近年来，数据可视化已成为一种越来越有价值的理解和交流数据的工具。随着数据量和复杂性的不断增长，对有效数据可视化的需求也在不断增加。
企业和专业人士可以通过各种方式交流数据，包括在使用数据可视化时通过图表、图形、地图和信息图。有效的数据可视化使用可以帮助更广泛的受众更容易理解和访问数据。创建数据可视化时可以遵循一些最佳实践。其中包括有效地为数据选择正确的图表类型，使用清晰简洁的标签，以及使用颜色和其他视觉提示。
在创建数据可视化时牢记受众是很重要的。目标应该是创建既能提供信息又具有视觉吸引力的可视化效果。通过遵循一些数据可视化的最佳实践，可以创建可以有效地将数据传达给广大受众的可视化效果。
什么是数据可视化？
数据可视化是数据的图形表示。它涉及创建和研究数据的可视化表示，以查看数据、模式、趋势和其他信息之间的关系。数据可视化用于各种领域，包括商业、科学、医学和工程。它可用于清晰简洁地传达信息或探索和发现数据中的新关系。
有多种数据可视化工具和技术，包括地图、图表和信息图表。针对特定任务的最佳数据可视化工具将取决于被可视化的数据、可视化的目的和受众。
数据可视化示例
显示一组学生每周学习时间的条形图
跟踪全球温度随时间变化的折线图
一个饼图，说明在选举中投票给每个政党的人的百分比
显示花在广告上的金额与公司销售额之间关系的散点图
数据可视化对于任何处理数据的人来说都是一项重要技能。它可以帮助您看到以其他方式难以发现的关系和模式，并将您的发现传达给其他人。如果您正在处理数据，无论是用于商业、科学还是其他领域，学习如何可视化数据都是一项有效的宝贵技能。
当数据以可视化方式表示时，更容易看到随时间变化的趋势。这对企业很有用，因为他们可以使用数据可视化来跟踪销售、网站流量或任何其他重要指标。有很多方法可以可视化数据；最好的方法取决于数据本身和受众。然而，数据可视化是一种强大的工具，可用于帮助人们理解数据、发现趋势和做出决策。
数据可视化的最佳实践
数据可视化是以图形或图片格式表示数据的过程。它是一个强大的工具，使我们能够看到数据中的关系、模式和趋势，而这些在其他情况下很难辨别。创建可视化时需要注意以下几点：
确定您的受众并弄清楚他们的需求
在开始创建数据可视化之前，重要的是要考虑您的目标受众是谁。这将帮助您确定要包含的信息类型以及如何以对您的受众最有用的方式呈现这些信息。例如，如果您正在为向高级管理层的演示文稿创建数据可视化，您将希望关注高级概述和趋势。但是，如果您正在为更多技术受众创建数据可视化，您将希望包含更详细的信息并允许更多交互。
在创建数据可视化时，牢记目标受众也很重要。这包括确保可视化易于理解和解释。如果您的目标受众不熟悉数据可视化，您可能需要添加图例或说明文字。
选择正确的钥匙在为数据可视化选择正确的密钥时，需要考虑几个因素。第一个是您正在使用的数据类型。如果您正在处理分类数据，那么您将需要使用定性键。如果您正在处理定量数据，那么您将需要使用定量键。第二个要考虑的因素是您需要的详细程度。如果您正在处理大型数据集，那么您应该使用更详细的密钥。如果您使用的是小型数据集，那么您应该使用不太详细的密钥。第三个要考虑的因素是可视化的目的。如果您正在尝试传达复杂的消息，那么您将需要使用更复杂的密钥。如果您尝试传达一条简单的消息，那么您将需要使用一个更简单的密钥。
有许多不同类型的密钥，最好使用的密钥取决于所表示的数据。数据可视化中使用的一些常用键包括：
条形图：条形图是可以分门别类的数据的不错选择。
折线图：折线图是显示随时间变化趋势的数据的可行选择。
饼图：饼图是可分为多个部分的数据的理想选择。
散点图：散点图是具有两个变量的数据的绝佳选择。
仔细应用文本
