想做資料視覺化設計，那你必須要先知道這幾件事
“混亂和混亂不是資料的屬性-它們是設計的缺點。”-愛德華·塔夫特
資料視覺化故名思議：以某種示意圖的形式來表現經過分析處理後的資料資訊。換句話說，這是一種視覺上傳達一定資料內容資訊的方式。那根據其資料屬性，可以用許多不同的方式表示資料，例如折線圖，條形圖，餅圖 ，散點圖或地圖。
當然對於資料分析和圖形設計人員裡說，資料視覺化不是簡單的利用圖形來表現資料而已，遵守資料視覺化最佳呈現資料分析結果的手段非常重要。不僅僅是要視覺上引人入勝，而且永遠不要誤導別人。特別是在處理非常大的資料集時，開發統一的格式對於建立既有用又吸引人的視覺化至關重要。
為什麼要使用資料視覺化？
據IBM稱，我們的世界每天要創建出高達2.5萬億位元組的資料。麻省理工學院的研究科學家安德魯·邁克菲（Andrew McAfee）和麻省理工學院的埃裡克·布林約爾夫森（Erik Brynjolfsson）教授指出，“每秒透過網際網路的資料比20年前儲存在整個網際網路中的資料還多。”
隨著世界與越來越多的電子裝置建立聯絡，資料量將繼續呈指數增長。科學家們預測，到2025年將有163 ZB（163萬億GB）的資料。
人腦很難理解所有這些資料，實際上，如果不進行某種類比或抽象，人腦很難理解大於5的數字。資料視覺化設計師可以在建立這些抽象中發揮至關重要的作用。
畢竟，如果不能以有用的方式理解和使用大資料，那麼它就毫無用處。這就是為什麼資料視覺化在從經濟學到科學技術，醫療保健和人類服務等各個領域都起著重要作用的原因。透過將資料和其他資訊轉換成圖表，內容變得更易於理解和使用。
何時使用資料視覺化？
由於過往的資料分析報告很難以快速且明確的方式，來讓人理解大量資料背後的資訊。而資料視覺化能夠將企業執行過程中產生的所有資料，以視覺圖表的方式，清晰有效地傳遞出資料當中的重要資訊。很多企業管理層從實踐中看到了資料視覺化的價值，它能夠使決策者能夠解決難以快速讀懂資料分析報告的問題，以資料視覺化的模式來理解資料，以便做出對企業更好的決策。
無論是在業務，技術，科學還是其他領域，都需要了解大資料集以做出明智的決策。而清晰的資料視覺化效果使複雜資料更易於掌握，因此更易於採取行動。
資料視覺化的設計製作需要遵守的原則有哪些？
明確專案目標
資料視覺化應該回答重要的戰略問題，提供真實的價值，並幫助解決實際的問題。例如，它可用於跟蹤績效，監視客戶行為並評估流程的有效性。而在資料視覺化專案開始時應該明確好所需要花費的時間，明確專案目的和資料分析展示的優先順序，以及最終的資料視覺化效果要有用，避免浪費時間建立不必要的視覺效果。
瞭解受眾
資料視覺化在設計過程中如果沒有考慮到與目標受眾清楚地交流，那麼它的設定則毫無用處。它應與受眾的專業知識相容，並能夠讓受眾輕鬆，快速地檢視和處理資料，還要充分考慮到受眾對資料呈現的基本原理的熟悉程度，以及他們是否可能具有資料視覺化的背景知識，是否需要經常定期檢視圖表。
使用正確的資料圖表
圖表種類繁多，選擇哪種型別最適合視覺化呈現的資料本身就是一門藝術。正確的圖表不僅會使資料更易於理解，而且會以最準確的方式顯示出來。為了做出正確的選擇，必須充分考慮需要傳輸什麼型別的資料以及將資料傳輸給誰。
折線圖：折線圖應用於比較一段時間內的值，並且對於顯示較大和較小的變化都非常有用。它們還可以用於比較對一組以上資料的更改。
條形圖：應使用條形圖比較幾種類別的定量資料。它們也可以用來跟蹤一段時間內的變化，但是最好僅在這些變化很重要時使用。
散點圖：散點圖應用於顯示一組資料的兩個變數的值。它們非常適合探索兩組之間的關係。
