Всем привет, меня зовут Питер~
Данные часто представляются визуально. Вот краткое изложение советов по визуализации данных 30. Перечислив некоторые распространенные ошибки, которые легко упустить из виду, вы, наконец, сможете быстро улучшить и укрепить уровень производства визуализации (от DataHunter)
1. Советы по составлению графиков, на которые стоит обратить внимание
1. Базовая линия гистограммы должна начинаться с нуля.
Принцип гистограммы заключается в сравнении размера значений путем сравнения длин столбцов. При изменении базовой линии визуальный эффект искажается.
2. Используйте легко читаемые шрифты
Бывают случаи, когда типографика может улучшить визуальные эффекты, добавив дополнительные эмоции и понимание. Но визуализация данных не включена. Придерживайтесь простых шрифтов без засечек (обычно используется по умолчанию в таких программах, как Excel). Шрифты без засечек — это те, у которых нет маленьких ножек по краям текста.
3. Ширина гистограммы умеренная
Расстояние между стержнями предпочтительно составляет 1/2 ширины колонны.
4. Используйте 2D-графику
Несмотря на то, что они выглядят круто, 3D-формы могут искажать восприятие, но внешний вид искажает данные. Настаивайте на двухмерном измерении и убедитесь, что данные точны, это здорово!
5. Используйте шрифты для номеров таблиц
Расстояние между таблицами дает всем числам одинаковую ширину, что позволяет им выровняться друг с другом, облегчая сравнение. Большинство популярных шрифтов имеют встроенные таблицы. Не уверены, что шрифт правильный? Просто посмотрите, выровнены ли десятичная точка (или любое число).
6. Чувство единства
Чувство единства облегчает нам получение информации: цвета, образы, стили, источники…
7. Не увлекайтесь круговыми диаграммами
Отображает масштаб нескольких блоков, а сумма всех блоков (дуг) равна 100%. Но лучше избегать этой диаграммы, потому что невооруженный глаз не чувствителен к размеру области.
Кажется, я сам совершил эту ошибку ?
8. Используйте последовательные линии в линейных графиках
Пунктирные линии легко отвлекают внимание. И наоборот, использование сплошных линий и цветов позволяет легче отличить друг от друга.
9. Соблюдайте пропорцию части к целому
Существует перекрытие в пропорциях вопросов, где у людей есть множественный выбор, где проценты для разных вариантов в сумме составляют больше единицы. Чтобы избежать этой ситуации, соотношение не может быть непосредственно представлено в статистическом графике. Вместо того, чтобы представлять значения, некоторые графики больше фокусируются на отображении взаимосвязи между частью и целым.
10. Визуализация площади и размера
Различайте длину, высоту или площадь одного и того же типа графики (например, столбца, кольца, паука и т. д.), чтобы четко выразить сравнение между значениями индекса, соответствующими разным показателям. При создании такой графики визуализации данных используйте математические формулы для точного выражения масштаба и пропорции.
11. Используйте размер для визуализации значений
Размер может помочь выделить важную информацию и добавить контекстные подсказки, а использование размера для представления значений хорошо работает с картами. Если в вашей визуализации есть несколько точек данных одинакового размера, они будут перепутаны, и будет трудно различить значения.
12. Используйте одинаковые детали
Чем больше деталей (и цифр) вы добавляете, тем больше времени требуется вашему мозгу для обработки. Подумайте о том, что вы хотите передать своими данными и как это сделать наиболее эффективно.
13. Используйте базовую графику
Хорошее эмпирическое правило заключается в том, что если вы не можете понять это эффективно, ваши читатели или слушатели, вероятно, тоже этого не поймут. Итак, придерживайтесь базовой графики: гистограмм, гистограмм, диаграмм Венна, точечных диаграмм и линейных графиков.
14. Количество просмотров
Ограничьте количество просмотров в вашей визуализации до трех или четырех. Если вы добавите слишком много просмотров, общая картина будет перегружена деталями.
2. О согласовании цветов диаграммы вы можете ознакомиться с 5 рекомендациями.
