在數據真正重要的世界里，我們都希望創建有效的圖表。但數據可視化很少在學校教授，或在在職培訓中涵蓋。所以我們大多數人都在自主學習，但我們經常會做出一些讓我們的領導或客戶感到困惑或錯誤的可視化效果圖。
從過度復雜或過度使用我們的圖表以致傳達完全不准確的信息，到如今我們可以輕松避免常見的設計缺陷，現在我們將這些可視化控件放在一起，有效地了解其數據的含義，以幫助您創建更簡單的圖表。
現實
俗話說，文不如表，表不如圖，所以大多數人都相信，無論您說什么，只要插入圖表就一切萬事大吉了，但鑒於各圖表展現的說服力，這一點是很重要，我們要正確地使用它們，並堅持把客戶的最佳利益作為我們設計的核心。另外，圖表可以通過許多不同的方式意外地傳達錯誤信息，歪曲事實，或者使數據難以快速被解密和消費。
“許多圖表都有復雜而智能的底層信息，但它們的展示無法傳達預期的信息。”Dona M. Wong - 數據可視化專家
從零開始
條形圖非常適合比較。為了判斷它們的終點，條形應該從零基線開始。
為了讓人們從條形圖中得出有意義的結論，必須完整地顯示這些條形圖。要執行此操作，您需要將垂直軸開始為零。
條形圖通常易於閱讀，因為它們“要求”我們的眼睛做一件簡單的事情：比較條形圖的相對高度。但是，如果我們只是展示條形圖的提示來誇大數據的差異，我們的客戶就會失去進行有用的視覺比較的能力。
Dona M. Wong寫道：“截斷等於虛假陳述” 。因此，人們要么被誤導，要么帶走錯誤的信息，要么最終不得不閱讀數字，但這會破壞圖表的目的。
2扭曲的現實
折線圖通常顯示趨勢。拉伸圖形的高度可以創建假戲劇，而拉伸寬度可以低估它。
類似於拉伸或壓扁的照片，圖表的尺寸 - 或其縱橫比 - 可以改變我們呈現的圖像。但是，雖然您通常無法在照片中使用錯誤的寬高比，但圖表中的扭曲寬松比例很容易被忽視。這是否會導致過分誇張或壓縮的信息，也只會誤導您的客戶。
“制作圖表的高度或寬度沒有單一的規則，但有用的概念涉及'銀行業務到45°'，即圖表中的平均傾斜角朝向45°，”數據可視化專家安迪·柯克寫道。這可能是不切實際的測量，但通過眼睛判斷傾向於做到這一點。
3拋棄餡餅
餅圖似乎很友好，但實際上它們很難閱讀。在大多數情況下，您可以找到更好的選擇。
餅圖是較大的區域圖族的一部分，這些圖很難解釋。然而，餅圖在幾乎所有專業和教育環境中被廣泛使用和濫用。
最好避免使用餅圖的原因很簡單：我們的大腦無法進行准確的估計或角度比較。如果切片的尺寸相當接近，那么很難分辨出哪個更大（當然也不是不可能），當它們的尺寸不接近時，你能做的最好的判斷就是確定一個比另一個大。
使用餅圖提供精確數字需要付出很多努力，例如依賴可能不適合的直接切片標簽，或者使我們的眼睛在餅圖和圖例之間來回跳躍的圖例。
4大小事項
比較區域或體積比長度更難。為避免我們給人留下錯誤的印象，請將其作為最后的手段。
當我們被要求一次判斷和比較兩個維度時，例如，兩個圓圈，我們很少做出准確的估計。我們通常會低估大圓圈的大小，並高估小圓圈的大小。這是因為我們本能地判斷形狀的長度或寬度而不是它們的面積。
“尺寸計算的幾何精度是至關重要，” Andy Kirk寫道。在構建或讀取比例形狀圖時，記住一個簡單的規則是有用的：當我們將圓的高度加倍時，我們實際上是四倍，而不是兩倍，因為這是它的面積。請記住，如果您決定讓您的圓圈顯示為3D球體，那么您不再代表區域而是體積了。
