娛樂城-互聯網人要了解的數據可視化 —— 基礎篇-娛樂城註冊

娛樂城原題目：互聯網人要相識的數據可視化 —— 根基篇 數據可視化對互聯網人來說是一項日趨緊張的技巧，目前，從根基最先，一路分享互聯網人要相識的數據可視化。 現往常無論是事情報告請示，產物設計，后臺設計甚至是數據大屏，愈來愈多的職業必要以及數據打交道。尤為是想要進入一個B真個公司，數據可視化更是必弗成少的一個技巧。 數據可視化，堪稱是愈來愈體現一小我私家的業餘本領。是以把握數據可視化本領，是面向將來的互聯網人所必備的本領。 然而尷尬的是，海內沒有一款針對于教授教養數據可視化的全套辦理方案，這讓許多渴看進修的同窗摸不著腦筋。以是這也匆匆使我開啟了這個系列《互聯網人必要相識的數據可視化》，但願可以或許給人人帶來一些紛歧樣的內容，為人人梳理一個完備的數據可視化框架。 本日帶來的便是這個系列的第一篇，數據可視化的觀點和數據可視化設計的根本原則。 近來一向在做國際外包，時間特別很是的零碎，而寫邏輯性強的文章又特別很是耗損精神。以是從開題到目前，用了快要2個月的時間才將這篇文章徹底掃尾。全文共計25000字擺佈，閱讀必要20分鐘擺佈，干貨滿滿，請人人做好預備。 1、什么是數據可視化 數據可視化便是借助視覺的抒發方式（不局限于筆墨），將死板的，業餘的，不直觀的數據內容，乏味的、淺易的、直觀的傳達給觀眾的一種手腕。 非設計師在制作數據可視化時，每每會由於重點凸起數據的緊張性，而讓可視化圖表變得死板有趣。而設計師在制作數據可視化時，又會由於過分注意壯麗多彩而讓數據的呈現結果大打扣頭。以是在這類大情況下，催生出了數據可視化行業。 作為設計師九州娛樂城，若何擁抱這個新興的行業，若何掌握設計與功效之間的均衡，從而更好的溝通與傳達信息，等於本文的重點。 信息圖表，便是數據可視化后發生的效果，便是咱們在事情報告請示中，項目先容中，和后臺體系中常常見到的數據圖表。 信息圖形由信息以及圖形兩個詞語構成，它被稱之為“信息圖形”(Infographics或者Information Graphics)。信息圖形最後是在舊的紙質媒體上登載的，加倍有助于人們懂得消息信息的可視化內容。 二、信息圖表的分類 依據木村落博之的界說，從視覺顯露情勢的角度，將“信息圖表”的呈現方式分為六大類：圖解(Diagram)、圖表(Chart)、表格(Table)、統計圖(Graph)、輿圖(Map)、圖形符號(Pictogram)。 筆墨偶然候是一種匱乏的信息傳遞方式，而可視化的方式，則是人類最根源的一種信息傳遞方式，圖解便是將許多沒法準確或者高效用說話傳達的內容，以活潑抽象的圖形詮釋進去。 下圖是一張經典的對于咖啡品種圖解，38種咖啡配方，無須要用多余的筆墨詮釋，間接用圖解透露表現，簡略了然，清楚易懂。 2.1 圖表：應用圖形、線條及插圖等，論述事物的互相關系 圖表平日用于簡化人們對于大批數據之間的關系的懂得，人們平日懂得圖表會比懂得數據要快許多。圖表以及圖解獨一的不同點在于，圖解是用可視化的方式往傳遞信息；而圖表則是用往復論述信息之間的邏輯關系，流程圖便是典型的圖表。 下圖是一張寵物狗的進化圖，用巧妙的方式清楚地向咱們傳遞了，狼是若何被人類馴化成不同品種的寵物狗的。 2.2 表格：依據特定信息規範進行區別，配置縱軸以及橫軸 表格是按照行以及列或者者采用更復雜的佈局擺列的數據，表格普遍運用于通訊、研究以及數據闡發。