新世野｜在作图上，经济学人都在犯错，你该如何避免？

新世野是高下制图推出的数据可视化的案例推荐栏目，我们将定期为您带来全球优秀信息的可视化案例。

本文转载自公众号高下制图

    通常我们在做完数据分析后，最后一个步骤就是用适当的方式，将资讯表现出来，让主管、客户、政府单位可以了解你的观点。然而，我们制作图表的时候，常常踩到雷而不自知。

下面经济学人的作者将带我们了解，制作图表时最容易犯的三个错误，以及该如何修正。您可以点击左下方阅读原文，或是扫描文末二维码进行阅读。

误导性的图表：坐标轴位置、尺度、图片形式皆会影响判断

• 错误一：截断标尺

这张图本来是为了显示 Corbyn 先生的帖子和其他帖子之间的差距，但是原图不仅弱化了 Corbyn 先生的点赞数，还夸大了其他帖子的点赞数。在重新设计后，很好地突出了了 Corbyn 先生的数据优势；
除此以外，原图的色彩搭配方案没有实质性意义。

• 错误二：故意操纵坐标轴来假装存在相关关系

这张图表是为了佐证狗的体重与脖子大小完全相关，但是原图纵坐标的双刻度间距不同，从而传递出误导性的信息。重新设计之后，图表的线性关系才具有科学可比性。

• 错误三：选择错误的视觉化方法

由于使用了错误的绘图方式，调查者得出了不确定的研究结果。在使用了科学的平滑曲线之后，使得图表信息一目了然，更具有说服力。

模煳的图表：不同图表混搭，颜色选择不当

• 错误一：「发散性思维」 过于发散

上图显示的是美国的货物贸易逆差和制造业的就业人数之间的关系。原图把贸易逆差（负值）和制造业就业人数（正值）结合起来，图表逻辑显得很不合理。重新设计之后，不仅关系清晰，而且空间占用恰当。

• 错误二：莫名其妙的颜色使用

上图对一些国家政府在养老金福利上的支出与65岁以上的人口比例进行了比较，尤其是巴西。但是原图的颜色区分没有实际意义，看起来比较杂乱；新图则采用了科学的可视化原则，图表信息干净可区分。

未能说明问题的图表：过多资讯掩盖观点

• 错误一：包含太多细节

上图显示的是一些欧元区国家的预算余额和经常账户余额；原图由于堆叠了很多数值太小的数据，使得图表信息无法辨认；新图则将数值太小的数据归为其他，使整个图表界面清爽了许多。

• 错误二：大量数据，空间不足

数据太多，无法在图表上输出简洁的观点；替代方案就是砍掉一些数据，或者是改变作图思路。
本文由“壹伴编辑器”提供技术支持扫码阅读原文

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