发布时间：2020年06月12日

用数据讲故事：让您的数据可视化更有效的三大妙招

大家都期待自己的数据可视化图表能将数据转换为洞见。然而，数据的价值是由用户运用和分享数据的能力决定的。如果处理得当，数据可视化就可以有效地分析数据，形成见解。令人惋惜的是，很多尝试进行数据可视化的努力反而会破坏关键信息，为终端用户带来困惑，这一点，那些曾经观看过由大量图表堆砌而成的PPT演示的人，一定会感同身受。

在逻辑数据流的引导下，有效的数据可视化可以讲述清晰的故事。选择正确的图表类型有助于在数据中发现故事并将之传递给用户。出于人类的天性，我们都会关注周围的各种模式，比如天气的变化，人类行为规律或是建筑设计风格。我们之所以会留意这些规律是因为，这样有助于发现能够影响我们未来福祉的某些趋势或异常形态。选择正确的图表类型，就可以让这些规律和趋势呈现出来，从而帮助用户即时理解可视化数据集的重要性。

在选择数据可视化的呈现方式时，应选择精简且便于用户理解和分析的图表类型和格式。

折线图可以快速、简洁地展示趋势，信息传达明确，不易引起误解，特别适合展现随着时间的推移而产生的变化。对于企业而言，折线图可以轻松反应出收入的正负走势，可以用于预测未来绩效。企业可以利用折线图来比较在同一时间段内的不同指标，如月度销售额。

饼状图一眼看去似乎是一种很明晰的数据可视化形态。饼状图让比较变得简单直观，可以让用户对几种类别之间的对比一目了然。然而，在业务环境中，海量的数据分析远非课堂中的模拟演练可比，如果用饼状图呈现就会更加难以理解了。你有没有尝试过，在一个饼状图中对比20个类别？

简单来说，当要比较的类别超过5个时，饼状图就不会是理想选择了。当类别超过了5个，或是各类别间的数值非常接近，那么在这种情况下，用柱状图来进行数据的可视化呈现会更好。

使用正确的颜色和标签来设置图表格式，可以让图表更易于理解、更具视觉吸引力。有效地使用颜色，可以增强用户对数据的理解，并将其关注吸引到重要的数据上。相反，颜色使用不当则会为终端用户带来困惑，破坏其洞察。

用颜色区分不同数值还有一个简单的方法，那就是使用不同深浅的同色系颜色。在下面的示例中，就为数值更高的类别选用了更深的颜色。

颜色可用于突显各类别的次要信息，或在演示文稿中代表一些次要指标。然而，在诠释常规数据时，设计者应避免使用交通信号灯的颜色（红、黄、绿），因为这些颜色主要用于表示告警、负/正数和阈值。同时，还应牢记，有色觉障碍的人可能会把红色和绿色看成一种颜色——棕色。

在大数据时代下，世界正朝着让信息更易触达的方向发展。我们在进行数据的视觉化呈现时，要避免使用太多不必要的颜色。使用颜色时，也要考虑赋予其一定的意义，从而让它们帮助你强化要传递的信息，而非让颜色喧宾夺主模糊了重点。如果需要区分的类别超过了5个，可以考虑使用渐变色，这也是一种对数据进行排序的方法。

数据可视化中的一个常见错误是对颜色、图形和标签等视觉元素的使用不足。建议大家学习一下如何使用显示精确数据的标签来提升数据可视化的效果。整洁、全面的数据标签可以让用户对数值和百分比等信息一目了然。尤其当用户没有时间去图表里细看数据或用视图工具检索信息时，数据标签会非常实用。

有效的数据可视化能够让您的分析师和业务用户更方便地获取数据，同时也能够让他们自行推进对数据的开发和探索，从而提升效率。呈现数据时，应尽量按升序或降序排列信息，除非必须要按时间来排序。按一定顺序排列的信息可以有效地传递结果，例如，确定哪个类别表现最好或最差。

要增加图表的清晰度，还应避免让数据的呈现误导用户。在做双竖轴图表时，要留意两边的纵轴是否可以同步，从而用更精确的方式展示数据，避免误解。如下例所示，您可能需要同时展示两项不同的指标——销售额和利润。要在这种情况下打造更有效的可视化数据，您可以同步轴的比例，让数据的诠释更符合受众的预期。

总而言之，采用以用户为中心的设计方式，可以提升数据的呈现效果。

“数据可视化不应当以数据为导向，而是要以人为导向。因此，在设计可视化方案时，我们必须考虑受众及其背景，”数据可视化专家Benjamin Wiedekehr表示。用数据讲故事，永远不要忘了故事的主线，要将观众的注意力聚焦到故事的要点上，运用上面提到的三个妙招就好。这样，您在下一次进行数据可视化操作时，就会发现，只要正确使用了图表、排序、配色和标签，您的故事就会更清晰，更简明，推动您的受众开启下一步行动。