實在表格并沒有一個確定的界說，它會由於不同的行業以及評論情況而存在懸殊。 2.3 統計圖：經由過程數值來顯露轉變趨向或者者進行比較 統計圖是依據統計數字，用幾何圖形、事物抽象以及輿圖等繪制的種種圖形。它具備直觀、抽象、活潑、詳細等特色。 統計圖可以使復雜的統計 消息發布平臺數字簡略化、通俗化、抽象化，令人高深莫測，便于懂得以及比較。是以，統計圖在統計材料清算與闡發中占有緊張位置，并失去普遍運用。 下圖是大城市通勤的時長統計，經由過程這些柱狀圖，咱們能很清楚望出各個級其它城市通勤時長的比例關系，并相識他們的擁擠時長以及非擁擠時長分手是奈何的環境。 2.4 輿圖：描寫在特定地區以及空間里的地位關系 將真正的世界轉換為立體，在此進程中必定要講發稿平臺一些器材略往。 現實上，要說“省略”是輿圖上最樞紐的詞也不為過，無論是哪一種信息輿圖，最緊張的是讓用戶找到想要望到的信息。 信息輿圖也可分為兩大類： 將整個地區的布局或者佈局完備呈現的輿圖； 將特定工具凸起顯示的輿圖。 如下是美國各州領有槍枝人數占總人數的百分比統計圖。 2.5 圖形符號：不使用筆墨，間接用丹青傳達信息 所謂圖形符號（也便是咱們常說的icon），根本便是經由過程易于懂得、與人直覺相符的圖形傳達信息的一種情勢。 生涯中處處存在圖形符號，包含地鐵站收支口上的地鐵標識，路邊的指示牌與限速標識。人們會商定俗成地應用一些符號來代表一些固定的意思，譬如茅廁門口的男女標識。許多商舖為了共性化設計，使用了不經常使用的符號來透露表現男女，這會給花費者形成很大的攪擾，由於這離開了他們常見的懂得范圍。 圖形符號的設計準則是盡量不使用筆墨，其作用有兩條： 倖免說話欠亨釀成的攪擾； 更便捷、更清楚地傳遞信息。 多年來，最經典的圖形符號運用案例可以說是奧運會以及殘奧會的活動圖標了。圖形符號可以說已經經成為奧運會以及殘奧會的緊張構成部門，就像火把傳遞以及活動會LOGO同樣，從賽事門票到奧運村落的品牌，圖形符號都在被普遍使用。 下圖即為東京奧運會的活動圖形符號（局部）： 3、到達數據可視化方針的根本要領 現在咱們事情中常常碰到的數據可視化，大多半是制作數據圖表（即統計圖Graph），以是咱們本文的首要教授教養內容也是環抱著若何制作統計圖來說。 制作統計圖的進程可以被四個步調，分手是：明確目的、選擇圖表、視覺設計、凸起信息。 明確目的：明確數據可視化的方針，經由過程數據可視化咱們要辦理什么樣的問 發布消息平臺題，必要索求什么內容或者陳說什么究竟，并選擇合適的圖表。 選擇圖表：環抱方針找到能供應信息的指標或者者數據，選擇合適的圖形往鋪示必要可視化的數據。 視覺設計：以可視化的手腕將數據轉化成乏味的設計說話。 凸起信息：依據可視化鋪示方針，將緊張信息增添幫助線或者變動顏色等手腕，進行信息的凸顯，將用戶的注重力引向樞紐信息，輔助用戶懂得數據意義。 3.1 明確目的 大多半環境，明確圖表自身要到達的目的，比制作好圖表自身加倍緊張。 若是對數據熟悉不清，就會形成2種效果： 沒法制定合適的圖表題目，從而使讀者掉往閱讀圖表的愛好； 沒法選擇出精確的可視化方式，從而使圖表難以懂得。 學問點01：好的圖表題目——等于勝利的一半 大多半圖表都必要一個好的題目，如許才能讓口試官曉得他們在望什么。 