数据可视化

您的公司可以依靠哪些数据可视化最佳实践来传递信息？找出每个挑战的最佳图表。摇滚内容作家您的企业需要内容吗？在 WriterAccess 上查找顶级作家！免费试用西澳 60 天免费优惠数据可视化最佳实践：它们是什么？可视化对于掌握数据集非常有用，但有时数据对于某种可视化技术来说太大了。每种类型的可视化在其有用性的同时都对其可显示的量有限制。这些限制不仅仅归因于可视化。它们还来自我们大脑感知和解释眼睛所见事物的能力。不同的数据可视化类型依赖于我们视觉系统的不同技能，因此它们都有不同的局限性。让我们看几个示例，以便我们了解您的公司如何最好地利用数据可视化来实现其目标。在本文中，您将找到可以使用的主要图表类型以及有关如何使用它们的数据可视化最佳实践。继续阅读以了解更多信息：饼状图配色方案条形图和柱形图折线图散点图双轴图表子弹图气泡图每种类型的图表或图形的数据可视化最佳实践饼状图饼图是最流行的百分比数据可视化形式之一，但它们不适用于七个以上的类别。因为我们的大脑并不特别擅长区分不同的角度，更不擅长区分不同角度之间的距离。如果您的饼图包含七个以上类别，请考虑将其转换为条形图。部分与整体的关系不再明显，但通常更重要的是看到不同类别之间的差异。

下面饼图的数据取自提交给Visual.ly 的电话号码清单信息图表。它有太多的类别而没有什么用处，尽管排序确实有很大帮助。条形图显示相同的数据，但部分与整体的关系不可见。但在这种情况下，这种关系并不重要。更重要的是不仅要看到哪些类别领先，还要看到它们领先的程度（在这种情况下，唯一显着的差异似乎是在前两组）。将轴保持在 0-100% 范围内还可以显示值的上下文。配色方案您会注意到上面的图表中颜色重复。原始饼图中也有相同的重复，只是颜色不同。颜色是许多分类数据可视化中的另一个限制因素。我们能够轻松区分和记住的颜色（具有相似亮度值）的最大数量约为 12 种。下面的 12 种颜色取自Colorbrewer2.org，这是分类和连续色标的重要资源。为图表选择正确的颜色非常重要。您应该考虑一个调色板，它不仅可以补充您所描绘的数据，而且不会出现可访问性问题。色盲是一个可能影响数据可视化方式的问题，至少有十二分之一的男性面临这一挑战。因此，在确定配色方案之前，您应该始终测试您的颜色。有几种简单的方法可以执行此类测试。

色盲网页功能等工具可以轻松测试不同类型色盲的网页和布局，例如： Pronatopia（红色和绿色色盲，异常红色视锥细胞）绿色盲（红色和绿色色盲，异常绿色视锥细胞）蓝色盲（蓝色和黄色色盲）全色盲（所有形式的色盲）。条形图和柱形图分类数据的条形图和柱形图也有适当条形数量的上限。这个数字受到几个因素的限制。假设，屏幕空间是相关的。毕竟，如果您无法立即看到整个图表，那么您就只能依靠记忆而不是可视化屏幕外的部分。如今，屏幕分辨率通常足够高，像素数不再是限制因素。因此，限制因素稍微复杂一些，并且取决于几个问题。首先，数据中什么更重要？是否有一个重要的总体趋势，或者是各个类别之间的差异是重点？如果总体趋势是最重要的因素，那么您也许可以使用 50 根或更多柱线。如果个体差异相关，您可能希望将条形总数保持在 12 以下。您添加的每个条形都会以指数方式增加比较可能性的数量。这并不是说人们在查看条形图时会进行所有这些比较，他们可能会发现显着的差异或巨大的差异，然后只进行这些比较。