场营销人员、企业高管、社交媒体经理、企业家、教育者、学生和非设计师等。

 

你可以创建一个视觉效果来帮助识别和代表你的目标受众,这样每个人都在同一页面上。

你可视化数据的方式需要对目标受众清晰易懂,使他们能够有效地处理信息。
 
当图像的解释与图表设计者的目的有很大差异时,问题就会出现,创建一个信息不明的可视化会让一切都变得混乱。
 
在设计过程中,识别目标受众并尽早传达可视化的主要概念是至关重要的。这个意图应该告知视觉的平面设计。
 
尽管那些与过程相关的人可以很容易地认出可视化中提到的统计数据,但那些对信息不熟悉的人可能会发现,如果不进行简洁清晰的可视化,从数据中识别事实是很有挑战性的。
2. 确保数据是干净的

在将原始数据转换为图形格式之前,必须确保已正确清理使用的数据集。

数据清理是过滤掉数据集中出现的任何异常或不准确信息的过程。

 

在您将数据用于其他目的之前,这个过程是必不可少的,因为这些不准确的存在也可能会扭曲数据解释的结果。

 

 

一般受众可能是最具挑战性的受众,因为您需要创建一个简单的、可能是试探性的图表,仅显示分析的基本方面。

3. 选择正确的图表
 

一旦您的数据是干净的,您可以选择特定类型的图形或图表,以最有效地可视化您的数据,并有效地传递数据集中的基本信息。

 

有很多不同类型的信息可以用不同的图表来表示,你可以从以下几点来判断:

——表可以以一种有组织的方式显示大量信息,但是它们会使搜索高级模式的用户感到困惑。

——线形图度量随时间的变化或模式,并显示两个或多个变量之间的交互。

——面积图类似于折线图,除了它们遮蔽了折线下面的区域。

——柱状图用于评估不同群体的不同数量和总数。

——散点图显示沿两个轴绘制的两个因素的相关性,其中对应点的模式表明它们之间的关联。

——饼图和甜甜圈图,本质上是一个中间有一个洞的饼图,评估一组数据的不同部分。

——热图以图形方式显示数据,其中矩阵中的个别值被解释为颜色。

...

 

4. 有效标记你的图表

图形和图表可以让我们快速识别数据中的模式。然而,对于可能具有重要意义的特定值,标签是可视化地表示该数据的最佳方式。

 

无论是描述一个实验设置,介绍一个新的模型,还是提出新的结果,你不能仅仅用图形本身来解释一切。

 

这就是为什么你的图表总是要配上标题的原因。说明可以解释如何阅读数字,并为那些不能用图形表示的信息提供额外的精度。

 

例如,如果你有一个条形图,不要要求读者仅仅通过看和比较图形上的相对高度来推断各种条形图的重要性。

 

如果数值很大,则必须在文章中的某个位置给出数值,或者将其非常简单地写在图中,如上图所示。

 

以相同的方式,在模型中存在重要点的地方(关键域,唯一点等),请确保其在视觉上是明显的,但不要在标题中再次指出。


5. 强调重点
 

在数据可视化中,观众必须通过查看图表来跟踪您要传达的故事。这就是为什么必须通过特定的视觉提示(例如参考线或突出的趋势)来引导读者的注意力的原因。

 

人类可以从视觉上吸收更多的信息。我们的目光被吸引到的符号使我们一眼就能看到宝贵的细节。

 

例如,请参阅我们如何添加额外的信息,以进一步展示下面的折线图中的主要增长。

 

 

我们通常从图表中检索模式,因为如果模式是混乱的或没有意义的,它太复杂了,无法理解图像所传达的内容。

 

要利用这些人类行为,请确保显示数据的顺序或风格对观众有意义。您使用的数据可以是数字、字母或顺序。

 

例如,如果您试图用一种从左到右读取的语言来表达信息,请确保您的数据可视化也这样做。

 

当您在一个信息图中有多个图时,请确保顺序是正确的,并且数据之间的关系是透明的。这确保了观众在从一张图表转到另一张图表时不会感到困惑。

 

6. 选择最佳的仪表盘

 

为了使您的数据可视化最有效,您需要识别您要向受众提供的仪表板类型。您可以向用户提供三个指示板示例。

 

战略型

这些仪表板是为CXO级别的高管和部门主管设计的,提供关于KPI指标的组织成功的全面分析。

这些指示板旨在解决任何高管都想知道的常见问题,例如,在销售管道中业务有多少MQLs(Marketing Qualified Leads)?他们上个月赚了多少钱?

 

该类型仪表板的主要目标是直接提供信息。

 

分析型

这些仪表盘具有很强的互动性。

它们为开发人员和技术/分析团队的成员提供了一种研究和试验数据的方法,以解决涉众关注的问题。

 

操作型

这些仪表板设置为经常更新的信息,这些信息满足日常操作的特定标准,并包含非高级视图的信息。

更重要的是显示高层管理人员看不到的信息。

 

7. 确保图表的可读性

 

确保图表设计方面(例如轴线或网格线)的一致性和清晰度也可以提高可视化数据的整体可读性。

 

您选择的文本是另一个重要的意义。尽管过度使用文本可能会带来干扰,但仅关注视觉效果是不够的。

 

使用文本时,请确保它指出了相关信息。尽管我们很难解释文本上的图案和符号,但在适当的地方添加文本会带来巨大的不同。

 

要记住的另一个关键方面是最大程度地减少可视化中的混乱和噪音。

 

由于数据可视化全都与有效的沟通有关,因此至关重要的是确保图表中没有不必要的信息,这些信息会引起人们对关键细节的关注。

 

8. 利用色彩

 

颜色可以成为数据可视化中的有用工具,因为您可以通过使用不同的颜色组合有效地传达有关数据的重要信息。

 

例如,类别数据最好用每种类别的不同颜色表示,而顺序数据可以通过单一颜色的不同阴影进行排序。

 

以下信息提供了在数据可视化过程中使用颜色时要考虑的一些关键注意事项:

——如果对渐变颜色有更好的解决方案,请考虑在对最高有效值进行编码时。

——如果在地图中使用了七种以上的颜色,请考虑使用其他地图或将类别分组在一起。

——对于相同的变量,请考虑使用相同的颜色。

——请务必弄清楚颜色代表读者的是什么。

——考虑一下不同的颜色是否会相互冲突或互补。

——利用直观的色彩。

——在浅色中采用较低的值,在深色中采用较高的值。

——反之亦然,请不要使用渐变调色板。

——作为色相的替代,请使用亮度创建渐变。

——对于渐变,请尝试使用两种色调,而不仅仅是一种。

——尝试使用发散的色相渐变。

——考虑到色盲人的需求。

 

9. 确保数据可以任何格式读取

 

数据可视化所使用的技术也应该被考虑在内。

 

你所设计的图表应该在pc和移动设备上都能被理解,因为由于与现有技术不兼容而无法读取数据,这破坏了数据可视化的整个目的。

 

10. 接受反馈

 

数据可视化就是将复杂数据转换为数据的简化可视化表示,从而提供上下文并讲述故事。

 

确保你能有效地通过这种媒介进行交流的最好方法是向受众提供足够的信息,并保持你的方法简单易懂。

 

与同事和朋友分享你的想象是一个很好的主意,可以找到他们的意见,并根据他们的建议优化你的想象。

 

 

牢记这些数据可视化最佳实践

 

处理、分析和有效可视化大型数据集已经成为业务决策和决定所有专业活动和操作的关键因素。

 

从市场营销到销售和业务发展,数据可视化提供信息,描述和说服力!

 


 

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沙发
发表于 2021-9-23 20:26:00
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