数据可视化是以图形或图片格式表示数据的过程。它是一种以易于理解和解释的方式传达复杂信息的有效方式。创建数据可视化时，谨慎应用文本很重要。这意味着使用清晰简洁的语言，选择合适的字体大小和样式，并确保文本清晰易读。数据可视化也应该易于理解。这意味着使用简单的形状、颜色和图案，避免杂乱无章的设计。
利用可预测的布局模式
布局数据可视化的方法有很多，但有些方法比其他方法更有效。一种数据可视化最佳实践是在布局中使用可预测的模式。人们习惯于以某种方式看到数据可视化。例如，大多数人习惯于看到水平放置的条形图，x 轴代表各种数据点，y 轴代表这些数据点的值。如果您以独特的方式布置条形图，例如垂直或反转轴，人们将难以理解。
另一个最佳实践是在整个数据可视化过程中始终如一地使用颜色。例如，如果您使用的是条形图，则可以使用不同的颜色来表示不同的数据点。但是，重要的是在所有可视化中对相同的数据点使用相同的颜色。这将使人们更容易比较不同的数据集。
最后，您应该始终清楚地标记您的数据可视化。这意味着包括标题、轴标签和图例（如有必要）。人们应该能够查看您的可视化并理解它显示的内容，而无需猜测。通过遵循这些最佳实践，您可以创建既有效又易于理解的数据可视化。
使用正确的工具
正确的工具取决于数据集、提出的问题和受众。不同的工具更适合多种类型的数据和不同类型的问题。数据可视化的一些常用工具包括直方图、条形图、折线图和散点图。还有更多工具可用，针对特定情况的最佳工具可能因数据集、提出的问题和受众而异。
选择数据可视化工具时，重要的是要考虑可视化数据的类型和提出的问题。例如，直方图是可视化沿连续统一体分布的数据的理想选择，例如表示人口年龄的数据。对于可以分类的数据，例如每个年龄组的人数，条形图是更好的选择。
使用正确的颜色来讲述有影响力的故事
不同的颜色可以唤起人们不同的情绪。在为数据可视化选择颜色时，重要的是要考虑您想在观众中唤起哪种类型的情感。例如，如果您想创建一个平静的可视化效果，您可以使用蓝色和绿色等冷色。如果您想创建更令人兴奋的可视化效果，您可以使用暖色，如红色和橙色。考虑颜色可以传达的不同含义也很重要。例如，红色通常与危险或警告相关，而绿色通常与健康或成长相关。黄色通常与快乐或乐观相关，而蓝色通常与悲伤或平静相关。
保持仪表板简单明了
数据可视化的最佳实践是让仪表板简单明了。这意味着仪表板应该易于阅读和理解。它不应该被太多信息弄得乱七八糟。
仪表板应该突出显示最重要的信息。它也应该易于导航。用户应该能够轻松找到他们正在寻找的信息。
制作包容性可视化
应始终牢记的一项关键原则是包容性的必要性。这意味着创建可以被尽可能多的人理解和使用的可视化，无论他们的专业水平如何。实现此目的的一种方法是使用易于理解的清晰简洁的标签。另一种是使用颜色和其他视觉提示来帮助区分不同的数据集。如有疑问，最好总是在简单性方面犯错。记住可视化的目的也很重要。它是解释性的还是简单的描述性的？这个问题的答案将有助于指导设计选择。
考虑商业洞察力
数据可视化的最佳实践是考虑业务洞察力。这意味着在创建可视化时，您应该考虑数据讲述的故事以及如何使用它来改进业务决策。如果操作得当，数据可视化可以成为理解复杂数据集和发现新见解的强大工具。
创建业务洞察可视化时需要记住一些事项。首先，确保可视化清晰易懂。您最不想看到的就是让您的听众对数据感到困惑。其次，关注最有价值的信息，不要试图包含所有内容。您希望您的听众能够从可视化中提取关键点，而不会不知所措。最后，使用颜色和其他视觉元素突出显示最重要的信息。这将使您的听众更容易看到最重要的内容并理解数据所讲述的故事。
结论
阅读这篇关于数据可视化最佳实践的文章后，您应该对如何有效地传达数据有更好的理解。创建可视化时，重要的是要考虑受众以及他们正在寻找的信息类型。
