如何做一份完美的数据可视化图

想做数据可视化设计，那你必须要先知道这几件事，接下来我们就来聊聊关于如何做一份完美的数据可视化图?以下内容大家不妨参考一二希望能帮到您!

如何做一份完美的数据可视化图

想做数据可视化设计，那你必须要先知道这几件事

“混乱和混乱不是数据的属性-它们是设计的缺点。”-爱德华·塔夫特

数据可视化故名思议：以某种示意图的形式来表现经过分析处理后的数据信息。换句话说，这是一种视觉上传达一定数据内容信息的方式。那根据其数据属性，可以用许多不同的方式表示数据，例如折线图，条形图，饼图 ，散点图或地图。

当然对于数据分析和图形设计人员里说，数据可视化不是简单的利用图形来表现数据而已，遵守数据可视化最佳呈现数据分析结果的手段非常重要。不仅仅是要视觉上引人入胜，而且永远不要误导别人。特别是在处理非常大的数据集时，开发统一的格式对于创建既有用又吸引人的可视化至关重要。

为什么要使用数据可视化？

据IBM称，我们的世界每天要创建出高达2.5万亿字节的数据。麻省理工学院的研究科学家安德鲁·迈克菲（Andrew McAfee）和麻省理工学院的埃里克·布林约尔夫森（Erik Brynjolfsson）教授指出，“每秒通过互联网的数据比20年前存储在整个互联网中的数据还多。”

随着世界与越来越多的电子设备建立联系，数据量将继续呈指数增长。科学家们预测，到2025年将有163 ZB（163万亿GB）的数据。

人脑很难理解所有这些数据，实际上，如果不进行某种类比或抽象，人脑很难理解大于5的数字。数据可视化设计师可以在创建这些抽象中发挥至关重要的作用。

毕竟，如果不能以有用的方式理解和使用大数据，那么它就毫无用处。这就是为什么数据可视化在从经济学到科学技术，医疗保健和人类服务等各个领域都起着重要作用的原因。通过将数据和其他信息转换成图表，内容变得更易于理解和使用。

图源：百度图片

何时使用数据可视化？

由于过往的数据分析报告很难以快速且明确的方式，来让人理解大量数据背后的信息。而数据可视化能够将企业运行过程中产生的所有数据，以视觉图表的方式，清晰有效地传递出数据当中的重要信息。很多企业管理层从实践中看到了数据可视化的价值，它能够使决策者能够解决难以快速读懂数据分析报告的问题，以数据可视化的模式来理解数据，以便做出对企业更好的决策。

无论是在业务，技术，科学还是其他领域，都需要了解大数据集以做出明智的决策。而清晰的数据可视化效果使复杂数据更易于掌握，因此更易于采取行动。

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数据可视化的设计制作需要遵守的原则有哪些？

明确项目目标

数据可视化应该回答重要的战略问题，提供真实的价值，并帮助解决实际的问题。例如，它可用于跟踪绩效，监视客户行为并评估流程的有效性。而在数据可视化项目开始时应该明确好所需要花费的时间，明确项目目的和数据分析展示的优先级，以及最终的数据可视化效果要有用，避免浪费时间创建不必要的视觉效果。

了解受众

数据可视化在设计过程中如果没有考虑到与目标受众清楚地交流，那么它的设置则毫无用处。它应与受众的专业知识兼容，并能够让受众轻松，快速地查看和处理数据，还要充分考虑到受众对数据呈现的基本原理的熟悉程度，以及他们是否可能具有数据可视化的背景知识，是否需要经常定期查看图表。

使用正确的数据图表

图表种类繁多，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。正确的图表不仅会使数据更易于理解，而且会以最准确的方式显示出来。为了做出正确的选择，必须充分考虑需要传输什么类型的数据以及将数据传输给谁。

最受欢迎的数据可视化图表类型

折线图：折线图应用于比较一段时间内的值，并且对于显示较大和较小的变化都非常有用。它们还可以用于比较对一组以上数据的更改。

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条形图：应使用条形图比较几种类别的定量数据。它们也可以用来跟踪一段时间内的变化，但是最好仅在这些变化很重要时使用。

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散点图：散点图应用于显示一组数据的两个变量的值。它们非常适合探索两组之间的关系。

图源：华尔街日报/美国失业率统计

饼图：饼图应用于显示整体的一部分。他们无法显示诸如随时间变化的内容。

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更多具体的图表如何选择可以看我下面