数据可视化｜如何设计真正有价值的数据可视化？

成功的可视化可以帮助人们快速而准确地理解数据，从而做出适当的决定。

这类可视化针对人类的视觉系统进行了优化，让信息易于掌握并具有意义。

当我们看一个可以快速准确解读的图表时，是通过潜意识处理而不是通过思考来理解，对于正在发生的事情，我们需要思考的部分越少则越好。

那么，我们怎样才能利用好人类的视觉系统来创造有影响力的可视化？

那得从理解开始，然后选择正确的元素。

一、数据>图表>理解

那么什么是可视化？

数据可视化是将数据转化为视觉表现以传达某种意义。

原始数据使用位置、形状、大小、符号和颜色进行编码，然后人类通过视觉系统对这种编码图进行解码以获得理解。

没有这种理解，这些图表对浏览者来说没有任何益处。

"只有在解码有效的情况下，一个图表方法才是成功的。无论编码有多聪明，技术有多高超，如果解码过程失败，它就会失败"。— Cleveland & McGill, 1985

二、人类视觉系统

我们必须始终考虑人类视觉系统的局限性，以此创造有价值的可视化。

Cleveland & McGill (1984)在一项研究中提出了一个理论，即根据图形元素被准确解读的可能性大小对它们进行排序。

这些元素包括位置、长度、方向、角度、面积、体积、曲率、阴影和颜色。

受试者分析了使用这些不同元素编码成的图表的数据，排名结果如下：

最容易准确解读的

• 位于相同坐标上
• 位于不同坐标上

比较容易准确解读的

• 长度，方向，角度

最难精准解读的

• 面积，体积，曲率
• 颜色，明暗

人们会对难以阅读或对过于复杂的图表失去兴趣，所以要简化可视化。

每个图表只有一个信息，并使用容易解读的元素，为了避免在一张图表上传达太多的信息，可以考虑将信息分成不同的图表。

当你的图表专注在表达一个信息上时，会有助于选择合适的图表方法。

三、避免使用饼状图或甜甜圈型图

饼状图不适合用于表现数据，因为它很难处理。

它依赖于三个最难准确解读的元素：角度、曲率和面积，这些元素使人很难发现两个相似的切片板块在大小上的差异。

不使用甜甜圈图，而使用点阵图，是因为人们更容易解读比例尺上的位置。

或者使用柱状图，因为它去掉了角度和曲率，更便于识别数据点之间的差异。

四、消除干扰

尽量保持简单，避免多余的图形，以免分散对数据的注意力。

封闭原则指出，人们喜欢简单并适合我们头脑中已有的结构的东西， 通过利用这一原则，我们可以去除额外的杂乱无章的东西，如粗边框、动态标记、阴影，以便让数据变得显眼。

越是剥去不必要的东西，数据就越是突出。

确保只保留有助于理解的东西，当干扰减少时，放在观众身上的认知负担就减少了。

五、考虑数据墨水比

请优先考虑重要的东西，不要为了简化或美化图表而删除基本数据。

Edward R. Tuft谈到了数据墨水比，即显示数据的墨水用量与图表的总墨水用量的比例。

像气泡图这样的图表过于图形化，容易隐藏必要的信息，使用户难以提取价值，不要为了美观而在不重要的东西上浪费墨水。

“最重要的是展示数据。” Edward R. Tufte

六、使用具有见解的标题

浏览者期望可视化能立即告诉他们正在发生什么。

用有意义的见解取代描述性的标题，让读者第一眼就能获取直接的价值，图表的标题是帮助提高信息记忆的基本要素。

根据Michelle Borkin的研究："有见解的标题与清晰的图形相结合，可以产生更令人难忘的数据驱动体验"。

充分利用标题空间来传达见解，增加对数据的直接理解。

具见解的标题示例

• 自上个月以来，销售额增加了40%
• 支出与预算保持一致
• 特斯拉在本月SOV方面领先

不具见解的标题示例

• 一段时间内的销售预测
• 本月的预算和实际情况
• SOV明细

七、使用标注来阐明，而不是杂乱无章

标注和标题应该帮助用户解读数据，但过多的标注会让人难以理解趋势及解读其意义。

如果数据的形状比单个数值更重要，可考虑将数值放在一侧坐标轴上显示，而不是紧贴图表显示。

如果数值比整体数据的形状更重要，可在图表中加上标注来引起注意，并去掉坐标轴以避免杂乱。

/柱状图小提示/

柱状图是显示当前数据的最佳选择。

✓ 适合用于数据之间做比较。

✓ 根据数值对图表进行排序，更容易解读和比较业绩。

✓ 去掉X轴，把标注都放在柱状图外，通过提供现成的信息，用户不需要下功夫就能获得这些信息。

✓ 使用粗的柱状图——体现所有数据的存储的地方。

✓ 考虑使用浓缩字体来帮助解决有限空间的问题。

/折线图小提示/

折线图是分析趋势的最佳选择。

✓ 非常适合显示趋势或显示随着时间产生的变化。

✓ 为了最佳的可读性，文字请少于5行。

✓ 将标注放在折线末端并使用和折线相同的颜色，有助于用户将其与数据联系起来。

✓ 使用折线而不是曲线，以保持数据的完整性。

✓ 删除刻度线，淡化网格线。

✓ 删除对于X轴和Y轴的描述，在图表标题中描述这些值。

/最后，加入对比/

可视化的目的是什么？

大多数时间，是为了在两个或多个数据点之间进行对比。

Vesa Vuusela说过：“对比赋予一张图表意义。”

数据通过在元素之间建立联系而变得有意义，对比有多种不同类型可以利用，排名、数字、地点、时间、类别等等。

设计师们应该决定哪些对比类型对用户来说是最重要的。

“在定量推理的核心是一个问题：和什么做对比？“ ——Tufte，《设想信息》。

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