題目應當是一個論斷，是你但願口試官從中取得的信息（成心義并且乏味的部門），而不僅僅是對圖表鋪示內容的歸納綜合（即無心義且無趣的部門）。 3.2 選擇圖表 Andrew Abela依據統計圖的首要功效，將一切的統計圖分為了四大類：比較、聯系、分布、組成。在其材料的根基上，我制作了一套更得當設計師的“圖表選擇器”（The Way of Data Visualization）。 經由過程上述圖表選擇器，咱們可以容易地依據咱們想要揭示的數據的品種，和咱們制作圖表的目的，來選擇到合適的圖表。 然則一樣平常事情中，咱們每每用不到這么多的圖表品種，這個“圖表選擇器”更得當咱們作為進修圖表觀點的對象。一樣平常事情中，有六種根本圖表已經經可以籠罩咱們大部門的使用處景，也是做數據可視化最經常使用的六種圖表類型。 以是作為新手的咱們，只需能闇練把握這六種圖表，即可對付大部門的使用處景，而對于咱們這類更業餘的人士來說，上述的“圖表選擇器”可以或許大大提高咱們的事情效率。 3.3 視覺設計 接上去也是數據可視化中最緊張的一步——視覺設計。 許多時辰咱們在設計圖表時沒有既定的規定，全憑借在立體設計以及UI設計中取得的學問來進行設計。但之以是數據可視化被零丁細化成一個種別，并在國外發達生長，甚至衍生出了業餘的數據可視化設計師，就證實在數據可視化範疇，許多規定是與其餘設計不同的。 一個最簡略的例子，市道市情上大多半的配色方案都在數據可視化範疇不實用。 1）毫無容納性的配色方案 起首，實用于數據可視化的配色方案，肯定在明度上是有轉變的。許多配色方案不僅不具有這類特徵，甚至不會思量容納性。 UI設計的配色方案望起來都很壯麗多彩，然則很明明，他們是為了用戶界面而設計的。色瞽者士每每很難往閱讀那些應用了低容納性配色方案的可視化圖表。 2）沒有充足多的顏色品種 另一個成績便是，大多半配色方案并沒有充足多的顏色品種。在構建一套完備的可視化圖表時，咱們每每最少必要6種顏色的調色板來進行設計，咱們見過的大多半配色方案并不具備這么多種顏色。 固然這些配色方案一樣壯麗多彩，然則他們不克不及天真應答圖表中復雜的信息層級。 3）難以區別層級的配色方案 突變配色方案可以輕松辦理上述兩個成績（顏色之間有明明的比擬，且可以無窮細分顏色品種）。但很負疚，如許的配色方案一樣不實用數據可視化，咱們舉一些簡略的例子人人就可以分明。 這些突變色望起來沒什么成績，然則當咱們選擇個中一個，將其顏色分類裁減到10時成績就浮現了。 你能區別出最左側的4個顏色之間有什么差別嗎？生怕很難。 後面的論述，大多半是為了讓人人對數據可視化有一個清楚的觀點。 在“視覺設計”這一章我將重點講授，數據可視化（即圖表制作時）必要注重的設計原則，上面的內容首要辦理人人在數據可視化中所碰到的三個成績。 若何制作數據可視化圖表？ 若何高效疾速地制作數據可視化圖表？ 若何制作一份 消息發布網兼具適用性以及美觀性的數據可視化圖表？ 3.3.1 實用于一切圖標的制作規定 1）圖表中的線條 ① 有沒有刻度線 當數據的數值特別很是緊張時，肯定要使用刻度線來讓觀眾更清楚的相識數據。 若是你的聽眾只要要相識A數據大于B數據，那么刻度線是沒有需要的，只要在座標軸上使用小刻度即可。若是你的讀者要花一些時間在柱狀圖上并感愛好A數據是45.65而B數據是37.66，那么使用刻度線將有助于他們懂得。 ② 刻度線的顏色 若是確定要使用刻度線，則必要使它們比作為現實數據的點或者者線條要層級低。由於這些刻度線也屬于違景的一部門。 總結來說，不要使用全黑或者者全白的線條。若是你的違景顏色是白色或者者淡色系，那么你應當讓你的線條灰一些。你也一樣可以讓這些線條釀成亮灰色，點狀或者者虛線。 ③ 負空間的刻度線網格 你也能夠使用灰色的違景，然后將刻度線反白，這是一種很好的行使負空間做設計的要領；或者者刻度線可以用輕微偏玄色一點的灰色，由於很明明如許會讓刻度線更融入違景一些。 ④ 坐標線 坐標線應當比刻度線，線條更粗，顏色更深，才能讓整個圖表顯得更有主次的區別。 2）選擇合適的坐標上上限 ① 選擇合適的坐標上限 一般來講，咱們應當把咱們的坐標上限配置為0。 有人會問，如許的話咱們的數據就會變得沒有那么升沈轉變了。那多是由於你的數據自身就沒有那么長勢喜人。 但一樣，實在許多工作可以反過來思索，之以是有人愿意不把坐標軸設定為0為出發點，實在便是為了在視覺上讓人造成比擬猛烈的感到，從而凸起事蹟，這類要領的使用因人而異。 譬如在小米的發布會中，為了比擬，小米把數據的上限出發點配置為了10000，從而使小米的跑分數據望似跑贏了友商一倍還多，但實在小米的數據增加，只比友商超過跨過了25%。 再舉個例子：這張條形圖也是經福克斯消息準許使用的。 3月31日方針的值為7,066,000，比6,000,000高17.8%，然而第二個柱形幾近是第一個柱形長度的三倍。 這也同時提示咱們要注重：在旁觀他人的圖表時，僅僅旁觀柱狀圖的凹凸趨向每每不克不及得出精確論斷，必要注重坐標軸肇始地位有無被人做過虛假處置。 一樣，有些工資了報告請示事蹟，也會使每個刻度的跨度紛歧致，從而提高柱狀圖團體的比擬度。這類環境也應當多留意察看，不要被外觀的內容所利誘。 ② 選擇合適的坐標下限 坐標軸中另一個必要注重的點即為坐標下限，下限界定的方式有兩種，可依據需求自行判定。 若是只是為了比較各個數據的數值，可以用數據的最大值作為坐標軸下限。 若是是必要將數據與某個最大值比較，則用此最大值作為下限。 3）刻度值 固然Y軸的刻度值標簽平日放置在刻度線的最左側，但咱們也能夠把它們放置在其餘之處，譬如刻度線的頂部（但此時肯定要掌握好親密性準則，略不注重就會引發觀眾的疑心，這也是咱們常常會在望其餘圖表時碰到的成績，到底刻度值標誌的是哪一條刻度線？）。 刻度線以及刻度值相反相成，這會讓圖表望起來加倍規范。刻度值放置在哪里無所謂利害，只是必要依據不同的場所加以使用。 ① 距離平均 在座標軸上應當使用平均的跨度0,5,10,15,20，而非不平均的跨度0,3,5,16,50。這里即呼應上方“坐標軸上限”中的最后一點，偶然圖表制作人也會用不平均的刻度來蒙騙咱們對數據發生曲解。 當然，此處的舉例只是夸大了過錯的結果，實際生涯中的不平均刻度每每加倍隱藏，必要咱們細心往甄別。 ② 不要使用非程度以及豎直的筆墨標注，也不要使用轉行 偶然坐標軸上的注釋筆墨會許多，以是許多工資了讓步，在小空間內顯示出一切的筆墨標注內容，而使用歪斜的文本，或者者將文本轉行處置。 不要用過于復雜的設計情勢，數據可視化的第一要義是簡略易懂，以是在碰到標簽筆墨過永劫，可以采用如下要領進行辦理。 4）數據的處置與排序 咱們在每次制作前都對數據進行排序，而不是隨機排布。