餅圖：餅圖應用於顯示整體的一部分。他們無法顯示諸如隨時間變化的內容。
更多具體的圖表如何選擇可以看我下面這篇文章：
資料視覺化設計師必備的圖表規範指南
資料視覺化設計時應保持一定的條理連貫性
將大資料集編譯為視覺化圖表時，一致性特別重要。連貫的設計將有效地淡入背景，使使用者能夠輕鬆處理資訊。優秀視覺化效果是可幫助觀看者從中得出有關所呈現資料結論的。
在建立資料層次結構時，會用一些方式為決策者顯示各個需要強調的資料點。比如可以按從高到低的順序排列以強調最大值，或者以突出的方式顯示對使用者更重要的類別。
甚至是改變顯示資料的順序，所用的顏色（例如最重要的點使用較亮的顏色，或基線資料使用灰色）以及圖表的各個元素的大小（例如將餅圖的某些切片擴充套件到圖表的常規邊框）這些方式都可以幫助使用者更輕鬆地解釋資料。
資料視覺化設計時的圖表顏色選擇
顏色一般被廣泛用作表示和區分資訊的一種方式。根據最近進行的一項研究，它也是決定使用者決策的關鍵因素。
有學者分析了人們對圖表中使用的不同顏色組合的反應，發現他們會更喜歡具有細微顏色變化的調色盤，因為它從美學上來說對人們更具有吸引力。
但是，學者們發現，有細微顏色變化的調色雖然很吸引人，但是如果視覺化圖表當中使用細膩的顏色會讓圖表直接，難以區分，導致不能對資料進行有效分析和獲取見識，這會完全違背了建立視覺化顯示資料的目的。
所以在資料視覺化的圖表顏色選擇上我們應該注意使用一些技巧來提高圖形的可讀性：
以高對比色的顏色來填充不同國家的地圖板塊，能讓人一眼清晰的讀懂不同地區間的分類，將資訊傳遞的十分明確。
切記不要在資料視覺化圖表當中扭曲資料
出色的資料視覺化應該清楚地講述故事，避免失真，避免使用不能準確表示資料集的視覺表示形式，例如3D中的餅圖。
像這樣的3D餅圖很難實際顯示每個切片的比例。
資料視覺化的使用目的應該是讓觀看者得出某些結論，並不會去扭曲資料本身，這個原則在設計公眾消費的資訊圖表之類的東西時特別有用。資料視覺化圖表通常是為了支援特定結論而不是僅僅傳達資料而建立的。因此，設計師可以使用諸如顏色選擇和指定特定資料點之類的東西去強調重點資料，而不應該選擇會產生誤導性的圖表形式。
不好的資料視覺化設計示例
不將Y軸從零開始可能會使資料看起來比實際存在的增益更大。這使視覺化具有誤導性，並且無法澄清顯示的資料。
圖表的另一個示例，該示例的Y軸未從零開始，從而歪曲了結果的顯示方式。
這個主要品牌的條形圖在規模上具有誤導性，因為沒有Y軸。即使只有很小的差異（小於1％），超大的藍色條也會被放大而不成比例。
優秀的資料視覺化設計範例
像這樣的條形圖是一種顯示資料集之間差異的絕妙方法，儘管增強的顏色對比度會使視覺障礙的使用者更容易訪問此影象。
該工廠運輸資料視覺化使用了幾種不同的視覺化圖表，以一目瞭然的易於理解的格式顯示相關資料。資料也有很好的標籤，能更好的展現工廠執行狀態。
將整潔，整潔的設計與易於解釋的資料視覺化與簡單的圖表相結合，可提供出色的使用者體驗。
互動式資料分析視覺化圖表也可以出色地完成工作，使資料易於理解。
結論
良好的資料視覺化應該透過使用圖形清晰有效地傳達資料集。最佳的視覺化效果更應該使一目瞭然地輕鬆理解資料。視覺化將獲取到的複雜資料資訊將其分解，從而使目標受眾易於理解並根據其決策。
“設計的基本標準是它對內容理解的幫助程度，而不是它的外觀多麼時尚。” 尤其是資料視覺化更應該遵循這個想法。目的是透過設計來增強資料，而不是引起設計本身的注意。
牢記這些資料視覺化設計要點，才能創造出對受眾真正有用的資料視覺化資訊圖表。
想做資料視覺化設計，那你必須要先知道這幾件事
