資料毫無疑問是非常有用的，但是現如今有太多的資料包圍著我們。我們想快速地瞭解我們正在檢視的內容以及弄清資料的意義所在。要做到這一點，運用視覺資訊是最好的辦法。記住：一圖勝千言。如何最好地顯示資料，這裡有一些方法可以告訴你。
地圖
多個世紀以來，地圖一直用於從視覺角度表明資料。你可以簡單看一眼地圖，快速瞭解一個城市、國家或整個地球的物理空間構成。這種理解至少是基本層面上的。
這一張顯示了2016年美國總統選舉的結果，著色根據獲獎候選人的投票比例。
條形圖
我們使用它們來比較簡單的資料。對大資料，我們同樣可以。條形圖根據條塊的長度或高度顯示變數的值。條形圖可以是單個的、分組的(也稱為聚類的，表示每個變數類別中的多個專案的值)、堆疊的(也稱為複合，顯示整體的比例)。大多數時候，這種格式應該按照大小排序，除非是表現變數值隨著時間的推移而變化。
折線圖
基本的折線圖表示資料隨時間的變化。在一段時間內繪製單個數據點，並將其透過直線連線起來。所得到的線條是隨時間變化而產生的變化的形象化表達，並且顯示變數的波動性、趨勢、加速度(峰值)和減速度(谷值)等資料特徵。
你也可以透過線形圖來比較同一時間段內的不同變數，這需要給不同變數(線條)以不同顏色。不要在座標圖中使用太多線條，或者也不要讓最大的資料值超出你的座標軸。
下圖是關於線形圖的一個經典例子，奧運會曲棍球決賽與加拿大埃德蒙頓地區水資源使用的直接影響。在比賽間隙人們沖廁所時出現峰值，比賽重要時刻則出現低谷。
散點圖
這類圖需要兩個變數，自變數(X)和因變數(Y)，並且二者的關係可能是正相關、負相關或無關係，你只需把它想成一個沒有線條的線形圖。
需要足夠多的資料點(需要很多)，和一條概括性的趨勢線。初步來看，散點圖能夠展示不同資料點之間的既有聯絡。
以下這個圖表，人均GDP與預期壽命成正比，隨著時間推移，人們預期壽命變長，這個相關關係依然存在。
資訊圖表
它可能是目前最流行的資料視覺化展示工具。許多人喜歡並在社交媒體上分享的資訊圖表內容會比分享其他內容多3倍。
把你的研究成果進行視覺化的展示，把觀點有邏輯地進行連線，並把它們結合到一塊，你就創造了一些他人能理解的東西。簡而言之，資訊圖表能得到結果，花時間和精力去創造一個受關注的圖表是值得的。
餅狀圖
說實話，其實有很多人討厭餅狀圖，“在與資料視覺化歷史的有關發展中，餅狀圖很容易成為最糟糕的傳遞資訊的方式”，但公平來講，一切都在於你如何使用。
限制扇形的數量，並且在正確條件下使用它吧。
什麼是正確的餅狀圖使用條件?是這些：
每一部分相加構成100%;
顯示扇形大小的差異(24%的切片和26%的切片的大小變化程度看起來幾乎相同)
僅使用一個餅圖，不進行餅圖間的比較
請記住，在12點處放置最大的扇形。
時間線
時間線能夠展示特定時間段內的事件。畫一條線，標出起點和終點並且新增這兩個時點間所發生過的主要事件。然後時間線圖就完成了。不管是公司、工廠的歷史，或是生產的類產品的歷史，時間線都可以實現，清晰易懂。
詞雲
詞雲是將一個文字塊中詞(或短語)的規模和其使用頻率聯絡起來，以此顯示一篇文章中其出現的頻率。文字在雲中所佔空間越大，它在一篇文章中也就越頻繁出現。
下圖的文字雲基於《獨立宣言》文字而生成。
樹狀圖
當你想很輕易地解釋一種層級(階級)關係，或是多個步驟，樹狀圖可能是合適的方法(比如家譜圖)。
正確適當的視覺化使得講故事變得很簡單。它也從複雜、枯燥的資料集連線了語言、文化間的代溝。所以不要僅僅是展示資料，而是要用資料講故事。
福利來啦!
