对数据分析和图形设计者来说，数据可视化并不只是简单地用图形来表示数据，最好地呈现数据分析结果的方法很重要。不仅要看起来吸引人，而且绝不能误导他人。尤其在处理大型数据时，开发统一的格式是至关重要的。

为什么要使用数据可视化？

如果不能有效地理解和利用大数据，那么它是无用的。正因为如此，数据可视化功能在经济、科技和人类服务等各个领域都扮演着重要角色。把数据和其它信息转换成图表，使内容更容易理解和使用。

什么时候使用数据可视化？

因为过去的数据分析报告很难快速而清晰的让人们了解大量数据背后的信息。并且数据可视化可以将企业运行过程中产生的所有数据，通过可视化的方式，清晰有效地传递出数据中的重要信息。

许多企业管理人员都从实践中看到数据可视化的价值，它可以让决策者解决快速阅读数据分析报告所带来的困难，在数据可视化模式下理解数据，从而作出更好的企业决策。

不管是商业，技术，科学或其他领域，需要掌握大量的数据来作出明智的决定。而且清晰的数据可视化效果使得复杂的数据更容易掌握，从而更容易采取行动。

设计和制造数据可视化遵循什么原则？

第一：确定项目目标。

资料可视化应该回答重要的战略问题、提供真正的价值和帮助解决实际问题。举例来说，它可以用来跟踪性能，监控客户行为和评估过程的有效性。数据可视化项目开始时，应该明确所需的时间，明确项目目标，数据分析的优先级，以及最终数据可视化效果，避免浪费时间第二：创造不必要的视觉效果。

在设计过程中，如果数据的可视化没有考虑和目标观众进行清晰的沟通，那么它的设置是无用的。这应该与受众的专业知识相适应，并能使受众轻松、迅速地查看和处理数据，同时也要充分考虑到受众熟悉数据呈现的基本原则，以及他们是否有数据可视化的背景知识，以及第三：是否需要经常查看图表。

图的种类很多，选择哪种类型最适合可视化呈现的数据本身就是一门艺术。恰当的图表不仅可以让数据更容易理解，而且还可以最精确地显示出来。要作出正确的选择，就必须充分考虑需要传送什么样的数据以及传送给谁。

折线图：折线图用于比较一段时间内的数值，它在显示大或小的变化时很有用。也可用来比较对多组数据的更改。

柱状图：应该使用柱状图来比较几种定量数据。还可以用来跟踪一段时间内的变化，但只有当这些变化非常重要时才使用。

当把大数据集合编译成可视图表时，一致性尤其重要。一致的设计能有效地淡入背景，让使用者更容易处理资讯。出色的可视化效果可以帮助观众从所呈现的数据中得出结论。

当创建数据层次时，将以某种方式向决策者显示需要强调的各种数据点。例如，为了强调最大值，可以从高到低排列，或者以突出的方式显示对用户更重要的类别。

即使改变显示数据的顺序，所用的颜色(例如最重要的点用了亮的颜色，或基线数据呈灰色)，以及图表中各元素的大小(例如，将饼图的某些部分扩展到图表的常规边框)，这些方法都有助于用户更容易地解释数据。

色彩通常是一种用来表示和区分信息的方法。最新的一项研究表明，它也是决定使用者决策的重要因素。

一些学者通过分析图表中所用的不同颜色组合的反应，发现他们更喜欢那些色彩变化较小的调色板，因为它对人们更具美感。

不过发现，尽管色彩变化较小，但如果在视觉图表中使用细腻的颜色会使图形直观，难以区分，导致无法有效地分析和获得信息，这就完全违背了创建可视显示数据的目的。

因此，在数据可视化的图表颜色选择上，我们应该注意使用一些技巧来提高图形的可读性：

在图案或纹理上用颜色来传达不同类型的信息。

用文字或者图标标记元素。用高反差的色彩来填充不同国家的地图板块，可以让人一眼清楚地读懂不同地域的分类，将信息传递得非常清楚。优秀的数据可视化应该清晰地描述故事，避免扭曲，并避免不能精确表示数据集的视觉表示，比如3D中的饼图。

使用数据可视化应该是为了让观众得出某些结论，而不是歪曲数据本身，这一原则对于设计公众消费信息图等内容尤其有用。创建数据可视化图表通常是为了支持特定的结论而非简单地传递数据。所以，设计者可以使用颜色选择、指定数据点等方法来强调关键数据，而不要选择那些会造成误导的图表形式。

如果Y轴没有从零开始，可能会使数据看上去比实际的结果要大。这样就造成了可视化的误导，不能澄清所显示的数据。互动数据分析的可视化图表也能做得很好，使数据易于理解。

一个好的数据可视化应该通过图形来清楚和有效地表达数据集。最好的视觉效果应该更容易让数据一目了然。可视化分解分解所获得的复杂数据信息，让目标受众更容易理解和根据他们的决定。

数据可视化尤其应该遵循这一理念。旨在通过设计强化数据，而不是让设计本身引起注意。

在数据可视化设计的关键点上，我们需要考虑到数据可视化设计的要点，创建对观众来说是非常有用的。

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