如許咱們可以在圖表中為觀眾鋪示更多信息，即某個數據在總的數據庫里面的序列。 ① 鉅細 軟文平臺排序 咱們仍是從一系各國家的數據最先。 現在的排布很隨機，或者者是按照字母表排序的。接上去咱們要按照數值從大到小進行擺列。 咱們隨機遴選一組數據，譬如玻利維亞(Bolivia)，在上圖中，咱們只能失去玻利維亞的數據值，和他也許在數據庫中排在中游的地位，僅此罷了。 然則下圖中，依據鉅細擺列好的數據，咱們不媒體發稿平臺僅可以取得適才的兩個信息，同時還能立地曉得玻利維亞在整個圖表中的排名（第四名）。 同時你還可以望到吉爾吉斯斯坦（Krygyzstan）以及越南(Vietnam)居于榜首而美國(America)是倒數第一，這便是好的圖表能給咱們帶來的“更多的信息”。 咱們再望一遍按照字母表排序的圖表，你能容易說出“岡比亞(Gambia)”排名第幾嗎？ ② 刻意的序列 在發布會中咱們經常見到，為了凸起本人產物的刁悍，每每要與友商的數據做比擬，在這類環境下，咱們的數據也不是隨機排布的，我給這類數據排布要領起了個名字，鳴“刻意的序列”。 在魅族 16th的發布會中，這張旗艦機分量比擬的圖表頗有考究，可以發明，除了索尼（最重的手機）和魅族 16th（最輕的手機）外，其余一切的手機都是按照降序擺列。不望顏色比擬，把236g的索尼以及152g的魅族放置在一路進行講授，以加倍凸起魅族的浮滑。 那么這個圖表的數據排序實在顛末了三次處置。 1.把分量從高到低排序； 2.把分量最高的以及最低的手機零丁放置，并賦予非凡顏色零丁顯示； 3.把這兩個數據放置在最后，再次凸起比擬，吸引觀眾注重。 這便是咱們進修數據可視化時特別很是必要注重的細節點，在數據可視化中，細節決定成敗。 5）關于圖例的設計 ① 數字必要四舍五入 咱們偶然為了保障圖表的清楚整齊，并不克不及齊全選擇切合數據下限以及上限的數字作為刻度，而是選擇一些取整的數字。 一樣的，這不僅僅實用于圖例中的數字，一樣實用于坐標軸上上限的數字。 ② 標誌圖例的界限比標誌圖例的范圍更好 在必要用多種顏色做區別的圖表中，偶然可以經由過程標誌圖例界限而不是標誌圖例范圍的方式，來提高觀眾的閱讀效率。 ③ 程度或者者垂直偏向的圖例 對于數字的刻度，程度圖例每每比垂直圖例加倍輕易閱讀，由於這切合咱們的閱讀風俗。 然則，對于有種別區別的圖例來說，垂直圖例每每結果更好。由於咱們可以在圖例的右側放置更長的文本（跟坐標軸的注釋一樣的原理）。 ④ 刪除外部界限 偶然咱們甚至可以更簡地的透露表現圖例，當你只想抒發一個漸進的進程，24以及55之間的懸殊并不緊張，觀眾只要要曉得后者比前者大即可。 在這類環境下，咱們可以測驗考試只標誌出圖例的最大值以及最小值，而無須要標誌出每個界限或者者顏色，如許可以給觀眾淘汰無須要的信息負擔。 6）圖表上的筆墨信息 筆墨標注的作用，不是來填充空缺的，而是用來誇大相關信息或者拓鋪額定的違景學問的。 ① 引用新聞泉源 大多半環境下，咱們制作的圖表都不會將原數據附在閣下，是以最佳在圖表中引用你的數據泉源。一般來說，引用規定是在左下角防止數據泉源信息，每每采用非凡字體。 引用新聞泉源，既可以便利你隨時索引數據泉源（就像我文章開首的每一個圖表都標注出了他的原題目+索引網址），也能夠增長數據的可托度（乏味的是，大家每每不會存眷數據泉源于哪里，只需有泉源，就會大大增長人們的服氣感）。 ② 用數字幫助抒發 偶然你必要在你的圖表中標注出數據值，而不僅僅應當依靠視覺元素向觀眾傳達信息。 媒體發布平臺 平日來說，不必要太謹嚴的圖表，咱們會對數據值進行肯定水平的處置。 有小數的值四舍五入(234.19 ―― 234)。 在數據的量級特別很是大時，將肯定位數數字取整（52,133 ―― 52,000)。 當一切數據的量級都特別很是大時，將肯定位數的數字縮進單元中（521,000,000 元 ―― 5.21 億元）。 Y軸刻度值盡可能轉化為千位分隔符，如K，M，B。 Y軸最大值取值要適當，保障圖表占據2/3以上。 若是咱們不如許處置，你就會發明你的圖gsbet娛樂城評價表老是不那么整齊。 7）節制字體的數目 圖表中的字體數目和字體鉅細的品種加起來不要跨越3種（題目以及副題目除外）。 平日來說，咱們在制作時會把注釋以及坐標軸標簽配置為兩種字體樣式，以是只要要確保將這兩者同一起來，那么就可以保障咱們的圖表不跨越3種字體樣式。 娛樂城 logo 3.3.2 柱狀圖的制作規范 1）柱狀過寬或者過窄 過寬的柱會讓圖表望起來粗笨，盡可能堅持柱的浮滑；如許可以堅持優雅的表面，然則太薄了會讓用戶很難對數據進行比較。 規範的數值是，柱的寬度為“柱與柱間距”的2倍。當然這只是個參考值，現實咱們依據不同的環境，對寬度作出調整。 2）盡可能不要跨越7個值 一般進行數據比較時，柱狀圖倡議不要跨越5個數據值，對于條形圖來說，倡議不要跨越7個數據值。 3.3.3 折線圖的制作規范 1）有條理區別的折線/曲線 當咱們在制作一個復雜的折線圖時，咱們想要顯示個中的一條數據，最佳的要領便是增強它與其餘元素的比擬，從而提高它的緊張性層級。 行使咱們之前的要領，把其餘的數據變為灰色； 將咱們必要誇大的曲線置于頂層。 2）什么時辰使用折線圖 2017年1月以及2月的大米出口量是相關的，他們代表一種數據在不同時間下的數據值，是以咱們可以用折線圖將它們毗鄰起來。然則2017年1月的大米出口量以及玉米出口量（16萬噸）是不相關的，以是咱們不克不及隨意用折線圖來代替柱狀圖。 用折線圖可以很好地透露表現天天往病院的人數，由於統計天天往病院的人數可以用來察看趨向。 3）按照時間推動的數據并不克不及老是用折線圖來透露表現 偶然咱們也必要進行一些區別。若是咱們想要繪制美國大範圍槍擊事宜的傷亡人數隨時間推移的圖表。這些槍擊事宜確鑿是一個接一個產生的，然則它們實質上卻沒無關系，以是你不克不及用折線圖（應當用條形圖）。 然則，若是按年份對它們進行回類，并計算每年的傷亡人數。如許的環境下可以使用折線圖進行統計，由於統計效果的趨向轉變是成心義的，是可以得出響應的論斷的。 4）使鋸齒狀的線條膩滑 若是你的折線上下浮動過于激烈，那么你應當測驗考試拉永劫間距離，譬如不天天采樣而以周為單元來采樣。觀眾們不會往閱讀鋸齒狀的線條，或者者說他們不會喜歡如許的圖表。 5）在你的折線圖中繪制數據點 當有些特定的數值分外緊張時，咱們可以在線條上標注出他們。若是你有大批的數據必要鋪示，或者者你只想鋪示數據的走勢，那么實在你只要要使用折線就充足了，不必要增長數據點。不信你可以嚐嚐，大批的數據點=凌亂不勝的界面。 3.3.4 餅圖的制作規范 餅圖以及圓環圖在數據可視化方面生病散亂，但倒是使用的最頻仍的圖表之一。 