為了更方便大家上手製作好看的圖表，小鏑也精心挑選了一些好用的視覺化工具，趕緊收藏起來吧!
silk– 針對於互動式表格或地圖
tableau – 一種可以幫你製作散點圖，柱狀圖，地圖和其他內容的工具
Datawrapper – 一個開源工具; 讓您輕鬆建立可嵌入的圖表
Chartio – 組合資料來源並從平臺本身執行查詢
Timeline – 建立美觀的互動式時間線
Plotly– 包含2D和3D表格Chart.js –回饋式，平面設計Exhibit – MIT設計，能讓你建立互動式地圖和其它視覺化工具MyHeatMap –使熱力圖建立變得容易Google Charts –一整套資料視覺化集，由Google使用者提供
鏑數(www.dydata.io)——國內做圖表，找資料，看故事的一站式資料視覺化製作平臺，無論多小白的你，都可以立馬變身視覺化大神啦!
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地圖
多個世紀以來，地圖一直用於從視覺角度表明資料。你可以簡單看一眼地圖，快速瞭解一個城市、國家或整個地球的物理空間構成。這種理解至少是基本層面上的。
這一張顯示了2016年美國總統選舉的結果，著色根據獲獎候選人的投票比例。
條形圖
我們使用它們來比較簡單的資料。對大資料，我們同樣可以。條形圖根據條塊的長度或高度顯示變數的值。條形圖可以是單個的、分組的(也稱為聚類的，表示每個變數類別中的多個專案的值)、堆疊的(也稱為複合，顯示整體的比例)。大多數時候，這種格式應該按照大小排序，除非是表現變數值隨著時間的推移而變化。
折線圖
基本的折線圖表示資料隨時間的變化。在一段時間內繪製單個數據點，並將其透過直線連線起來。所得到的線條是隨時間變化而產生的變化的形象化表達，並且顯示變數的波動性、趨勢、加速度(峰值)和減速度(谷值)等資料特徵。
你也可以透過線形圖來比較同一時間段內的不同變數，這需要給不同變數(線條)以不同顏色。不要在座標圖中使用太多線條，或者也不要讓最大的資料值超出你的座標軸。
下圖是關於線形圖的一個經典例子，奧運會曲棍球決賽與加拿大埃德蒙頓地區水資源使用的直接影響。在比賽間隙人們沖廁所時出現峰值，比賽重要時刻則出現低谷。
散點圖
這類圖需要兩個變數，自變數(X)和因變數(Y)，並且二者的關係可能是正相關、負相關或無關係，你只需把它想成一個沒有線條的線形圖。
需要足夠多的資料點(需要很多)，和一條概括性的趨勢線。初步來看，散點圖能夠展示不同資料點之間的既有聯絡。
以下這個圖表，人均GDP與預期壽命成正比，隨著時間推移，人們預期壽命變長，這個相關關係依然存在。
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餅狀圖
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什麼是正確的餅狀圖使用條件?是這些：
每一部分相加構成100%;
顯示扇形大小的差異(24%的切片和26%的切片的大小變化程度看起來幾乎相同)
僅使用一個餅圖，不進行餅圖間的比較
請記住，在12點處放置最大的扇形。
時間線
時間線能夠展示特定時間段內的事件。畫一條線，標出起點和終點並且新增這兩個時點間所發生過的主要事件。然後時間線圖就完成了。不管是公司、工廠的歷史，或是生產的類產品的歷史，時間線都可以實現，清晰易懂。
詞雲
詞雲是將一個文字塊中詞(或短語)的規模和其使用頻率聯絡起來，以此顯示一篇文章中其出現的頻率。文字在雲中所佔空間越大，它在一篇文章中也就越頻繁出現。
下圖的文字雲基於《獨立宣言》文字而生成。
樹狀圖
當你想很輕易地解釋一種層級(階級)關係，或是多個步驟，樹狀圖可能是合適的方法(比如家譜圖)。
正確適當的視覺化使得講故事變得很簡單。它也從複雜、枯燥的資料集連線了語言、文化間的代溝。所以不要僅僅是展示資料，而是要用資料講故事。
福利來啦!
為了更方便大家上手製作好看的圖表，小鏑也精心挑選了一些好用的視覺化工具，趕緊收藏起來吧!
silk– 針對於互動式表格或地圖
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Datawrapper – 一個開源工具; 讓您輕鬆建立可嵌入的圖表
Chartio – 組合資料來源並從平臺本身執行查詢
Timeline – 建立美觀的互動式時間線
Plotly– 包含2D和3D表格Chart.js –回饋式，平面設計Exhibit – MIT設計，能讓你建立互動式地圖和其它視覺化工具MyHeatMap –使熱力圖建立變得容易Google Charts –一整套資料視覺化集，由Google使用者提供
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