1. Глубина цвета
Это распространенный метод проектирования визуализации данных для выражения силы и размера значений индикатора через глубину цвета.Пользователи могут сразу увидеть, какая часть индикатора имеет более заметные значения данных.
2. Используйте ту же цветовую систему
Использование слишком большого количества цветов сделает данные невыносимо тяжелыми.Наоборот, дизайнеры должны использовать одну и ту же цветовую систему или аналогичные цвета.
3. Избегайте ярких цветов
Яркие, живые цвета — это все равно, что заглавные буквы для акцента, и ваша аудитория чувствует, что вы громко их продаете. Плоские цвета, напротив, хорошо работают для визуализации данных, потому что они позволяют вашим читателям понять ваши данные, не перегружая их.
4. Этикетки различаются по цвету
В некоторых случаях в течение определенного периода времени или ряда значений мы могли измерять различные виды объектов. Например, предположим, что мы измеряем вес собак и кошек старше 6 месяцев. В конце эксперимента мы хотим нанести на график вес каждого животного, различая кошек и собак синим и красным цветом.
5, количество цветов
Не используйте более 6 цветов на одном изображении, имейте в виду~
3. Стандартные визуальные карты должны быть аннотированы
1. Интерпретируйте код
Данные представлены посредством комбинации определенных форм, цветов и геометрических фигур. Для того чтобы читатель мог четко прочитать его, разработчик графов декодирует графики обратно в значения данных.
2. Метки осей
Это может показаться ненужным или не очень полезным, но вы не представляете, сколько раз вас будут спрашивать, что представляет собой ось X/Y, если ваша диаграмма немного запутана или если человек, видящий данные, не очень знакомый с ним какой. Следуя двум предыдущим примерам графика, если вы хотите установить определенные имена для осей.
3. Название
Другим основным, но важным выводом, если мы собираемся представить данные третьей стороне, является использование заголовков, которые очень похожи на предыдущие метки осей.
4. Аннотируйте ключевые элементы
Часто простое использование галочек на левой и правой сторонах графика само по себе не очень понятно. Разметка значений на графике полезна для интерпретации графиков.
5. Важные точки зрения
Поместите наиболее важные виды в верхний или верхний левый угол. Глаз обычно замечает эту область в первую очередь.
4. Отличные наглядные графики, 6 принципов, которым нужно следовать
1. Отсортируйте данные по порядку
Категории данных сортируются в алфавитном порядке, по размеру или по значению, чтобы читатели могли ориентироваться в данных логичным и интуитивно понятным способом.
2. Сравните данные
Сравнения — отличный способ показать различия в данных, но если ваши читатели не могут легко увидеть разницу, то ваши сравнения бессмысленны. Убедитесь, что все данные представлены читателю, и выберите наиболее подходящий метод сравнения.
3. Неискаженные данные
Убедитесь, что все визуализации точны. Например, размер пузырьковой диаграммы должен основываться на расширении площади, а не на диаметре.
4. Отображение данных
Пусть читатель увидит данные, что является точкой визуализации. Убедитесь, что данные не потеряны и не изменены. Например, при использовании стандартной диаграммы с областями можно добавить прозрачность, чтобы читатель мог видеть все данные.
5. Удалить переменные
Много раз слишком много информации может отвлекать читателя, и было бы неплохо удалить неявную информацию из визуализации, в этом случае я не думаю, что нам нужно включать имя переменной в ось.
6. Избегайте информационного шума
Минимизируйте или исключите неважное. Это включает в себя ослабление или удаление линий графика, изменение цвета линий осей, линий графика и отображение строк электронной таблицы светло-серым цветом. Сделать «соотношение данных» может достигать высокого уровня, аудитория будет легче понять ситуацию с данными.
V. Резюме
Вы помните мелкие детали выше? Как говорится, практика делает совершенным, больше думайте в процессе производства каждой визуализации данных, на какие детали нужно обратить внимание? Независимо от того, разумна ли обработка этих деталей, бог визуализации данных уже не за горами.
Я написал много инструментов визуализации, таких как: Plotly, Pyecharts, Matplotlib, Tableau, Pyg2plot, какой из них вам больше всего нравится?