餅圖是一種應當倖免使用的圖表，由於肉眼對面積鉅細不敏感，并且幾近沒有對與角度鉅細的觀點。更況且是肉眼齊全沒法重合比較的圖形。 例如下面左圖，咱們很難往比較逐日從肉類（Meat）中攝取的卡路里與從糖類（Sugar&Fat）中攝取的卡路里數目的比例。人眼的直覺中，糖類與肉類的比例應當在2：1擺佈，但現實的比例倒是1.5：1。 上述右圖將這一徵象縮小的加倍明明。人眼的直覺中，辦公與招待的數值差距特別很是大（這是由于咱們直覺更風俗從面積上做判定），但現實上招待與辦公的比例為1.5：1。 許多設計師認為餅圖應當是被禁止使用的圖表，我以為不克不及說的太盡對。不論奈何，迄今為止的究竟環境，依然有許多人在使用餅圖，以是咱們最少可以爭奪精確地使用他們。 固然云云，然則在誇大個別與總體的比例關系方面，餅圖仍是有其奇特的上風。 1）倖免過分宰割餅圖，不然終極會致使基本沒法閱讀 那么有同窗會問：宰割若干塊是過分宰割？這是一個必要在現實制作時進行判定的成績。 一個簡略的要領，若是咱們已經經很難從圖中望出個中一塊扇形是另一塊的兩倍大了，或者者好幾塊較小的扇形望起來差不多大時，那么就不克不及再宰割了。此時可以思量把較小的類目回入一個更大的“其餘”模塊。 若是肯定要給出一個切當的分類數量，我認為一般不要跨越9個；跨越的話，倡議用條形圖來鋪示，不要太依靠于餅圖。 例：這張餅圖來自維基百科，它鋪示了國度的不同地區。 左側這張餅圖已經經宰割出了無數個扇形了，但閣下另星散出一張餅圖，顯示出了左圖中更多的，望不到的更小超有錢娛樂城ptt國度的環境，以此來供應更多的信息。實在還有許多的要領可以鋪示這組數據，例如樹狀圖com tw或者者平凡的輿圖。 局限較大的餅圖只實用于鋪示只有幾組值的數據。 除餅圖外，環形圖（甜甜圈圖）亦可透露表現占比，其懸殊是將餅圖的中軟文推行間地區挖空，在空心地區顯示文本信息，譬如題目，上風是其“空間行使率更高”。 2）餅圖的肇始地位要適合 人們的閱讀風俗每每是從12點鐘最先的（跟表盤相似）。以是咱們在制作餅圖時也要遵守觀眾的閱讀風俗，從12點鐘偏向最先制作，如許才能呈現出加倍清楚的數據。 3）餅圖的次序要適合 這個規定與其餘的數據圖表一致，咱們在拿到數據后，不要急于往進行數據可視化，而是應當對數據進行排序處置，一般來講，咱們對于圖表都要進行從大到小的數據排序，才更有益于咱們鋪示數據，然則有一個破例的環境。 當數據中包括一個種別鳴“其餘”時，無論其餘的內容占比為若干，咱們最佳都把他放置在餅圖的最后來鋪示。 4）切割的鋪示方式 偶然，咱們可以想一些創意情勢來辦理餅圖比擬不夠明明的成績。 當咱們將餅圖分拆開來設計時，將他們配置為統一出發點，咱們可以清楚的比擬出數據的鉅細，但嚴厲意義下去講這已經經不算是餅圖了。 3.3.5 散點圖的制作規范 1）散點圖可以承載至多四個維度的變量 當包括多重變量時，散點圖自身包括2個維度的數據，當浮現更多維度時，咱們可以經由過程改變散點的顏色以及鉅細甚至是外形來對數據進行更多維度的劃分，這個時辰，散點圖即釀成了氣泡圖。 2）盡可能為散點圖增添趨向線 經由過程增添趨向線，可以更好的讓觀眾感觸感染數據的轉變，人們不會愿意接收未處置的數據，每每傾向于接收已經經被處置好的數據效果。 3.3.6 面積圖的制作規范 面積圖又鳴地區圖，與折線圖很鄰近，都可以用來鋪示跟著延續時間的推移數據的轉變趨向。