少即是多
法國作家Antoine de Saint-Exupery表示，“完美無法實現，無需增加任何東西，但什么時候都無法消除。”
我們用圖表做出的一個常見錯誤就是用不必要的元素來覆蓋它們。通常的嫌疑人是顏色過多，圖形雜亂和濫用特效。在我們的值中顯示太多小數位是另一個值得注意的地方。像這樣的細節不會給任何人留下深刻的印象，但會使你的圖表整齊。
“圖表不僅僅是插圖，它們不僅僅是圖紙，還帶有意義。”Alberto Cairo - 視覺和數據記者
彩虹之上
使用顏色來傳達信息而不是用於裝飾。太多的顏色可能會混淆和迷惑。
在設計圖形時，顏色既可以是你的朋友，也可以是你的敵人。根據我們如何使用它，協調好它的顏色可以使它優雅地突出顯示數據，或創建視覺效果顏色過艷而使客戶感到困惑。
數據可視化專家Stephen Few寫道：“當任何顏色與常規形成對比時，我們的眼睛會注意，我們的大腦會嘗試為這種差異賦予意義。” 太多的含義或顏色，只會模糊你的信息，讓人偏離軌道。
此外，使用不同顏色的元素，如條形或線條，對於色盲讀者來說可能難以理解。出於這個原因，您可以改變強度或添加符號或數字，以使這些讀者清楚。
“圖表顏色搭配就如一個人整體穿着色彩搭配，一個好的外在形象，不僅是還是您的作品都會更容易獲得別人的青睞” 多納慕王說。
備用墨水
背景，邊框，陰影，黑色網格線和不必要的標簽是你的敵人。去掉他們以突出客戶對數據的關注。
為了說明這一點，美國統計學家愛德華·圖夫特（Edward Tufte）在他最有影響力的一本書中創造了“chartjunk”一詞：“圖形的室內裝飾產生了大量的墨水，並沒有告訴客戶任何新東西。裝飾的目的各不相同，使圖形看起來更加科學和精確，使展示活躍，讓設計師有機會鍛煉藝術技巧。無論其原因如何，它都是非數據墨水或冗余數據墨水，而且通常是圖表垃圾。“
簡單的解決方案是使用最少量的墨水來傳達您的信息，並刪除任何令人分心的事情。這樣，您就可以使數據和圖表脫穎而出。正如阿爾貝托·開羅所說：“白色空間不是空的空間。”
一個維度太遠了
除非您實際繪制第三維，否則請勿使用3D。它扭曲了數據並使其比較更難。
大多數數據可視化專家都認為3D效果的使用充其量是不必要的，最糟糕的是，這是一個令人迷惑和混亂的元素。Andy Kirk寫道，它“扭曲了客戶在任何可接受的准確度范圍內讀取數值的能力” 。
有趣的3D圖表有一些非常吸引人的東西。然而，在大多數情況下，第三維（或深度）純粹是裝飾性的，並且使人們難以處理數據。在3D圖表中，后部相對於前部看起來更小，或甚至被它隱藏，這使得對值和比較的判斷幾乎不可能。此外，大家不知道要根據軸刻度測量3D形狀上的哪個點。在大多數情況下，3D圖表只會浪費您和您的客戶的時間和精力。
堅持這一點
額外的十進制位置看起來令人印象深刻並且意味着准確性，但它們通常毫無意義。因此，在繪圖之前，請先退后一步。
通過顯示太多小數位來過度表示數據的數值精度可以使您的圖表看起來准確，但這種特異性只會產生誤導。即使您沒有誇大數據的精確度，並且您的數字真的准確無誤，但是使用這些細節來超載您的受眾通常也是無用的。
“為數字選擇合適的精確度可歸結為單一的設計實踐：精度水平不應超過滿足溝通目標和讀者需求所需的水平，” Stephen Few寫道。請記住，當使用的精度低於可用精度時，讓客戶保持在循環中非常重要。
