好享学 | 你真的知道如何进行正确的数据可视化吗？
人们通常习惯于使用可视化图表来向受众展示自己的统计成果，但是如何选择可视化图表呢？可视化图表类型的选择并不依靠纯粹的审美，也不是个人的选择，它决定了你的受众是否能够准确理解图表中所传达的信息。
本文主要讲述可如何进行准确的数据图表的选择。从而让最终的数据可视化成果可以吸引更多的受众。
糟糕的图表
条形图通常被用于表示随时间变化的数据集或按多个类别分组的数据集（表示不同的行业或者食品或者两者都要进行数据可视化时），注意下面的几点对于读者理解你的条形图有一定的助益。
条形图的排序采用时间顺序 用一个坐标轴来表示时间，另一个坐标轴来表示数量 涉及多个类别的条形图，可以为每个类别制作单独的图表 相同时间标签上的条形图可以并排或者堆叠在一起（如下图所示）
*支持蓝牙的设备遍布全球（十亿级别）。节选自一份蓝牙交互报告，由杀手视觉策划设计。
折线图
折线图与条形图类似，可用于对显示一段时间内的数据或按类别分组的数据进行可视化，但不同的是折线图允许有细微差别，并且它可以显示很长一段时间内的信息或大量渐进式的变化的数据。这是因为线的有机性质使折线图可以弯曲，可以向展现更多数据中的细节。
没有人可以读懂的漂亮图表只是一个抽象的艺术品。
在使用折线图时应注意以下几点：
在不同时间段之间填入准确的数据 谨慎使用折线图，折线图表示数据之间的变化通常都是使用线性来表示，然而，通常数据的变化并非是线性的 尽量使用完整的数据集，避免歪曲数据
艾伦-多尼（Allen Downey）提供了一个何时使用折线图的可视化案例，他使用了一个折线图来描绘投头胎婴儿九周内出生的可能性。
饼图和圈图
圆图是最广泛使用的数据可视化图表之一。圆图包括饼图（实心）和圈图（中空，周边为圆形数据条）。这种图表的使用范围非常广，但是不得不说的是它是经常被错误使用的可视化图表之一。使用圆图时需要注意以下几项：
需要进行可视化的各部分数据加起来是一个整体时，才能使用圆图 原图不能展示增长或者减少的趋势 用饼图来展示随时间变化的数据，则需要为测量数据的每个时段创建一个新图表，并将它们一起显示以进行比较
通过一个案例来讲述：
2016年至2017年间，在YouTube上品牌视频内容浏览量增长了99%。下图中所使用的圆图就是错误示例，此种情况应该使用条形图，一个表示2016年的基线浏览量，另一个表示比该基线增长99%：
数量图
数量图非常适用于较小数量 适用于小百分比或小比例的饼图 对于较大的数字，数量图通常不起作用 如果统计数据适合使用数量图来表示，那么应该使用何种象形图来进行表示
排版设计
我们目前所看到的关于数据可视化的文章中很少会提到排版设计的部分，但是如果正确使用排版设计，对于数据可视化图表的信息传达是非常有用的。
在进行数据可视化的过程中，经常会遇到一些局限，此时，排版是最好的解决方案。
如果数据表中的数据出现以下情况，那么通过排版来解决会是一个很好的解决方案。
数据量很大 数据并不是一个整体或者是经过增加或者减少的百分比 数据是独立的，并不与其他的数据进行比较 已经排除掉其他类型的数据可视化，并符合上表面的其中的任意一点
如果以上都不符合，那么就使用文字来进行数据可视化，毕竟数据可视化只有在准确的时候才是有效的。
增强排版效果的方法是将它与一个象形图、一个图标或者插图结合起来，这有利于读者更好的提取数据可视化中的信息。
接下来展示一个针对不同类型进行数据可视化（包括排版）的案例。
来源：Killer Visual Strategies
在这个例子中，我们可以看到
使用数量图可视化数字16是有意义的——小数字，因此很容易直观地相加 对180万的统计数据利用饼图进行了数据可视化 对于180w的统计数据如果使用数量图一一列举，就会难以理解
无论哪种解决方案最适合你的数据，数据可视化美学考虑横跨了所有形式的数据可视化。除了单纯地使用合适的数据可视化技术外，还必须使用正确的美学语言以便于读者从数据可视化图表中提取有效的信息。有趣的现代霓虹灯式折线图，不适用于投资者和企业高管，同样平面灰度的饼图并不合适出现在夏季露营手册上。
所以，在进行数据可视化的过程中一定要确保形式和功能被同等考虑——因为一张没人看得懂的漂亮图表就只是抽象艺术。
编辑 | 张静红
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