增强可视化效果的 4 种方法

原创:      2022-05-06 12:45

增强可视化效果的 4 种方法


本文翻译自dollie47的文章—《4 Ways to Supercharge Your Visualizations》来源:Medium


将数据转换为图表仅仅是可视化数据的一部分,它并没有捕捉到见解。


到 2023 年,全球数据可视化市场收入预计将增至 77.6 亿美元。虽然利用数据可视化工具进入可视化领域已经变得相当容易,但创建有效且引人入胜的可视化以帮助传递正确的信息仍然不是一件容易的事。任何数据可视化工具都可以创建图形/图表,但它不像我们那样了解我们的数据、利益相关者和组织。


我们的可视化不应该只是投射出我们以图表的形式显示数据的想法,而是对我们正在查看的内容和原因有一个明确的目的。


我们的可视化不应该只是投射出我们正在以图表的形式展示数据的想法,而是要有一个明确的目的,说明我们正在看什么以及为什么要看。


例如,它不应该是“这是我们的第一季度销售报告”,而应该是“这是我们的业务不盈利的地方”。不可否认,当我们能够真正理解它告诉我们的信息时,数据是非常强大的。


通过这篇文章,我想分享一些关于如何使数据中的正确信息变得生动的建议(通过一个实践示例)。下面列出了 4 种方法,您可以遵循这些方法来改善您的可视化并使其更有效和更具吸引力:


1.整理,这样数据就可以占据中心位置

2.有效使用颜色和文本,让您的数据栩栩如生

3.使用图表来展示您的见解/信息

4.连接点... ..进行有效的可视化


提示 1:整理好数据,让数据占据中心位置


Edward Tufte,一位数据可视化的权威,设计了一个公式来理解数据可视化中出现的分心量。他称这个公式为“数据-墨水比率”。好的图表应该只包含数据-墨水。任何可能的地方都要删除非数据墨水。这样做是为了避免将观众的注意力吸引到无关的元素上。在有效地使用数据进行通信时,去除不必要的内容是至关重要的一步。下面是一个如何通过整理从而让你的视觉效果大不相同的例子:

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提示 2:通过有效使用颜色和文本使您的数据栩栩如生


谨慎使用色彩的力量和语言传达的智慧,是最简单的设计决策,这可以让你的数据可视化从优秀走向卓越。


首先,讨论颜色的重要性。策略性地使用颜色可以增加记忆点,帮助模式识别,并吸引对优先信息的注意。重要的是要有效地利用颜色来触发联想,让重要的信息脱颖而出。但是,我们应该小心不要让太多的颜色压倒观众,因为大脑很难同时处理许多不同的事情。因此,在可视化中使用正确的颜色集将提高洞察速度。


其次,故事有文字,所以,用文字注释!图表的注释可以添加额外的细节,强调兴趣点,或者只是作为一种解释的手段。但是,过度拥挤带有注释的图形可能会降低数据的视觉影响。因此,找到合适的平衡点很重要。不要感到有压力以文本形式包含有关图表的所有信息。您不想让您的查看者被文本段落、庞大的图例、轴标签和其他单词压倒。可以在此处找到有趣的注释指南。


下面是一个例子,说明文字和颜色的适当使用可以将枯燥的图形变成有趣而有洞察力的信息传达方式:

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提示 3:使用图表来展示您的见解/信息


虽然有很多可视化数据的方法,但只有少数图表能够有效地传递信息。所以,在你开始可视化之前,问问你自己你想显示多少变量,你想显示多少数据点以及你想如何缩放你的轴。直线图、柱状图和条形图表示随时间的变化。金字塔图和饼状图显示的是整体的一部分。当你有大量数据需要可视化时,散点图和树状图非常实用。


在下面的例子中,按地区划分的产量最好表示为条形图,而不是饼状图。对于饼状图,切片的数量应该相对较少,最多5个。即使对于可以使用饼状图的数据,饼状图也可能不是可视化的好选择,下图是原因。

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提示 4:将各点连接起来变成有效的可视化


为了能回答查看者的所有疑问,我们可能会在一张图表上塞入过多的信息,这让查看者的体验变得很差。比起创建复杂的图表,我们可以设计相同数据的多个图表形式,检查迭代允许查看者看到的内容,然后决定与我们的观众分享哪个版本。


在以多种不同的方式可视化数据之后,选择使用最佳图表通常是一项艰巨的任务。此外,严谨地使用刷和链接技术连接多个视图可以帮助可视化更有吸引力。并确保你的可视化有清晰的标题和说明。简洁明了地告诉人们可视化显示了什么以及如何与之交互,并且突出那些让初次查看的人感兴趣的要素。


看看下图左侧的仪表板,显示了20世纪的经济数据。当我选择一个年份范围,一个回报范围,甚至是最糟糕和最好的年份时,与这个仪表板的交互并不直观。这个仪表板可以通过改变一些基本的东西变得更加直观,比如将筛选器移到顶部,在筛选器标题中添加动作词,并添加颜色来突出好年份和差年份。

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当我们让观众自己去弄清楚他们想要的东西是什么时,可视化就是无效的。


一起来练习一下吧!


考虑以下来自 Storytelling with Data 的重新设计实践视觉效果:

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你会去掉哪些不重要的元素?你还会做什么改变?你将如何有效地使用颜色、文字和交互使其更吸引人?你能试着创建不同的图表来突出主要的要点吗?为了便于练习,可以做任何您喜欢的假设。


下面我将提到我的分步指南,以减少混乱并使数据处理更容易。


第一步:首先,我消除了杂乱,以最大化数据墨水比例

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第二步:接下来,我用醒目的颜色和一些文字突出了最重要的数据点,以吸引观众的注意力。

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第三步:然后,我探索不同的图表,从数据中得到见解。为了决定哪种观点可能最有效,我退一步考虑了这个问题:我想传达什么信息?我决定保持图表的简单性,每次只强调一个方面。一次只显示一个组件的好处是:现在我有空间通过支持注释来添加上下文。以下是我制作的3张图:

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第四步:最后,是时候把这一切结合在一起来传达我的信息了。引人注目的数据可视化与强大的叙述相结合,可以非常容易分享和具有说服力。这是我的最终结果:

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在这个例子中,一个可能让观众想知道“所以呢?”的图表。通过一些简单的设计更改进行了改造。我们删除了非必要元素,有目的地使用颜色,迭代不同的图表,考虑更广泛的上下文并使用文本使要点明确无误。


看看前后的对比:

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结论


总之,更有效的视觉效果、积极的标题以及对颜色、文本和交互性的战略性使用使数据和洞察力的各个组成部分之间的联系更加明显。值得思考的是,只需一些微小的变化就可以让可视化看上去不再那么复杂和难以理解。



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