把事情簡單化
圖表都是為了讓廣大受眾可以訪問數據。這並不意味着你需要過度簡化那些繁瑣的事情，只需要直接明白你的觀點不要過度復雜化。
人們有時傾向於質疑自己的智慧，並在自己難以解釋圖表時自責。但在大多數情況下，這不是人的錯，而是設計的錯。
“采取簡單的方法並使其復雜化相對容易。采取復雜的方式並以一種讓客戶可以訪問的方式呈現它更加困難。所以確定好一個風格，就直截了當的實施進行，不要思考太多。”Cole Nussbaumer Knaflic - 數據可視化專家
避免神秘
文字是我們的朋友。准確的使用標簽意味着沒有人處在圖表示意的盲區。每個圖表和每個軸至少需要一個標題。
注釋是使圖表可訪問的最直接但最常被忽略的步驟。添加簡短且相關的正確文本有助於人們利用他們的智慧來理解數據，而不是弄清楚圖表。
“文本在與數據溝通中扮演着許多角色：用它來標記，介紹，解釋，強化，突出，推薦和講述故事，” Cole Nussbaumer Knaflic建議道。
標簽的基本類型包括圖表周圍出現的圖表標題，軸標題，軸標簽或比例，以及標記圖表內部細節的數據標簽。測量單位和數據源經常被忽略，但它們在消除人們解釋圖表時的猜測中起着關鍵作用。請記住，文字是有幫助的，而不是覆蓋數據的注意力。
一個兩個故事的故事
繪制左邊一個刻度和右邊一個刻度的兩組數據可能會令人困惑，並可能不存在關聯。
如果所有數據都以相同的度量單位表示，則使用公共水平軸繪制多組數據相對容易且有時有用。但是如果它們使用不同的單位，則需要在圖表的右側添加輔助垂直軸。
該顯示需要客戶花費時間和精力來解碼和理解應該針對哪個軸讀取哪些數據。但即使他們解決這個難題，他們也很想比較兩組數據之間的數值大小，鑒於數據的規模和單位不同，這是毫無意義的，Stephen Few說。
作為一般規則，盡量避免在狹小的空間中擠壓太多數據。要講一個精心設計的故事，最好使用兩個或更多圖表。
站在右邊
表格適合查找單個數字。但是，為了幫助人們掃描和比較它們，請將整數齊齊。
要使表格完成其工作，它必須以一種方式顯示信息，這樣可以輕松地識別數字和行到行比較。如果我們將數字對齊到左側或中心，這會破壞圖表展示的目的並迫使人們在值之間來回跳躍，從而難以對數量進行比較。
對齊整數和十進制值都適用於右邊的數字。對於帶有十進制數字的值，Stephen Few建議將小數點和最后一位數字對齊。他解釋說“這可以通過使用相同數量的十進制數字表示每個值來實現，即使它們是零也是如此。”
此外，添加數千個分隔符（如逗號，點或空格）將數字分成更小的塊，可以幫助人們將值存儲在工作記憶中，並輕松發現數字之間的差異。
回歸本源
使用圖表，更簡單總是更好。為了使事情更加清晰，當您有一個或兩個值時，只需顯示數字即可。
我們經常問自己：我應該使用什么樣的圖表？大多數數據可視化專家都認為，使用人們熟悉的圖形表格總是更好。在大多數情況下，條形圖，線條，表格或數字只是向全世界展示數據的最有效方式，只需最少的工作量和空間。
“你有一些數字的事實並不意味着你需要一個圖表，” Cole Nussbaumer Knaflic強調說。當我們嘗試在圖表上只顯示一個或兩個數字時，媒體就會從數據中竊取注意力。直接顯示數字更簡單，更有效。
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