“混亂和混亂不是資料的屬性-它們是設計的缺點。”-愛德華·塔夫特
資料視覺化故名思議：以某種示意圖的形式來表現經過分析處理後的資料資訊。換句話說，這是一種視覺上傳達一定資料內容資訊的方式。那根據其資料屬性，可以用許多不同的方式表示資料，例如折線圖，條形圖，餅圖 ，散點圖或地圖。
當然對於資料分析和圖形設計人員裡說，資料視覺化不是簡單的利用圖形來表現資料而已，遵守資料視覺化最佳呈現資料分析結果的手段非常重要。不僅僅是要視覺上引人入勝，而且永遠不要誤導別人。特別是在處理非常大的資料集時，開發統一的格式對於建立既有用又吸引人的視覺化至關重要。
為什麼要使用資料視覺化？
據IBM稱，我們的世界每天要創建出高達2.5萬億位元組的資料。麻省理工學院的研究科學家安德魯·邁克菲（Andrew McAfee）和麻省理工學院的埃裡克·布林約爾夫森（Erik Brynjolfsson）教授指出，“每秒透過網際網路的資料比20年前儲存在整個網際網路中的資料還多。”
隨著世界與越來越多的電子裝置建立聯絡，資料量將繼續呈指數增長。科學家們預測，到2025年將有163 ZB（163萬億GB）的資料。
人腦很難理解所有這些資料，實際上，如果不進行某種類比或抽象，人腦很難理解大於5的數字。資料視覺化設計師可以在建立這些抽象中發揮至關重要的作用。
畢竟，如果不能以有用的方式理解和使用大資料，那麼它就毫無用處。這就是為什麼資料視覺化在從經濟學到科學技術，醫療保健和人類服務等各個領域都起著重要作用的原因。透過將資料和其他資訊轉換成圖表，內容變得更易於理解和使用。
何時使用資料視覺化？
由於過往的資料分析報告很難以快速且明確的方式，來讓人理解大量資料背後的資訊。而資料視覺化能夠將企業執行過程中產生的所有資料，以視覺圖表的方式，清晰有效地傳遞出資料當中的重要資訊。很多企業管理層從實踐中看到了資料視覺化的價值，它能夠使決策者能夠解決難以快速讀懂資料分析報告的問題，以資料視覺化的模式來理解資料，以便做出對企業更好的決策。
無論是在業務，技術，科學還是其他領域，都需要了解大資料集以做出明智的決策。而清晰的資料視覺化效果使複雜資料更易於掌握，因此更易於採取行動。
資料視覺化的設計製作需要遵守的原則有哪些？
明確專案目標
資料視覺化應該回答重要的戰略問題，提供真實的價值，並幫助解決實際的問題。例如，它可用於跟蹤績效，監視客戶行為並評估流程的有效性。而在資料視覺化專案開始時應該明確好所需要花費的時間，明確專案目的和資料分析展示的優先順序，以及最終的資料視覺化效果要有用，避免浪費時間建立不必要的視覺效果。
瞭解受眾
資料視覺化在設計過程中如果沒有考慮到與目標受眾清楚地交流，那麼它的設定則毫無用處。它應與受眾的專業知識相容，並能夠讓受眾輕鬆，快速地檢視和處理資料，還要充分考慮到受眾對資料呈現的基本原理的熟悉程度，以及他們是否可能具有資料視覺化的背景知識，是否需要經常定期檢視圖表。
使用正確的資料圖表
圖表種類繁多，選擇哪種型別最適合視覺化呈現的資料本身就是一門藝術。正確的圖表不僅會使資料更易於理解，而且會以最準確的方式顯示出來。為了做出正確的選擇，必須充分考慮需要傳輸什麼型別的資料以及將資料傳輸給誰。
折線圖：折線圖應用於比較一段時間內的值，並且對於顯示較大和較小的變化都非常有用。它們還可以用於比較對一組以上資料的更改。
條形圖：應使用條形圖比較幾種類別的定量資料。它們也可以用來跟蹤一段時間內的變化，但是最好僅在這些變化很重要時使用。
散點圖：散點圖應用於顯示一組資料的兩個變數的值。它們非常適合探索兩組之間的關係。
餅圖：餅圖應用於顯示整體的一部分。他們無法顯示諸如隨時間變化的內容。
