数据可视化图表怎么做才对

如果有一两组准确的统计数据，你准备怎么把它们传达给人们，你该怎么做呢？是用文字呢，还是画出来呢？或者是用可视化图表呢？为了把数据里蕴含的有用的信息全面准确传达给人们，它们就必须有能吸引人的能力和准确的表达。

所以，怎么用准确、引人的方式来实现数据可视化，下面就要开讲了。

条形图

对于随时间变化的数据集或按多个类别（例如不同的行业或食品）进行分组的数据，条形图是一个不错的选择。下面这些技巧可以让您的条形图易于阅读：

按照时间顺序排列数据条

使用一个轴标记时间范围，另一个轴标记数量。

不要将数据按照值的大小进行排序，对于查看者来说，按时间顺序排序更佳。

对于涉及多个类别的条形图，您可以为每个类别单独制作图表，也可以通过在每个时间标签处包含多个数据条(每个类别一个数据条)来将其保留为一个条形图。这些数据条可以是并排的，也可以堆叠在一起，如交互式蓝牙年度报告中的图表所示：

具有蓝牙功能的设备的全球出货量（十亿）

如果您的数据集分为多个类别，并且不受时间限制，则应按从最大到最小或从最小到最大的顺序组织条形图。这样做可以帮助观众快速得出结论。但是，如果这些类别的值加起来是一个整体（例如按类别划分的总收入），则在条形图中不能明显体现。对于此类数据，您应该改用饼图。

折线图

折线图非常类似于条形图，可用于显示一段时间内的数据或分组数据。但是折线图可以显示出更细微的差别。适合展现长时间跨度或大量不断变化的数据。这是因为线条的有机特性使它可以弯曲和产生更细小的变化。

在仅有几个时间点时，使用折线图应格外注意。如果不知道如何在有数据的时间段之间准确表示数据，大概率会画一条直线。但是，这些时间之间的增长或下降速度可能并非如此线性。因此，应谨慎使用折线图并使用完整的数据集，以免扭曲数据。

艾伦唐尼在他的文章中提供了一个很好的示例，说明何时使用折线图来说明头胎婴儿是否更有可能晚出生。他使用折线图在九周的时间内绘制出了出生的可能性：

鉴于该图表基于30,000多个数据点（每个数据点记录一个活产婴儿），因此有足够多的数据来说明随时间推移的所有增量变化并得出平均分布。

如果您不按时间或类别显示数据，则折线图不适合您。不过，针对分类数据有许多适用的图形应用程序。以下是另一个非常适合显示整体部分的选项。

饼图和甜甜圈图(环形图)

饼图是最常用的数据可视化形式之一。分为饼图（实心）和环形图（空心，带有包含数据的圆条）。

这种图表非常流行，不幸的是，它也是数据可视化图表怎么做中最被滥用的类型之一。

饼图只能在部分相加为整体时使用。例如，“ 75％的毛毛虫喜欢吃苹果”可以显示为饼状图，因为它表示所有毛毛虫中喜欢吃苹果的占75％。

与条形图和折线图不同，饼图不能单独使用以显示增加或减少。为了证明我的观点，让我们看一下Tubular Insights中有关视频营销的统计数据。

在2016年至2017年期间，YouTube上的品牌视频内容观看次数增加了99％。圆圈图显示99％是不正确的。这样一来，似乎有99％的视频观看次数是品牌视频，这是错误的。取而代之的是，您需要一个带有两个条形图的条形图，一个条形图表示我们自2016年以来的观看次数并作为基准，另一个条形图表示比该基准增加了99％：

如果要使用饼图来显示随时间变化的数据，则可以针对要测量的每个时间段创建一个新的饼图，并将它们一起显示以进行比较。

象形统计图

象形统计图是用于显示数量的重复象形图或图标。一个常见的示例是使用多个人形图标来表示人群。您可能已经从浴室门上经典的男性和女性图标，看到了这种表达方法。

象形统计图对于小数目来说（例如“我们这条街上开设了12家新餐厅”）非常好用。它也同样适用于小的比例或者百分比。例如“我们这条街道上的四家餐厅中有三家[75％]供应比萨”。

如果您需要一个说明来解释它，那么象形统计图不是正确的选择。

象形统计图通常不适用于较大的数字。想象一下，您的数据是“ 2018年售出11,214件商品”。您的报表中没有空间容纳11,214个图标。因此，您可能想添加一个换算公式：“ 1个购物袋图标代表1,000件商品”，这样就可以只显示11个购物袋，那么这样做是否可行呢？

您可能想要表明这是一个很大的数字。但是，当您以这种方法进行表达时，这种可视化只会产生相反的效果。即使有“ 1个购物袋图标代表1,000件商品”这个前提，11个购物袋看上去也不是一个很大的数目。而直接使用数字“ 11,214”则更具说服力。

使用此方法表示比率也会发生同样的事情。例如，想象一下使用象形统计图表达“ 2018年售出的11,214件商品中有8,370件是杯子”。还是算了吧！因此，如果您还需要一些公式和说明来进行解释，那么象形统计图不是正确的选择。

如果到目前为止，您的统计数据仍足以满足您的量化要求，请考虑应使用哪种象形统计图。请注意：由于象形文字非常简单，因此对于严肃的主题而言，象形文字会显得过于简化。您一定不希望使用一个过于简单的图标来探讨一个严肃的话题。

如果您的统计数据太大或不适合使用象形统计图，则有一个简单的解决方法：文本。下面将为您介绍何时以及怎样使用它。

文本

我敢打赌，您一定不希望在有关数据可视化的文章中看到有关文本的部分。但是，如果使用得当，文本确实可以将信息带入生活。

事实是，在少数情况下，使用文本确实是最好的解决方案。首先明确一点，永远不要因为懒得使用可视化对象而使用它。不要倒退回过去的纯文本解决方案！而是要智能地使用文本来获得成功和有效的内容。

在以下情况下，您的数据点或编号可能是排版的理想选择：

非常大的数据（大于100）

它不是整体的百分比，也不是增加/减少的百分比

它是独立的-即未与其他数字进行比较

在使用文本解决问题之前，请对照上述每个要点检查您的数据，并考虑一下已经讨论过的其他类型的数据可视化。使用文本之前，应排除所有其他可能性。这是因为视觉效果在吸引观众方面更出色，更有效。但是，视觉效果只有在准确的范围内才有效。如果通过可视化为数字带来混乱或不准确，则只需输入文本即可。

强化文本的一种方法是将其与象形图（就像您在量化图中使用，但仅是一个）结合起来，使用图标或插图。这将有助于为观看者提供有关统计主题的视觉背景，同时让数字说明一切。

这是针对不同类型的数据可视化（包括文本）挑选的示例：

杀手级视觉策略

在此示例中，使用象形统计图可视化数字16是有意义的-它是一个很小的数字，因此很容易在视觉上进行累加。但用1比1的象形统计图来表示180万的数据是难以理解的。而且根据上文的结论，如果您需要使用标注，例如将每个图标等同于数量为100或1,000，那么象形统计图就是不正确的选择。这就是为什么通常最好将非常大的数字表示为文本的原因。

无论哪种解决方案最适合您的数据，美学方面的考虑都涵盖了所有形式的数据可视化。除了要使用的正确的数据可视化技术外，您还必须选择正确的美学来表示您的信息并覆盖您的受众。具有现代风格的有趣的霓虹折线图可能不适用于向投资者和最高管理层进行报告的报表。而对于夏令营小册子，平坦的灰度饼图可能是错误的选择。

因此，请务必同时考虑形式和功能-因为没有人能读懂的精美图表只是抽象艺术。