什么是数据可视化?

数据可视化（通常称为图表或图形）是数据的图形表示形式。其目标是以清晰简洁的格式传达信息。

数据可视化既是一门艺术，也是一门科学。选择正确的图表类型并添加功能以增强可视化效果，同时保持其可读性非常具有挑战性。

如何选择数据可视化

在大多数数据可视化产品中都可以轻松获得许多类型的图表。例如，SovitChart 提供了超过多种类型的图表。那么如何选择要使用的图表呢?

通常，应该选择最直接的可视化效果来传达想要表达的观点。选择可视化时，应始终从受众的角度思考，并做出设计选择，使他们能够快速理解要传达的见解。

使用的常见图表类型

虽然许多图表类型可用于同一组数据，但以下是一些常见用例以及通常与它们关联的图表。

要对数据随时间变化进行趋势分析，请选择一下图表：

· 折线图

· 柱形图

要比较不同类别的值，请选择一下图表：

· 柱形图

· 条形图

· 饼图

要显示总计的组成，请选择一下图表：

· 饼图

· 堆积条形图

要了解因素之间的关系，请选择一下图表：

· 散布图

要了解数据的分布情况，请选择一下图表：

· 散布图

· 箱线图

数据可视化的最佳实践

设置图表轴的格式

图表的轴传达图表中显示的数据的上下文和比例。以这种虚构的月收入趋势为例：

许多数据可视化工具默认从 0 开始 y 轴，就像此图表一样。但是，该比例可能会使查看数据的实际值变得困难。经验法则是在 y 轴中选择范围，以便趋势占据图表空间的三分之二左右，如以下示例所示：

颜色的使用

图表中的颜色不仅用于美学目的，还可以在数据可视化中发挥关键作用。热图是使用颜色作为图表附加维度的绝佳示例。它们通常用于同期群图表，其中颜色的阴影表示同期群值的程度。此同期群图表中的阴影清楚地表明，对于所有同类群组，同期群的价值会随着时间的推移而迅速衰减。

颜色也经常用于散点图中，以向图表添加分类维度。例如，此图表使用颜色来区分对应于男性和女性。

其他可视化最佳实践

另外，还可以向图表添加许多其他功能：趋势线、注释、其他维度等......但如前所述，请始终记住，可视化的目标是清晰简洁。

分析师经常陷入的陷阱是向图表添加许多功能以显示非常详细的信息。彻底分析数据的人可能能够轻松查看非常复杂的图表并理解它所反应的问题。但是，那些没有接近数据的人可能会很难理解。请记住，清晰简单的图表比没人理解的复杂图表更能直观的反应出想要表达的结果。

结论

创建清晰简洁的数据可视化与其说是一门科学，不如说是一门艺术。请记住保持图表简单易读，并从目标受众的角度进行可视化设计。

在数据时代，实际分析中，当数据量较大时，很难直接通过原始数据观察数据的变化或问题，所以需要借助不同的图表形式来帮助我们发现问题，这时候就需要一个合适的数据可视化工具，例如SovitChart作为一个低门槛的图表可视化工具软件，无需编程基础，轻松拖拽即可完成，小白初学者轻松拿捏，基础版还可以永久免费使用。