更多具體的圖表如何選擇可以看我下面這篇文章：
資料視覺化設計師必備的圖表規範指南
資料視覺化設計時應保持一定的條理連貫性
將大資料集編譯為視覺化圖表時，一致性特別重要。連貫的設計將有效地淡入背景，使使用者能夠輕鬆處理資訊。優秀視覺化效果是可幫助觀看者從中得出有關所呈現資料結論的。
在建立資料層次結構時，會用一些方式為決策者顯示各個需要強調的資料點。比如可以按從高到低的順序排列以強調最大值，或者以突出的方式顯示對使用者更重要的類別。
甚至是改變顯示資料的順序，所用的顏色（例如最重要的點使用較亮的顏色，或基線資料使用灰色）以及圖表的各個元素的大小（例如將餅圖的某些切片擴充套件到圖表的常規邊框）這些方式都可以幫助使用者更輕鬆地解釋資料。
資料視覺化設計時的圖表顏色選擇
顏色一般被廣泛用作表示和區分資訊的一種方式。根據最近進行的一項研究，它也是決定使用者決策的關鍵因素。
有學者分析了人們對圖表中使用的不同顏色組合的反應，發現他們會更喜歡具有細微顏色變化的調色盤，因為它從美學上來說對人們更具有吸引力。
但是，學者們發現，有細微顏色變化的調色雖然很吸引人，但是如果視覺化圖表當中使用細膩的顏色會讓圖表直接，難以區分，導致不能對資料進行有效分析和獲取見識，這會完全違背了建立視覺化顯示資料的目的。
所以在資料視覺化的圖表顏色選擇上我們應該注意使用一些技巧來提高圖形的可讀性：
使用高對比度的顏色。將顏色與圖案或紋理配合使用以傳達不同型別的資訊。使用文字或圖示標記元素。以高對比色的顏色來填充不同國家的地圖板塊，能讓人一眼清晰的讀懂不同地區間的分類，將資訊傳遞的十分明確。
切記不要在資料視覺化圖表當中扭曲資料
出色的資料視覺化應該清楚地講述故事，避免失真，避免使用不能準確表示資料集的視覺表示形式，例如3D中的餅圖。
像這樣的3D餅圖很難實際顯示每個切片的比例。
資料視覺化的使用目的應該是讓觀看者得出某些結論，並不會去扭曲資料本身，這個原則在設計公眾消費的資訊圖表之類的東西時特別有用。資料視覺化圖表通常是為了支援特定結論而不是僅僅傳達資料而建立的。因此，設計師可以使用諸如顏色選擇和指定特定資料點之類的東西去強調重點資料，而不應該選擇會產生誤導性的圖表形式。
不好的資料視覺化設計示例
不將Y軸從零開始可能會使資料看起來比實際存在的增益更大。這使視覺化具有誤導性，並且無法澄清顯示的資料。
圖表的另一個示例，該示例的Y軸未從零開始，從而歪曲了結果的顯示方式。
這個主要品牌的條形圖在規模上具有誤導性，因為沒有Y軸。即使只有很小的差異（小於1％），超大的藍色條也會被放大而不成比例。
優秀的資料視覺化設計範例
像這樣的條形圖是一種顯示資料集之間差異的絕妙方法，儘管增強的顏色對比度會使視覺障礙的使用者更容易訪問此影象。
該工廠運輸資料視覺化使用了幾種不同的視覺化圖表，以一目瞭然的易於理解的格式顯示相關資料。資料也有很好的標籤，能更好的展現工廠執行狀態。
將整潔，整潔的設計與易於解釋的資料視覺化與簡單的圖表相結合，可提供出色的使用者體驗。
互動式資料分析視覺化圖表也可以出色地完成工作，使資料易於理解。
結論
良好的資料視覺化應該透過使用圖形清晰有效地傳達資料集。最佳的視覺化效果更應該使一目瞭然地輕鬆理解資料。視覺化將獲取到的複雜資料資訊將其分解，從而使目標受眾易於理解並根據其決策。
“設計的基本標準是它對內容理解的幫助程度，而不是它的外觀多麼時尚。” 尤其是資料視覺化更應該遵循這個想法。目的是透過設計來增強資料，而不是引起設計本身的注意。
牢記這些資料視覺化設計要點，才能創造出對受眾真正有用的資料視覺化資訊圖表。