區分在于，面積圖在折線與種別數據的程度軸（X軸）之間填充顏色或者者紋理，造成一個面透露表現數據體積。 相對於于折線而言，被填充的地區可以更好的引發人們對總值趨向的注重 網站發稿，以是面積圖首要用于傳達趨向的鉅細，而不是切當的單個數據值。面積圖有三種不同的形態，依據數據和違景的不同，均有其最好的鋪示情況。 1）盡可能不堆疊，使用通明色 當圖表中要鋪示多組數據時，最佳保障一切的數據都不堆疊，如許才可以更好的鋪示數據。若是沒法倖免堆疊，則應當恰當的配置顏色以及通明度，使得堆疊的地區變得加倍易讀。 2）不要跨越四個種別 面積圖只得當揭示少許的數據，至多倡議不要跨越四個種別，不然就會致使特別很是難以辨認。是以在多個種別下，要盡可能倖免使用面積圖。 3.4 凸起信息 3.4.1 緊張的內容用顏色做區別 偶然咱們為了凸起揭示某部門數據，必要對它們進行非凡的處置（包含增添幫助線，變動顏色，線條粗細等要領）來加大它們與其餘數據的比擬，以吸引用戶注重，并註解你想陳說的概念。 如上左圖，經由過程增添幫助線以及標紅的方式，來顯示快遞公司未到達60萬件派件規範的月份，從而凸起顯示公司事蹟分歧格部門。如上右圖，經由過程對9月份的顏色區別，來凸起顯示二手房價錢在9月份到達亙古未有的高度。 3.4.2 把不緊張的內容變為灰色 對于不太緊張的內容，咱們平日會把它們的層級下降，將其變為灰色每每是一個好要領。（如上左圖中1-6月與9月數據的配色，和上右圖中1-8月數據的配色） 平日來說，咱們會用灰色來標誌： 未被選中的元素或者者違景。 為緊張的數據點做比擬的數據。 （在交互圖表中）不是當前選中的元素。 3.4.3 沒有那么多重點信息 若是你以為每個信息點都很緊張，然后為他們都做了非凡的備注，那么請把他們都往失，由於那偏偏證實他們都不緊張。 數據可視化的精華就在于你往用視覺元素往輔助用戶做篩選，若是觀眾們真的很想曉得每個數據代表什么，那或者許你應當給他們揭示一份表格而不是圖表。 3.4.4 增添需要的幫助申明 關于這個圖表，若是咱們不進行標注的話，它只能講述故事的一部門。若是要把故事講述的周全，那么就必需增添一些標注。 若是我奉告你，這個圖表想奉告咱們，在第6天的時辰該團隊使用了迅速開發，在使用新手藝早期，Bug數目明明回升，而后剎時降低。加上了標注，圖表講述了一個跟之前齊全紛歧樣的故事。 以是，咱們為了更好的申明咱們的目的，偶然必要對圖表進行非凡處置，包含做一些凸起某些信息的標注。 3.4.5 增添需要的幫助線 這軟文網一點首要針對于柱狀圖以及折線圖，譬如當咱們想要呈現兩個不同時期的數據轉變時，增添幫助線可以更直觀地體現出個中的轉變。 譬如像這個圖表，為了體現出相應速率有很大的晉升，，增添了相關幫助線并標注了響應的數字，使 PRO5 以及 SONY Z3+ 之間的比擬加倍明明。 4、后記 以上便是該系列的第一篇的掃數內容，后續我將以此為根基更新更多關于數據可視化的學問，從數據圖表、信息圖表、后臺設計、甚至到大屏數據可視化，都有可能觸及。 若是人人有想望的內容，可以在談論區留言，談論至多的內容，我會優先更新。 就如許，但願人人喜歡。 本文由 @巨匠聊產物 原創發布于大家都是產物司理，未經允許，禁止轉載 題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協定