Jorge Rey的化石燃料Dataviz

02. 它是如何工作的？

如果我們能看到它，我們的大腦就可以內在化并對其進行反思。這就是為什么理解圖表和查看趨勢比閱讀大量的文檔要花費大量時間和精力進行合理化更容易和有效的原因。我們不想重復人類是視覺生物的陳詞濫調，但這是事實，可視化更加有效和全面。

在某種程度上，我們可以說數據Viz是講故事的一種形式，目的是幫助我們根據數據做出決策。這些數據可能包括：

• 追蹤銷售
• 識別趨勢
• 識別變化
• 監控目標
• 監測結果
• 合并數據

秘密7 –塞爾吉奧·費爾南德斯（Sergio Fernandez）提出離婚可視化的理由

03. 什么時候使用？

數據可視化對于每天處理大量數據的公司很有用。必須立即顯示您的數據和趨勢。勝過瀏覽龐大的電子表格。當趨勢立即脫穎而出時，這也可以幫助您的客戶或觀看者理解它們，而不會迷失在混亂的數字中。

話雖如此，Data Viz適用于：

• 年度報告
• 簡報
• 社交媒體微敘事
• 信息手冊
• 研究
• 趨勢販運
• SciViz
• 燭臺圖，用于財務分析
• 確定路線

可以看到數據可視化的常見情況是在銷售和營銷，醫療保健，科學，金融，政治和物流中。

娜塔莉·祖伊娃（Natalie Zuieva）的租金和薪金統計信息圖

04. 為什么要使用它？

簡短的答案：決策。數據可視化具有快速識別模式和解釋數據的不可否認的好處。更具體地說，它是確定以下情況的寶貴工具。

• 識別變量關系之間的相關性。
• 獲得有關受眾行為的市場見解。
• 確定價值與風險指標。
• 隨時間監視趨勢。
• 通過頻率檢查速率和潛力。
• 應對變化的能力。

太空垃圾-BBC科學焦點，作者：Federica Fragapane

05. 數據可視化類型

您可能已經猜到了，Data Viz不僅僅是簡單的餅圖和圖形，而且還具有視覺吸引力。該分支用于可視化統計信息的方法包括一系列有效類型。

地圖

地圖可視化是一種很好的方法，可以分析和顯示與地理位置相關的信息，并通過地圖準確地將其呈現出來。這種直觀的方法旨在按區域分布數據。由于地圖可以是2D或3D（靜態或動態），因此可以使用多種組合來創建Data Viz地圖。

COVID-19支出數據可視化POGO，George Railean

但是，最常見的是：

• 區域地圖：顯示國家，城市或地區的經典地圖。對于每個區域中的不同特征，它們通常以不同的顏色表示數據。
• 線圖：它們通常包含空間和時間，由于對特定場景進行了分析，因此通常是路線選擇的理想選擇，尤其是該地區的駕車或出租車路線。
• 點地圖：這些地圖分發地理信息的數據。它們是企業確定區域中建筑物確切位置的理想選擇。
• 熱圖：它們根據特定屬性指示地理區域的權重。例如，熱圖可以按區域分布感染者的飽和度。

圖表

圖表以圖形，圖表和表格的形式顯示數據。由于圖形確實是圖表的子類別，因此它們經常與圖形混淆。但是，兩者之間的差別很小：圖形顯示數據組之間的數學關系，并且僅是表示數據的統計圖方法之一。

圖表數據可視化，作者：Madeline VanRemmen

順便說一句，讓我們談談數據可視化中最基本的圖表類型。

條狀圖

他們使用一系列的條形圖來說明數據。它們是較輕量數據的理想選擇，并遵循不超過三個變量的趨勢，否則，條形變得混亂且難以理解。

餅狀圖

這些熟悉的圓形圖按部分劃分數據。切片越大，部分越大。它們非常適合描述整體的各個部分，它們的總和必須始終為100％。當您需要顯示一段時間內的數據發展或缺少任何部分的價值時，請避免使用餅圖。甜甜圈圖與餅圖具有相同的用途。

線形圖

他們使用一條線或多條線來顯示隨著時間的發展。它允許同時跟蹤多個變量。一個很好的例子是跟蹤品牌多年來的產品銷售情況。面積圖與折線圖具有相同的用途。

散點圖

這些圖表使您可以通過數據可視化查看模式。它們有兩個不同值的x軸和y軸。例如，如果您的x軸包含有關汽車價格的信息，而y軸包含有關薪水的信息，則正向或負向關系將告訴您某人的汽車所反映的薪水。

表格

與我們剛剛討論過的圖表不同，表格幾乎以原始格式顯示數據。當您的數據難以以視覺方式呈現，并且旨在顯示應該閱讀而不是可視化的特定數值數據時，它們是理想的選擇。

數據可視化| Aishwarya Anand Singh的養蜂與否

例如，圖表非常適合顯示特定區域內一段時間內特定疾病的數據，但是當您還需要了解具體原因（例如原因，結果，復發，治療時間和治療方法）時，最好使用表格。

06. 數據可視化與信息圖表

5個主要差異

它們并沒有什么不同，因為它們在視覺上都代表數據。通常，您搜索信息圖表并找到標題為“數據可視化”的圖像，反之亦然。但是，在許多情況下，這些標題都不會引起誤解。這是為什么？

1. 數據可視化僅由一個元素組成。它可以是地圖，圖表或表格。另一方面，信息圖表通常包含多個Data Viz元素。
2. 與可能簡單或極其復雜且繁重的數據可視化不同，信息圖表簡單易行，并且面向更廣泛的受眾。即使對于信息圖表代表的研究領域之外的人，后者通常也是可以理解的。
3. 有趣的是，數據Viz不提供敘述和結論，而是提供這些敘述和結論的工具和基礎。雖然信息圖表在大多數情況下提供了故事和敘述。例如，數據可視化地圖的標題可能是“按區域劃分的空氣污染飽和度”，而帶有相同數據的信息圖則顯示為“ A區和B區在C國污染最嚴重”。
4. 數據可視化可以在Excel中進行，也可以使用其他自動生成設計的工具，除非將其設置為演示或發布。但是，信息圖表的美學非常重要，其設計必須吸引更廣泛的受眾。
5. 在交互方面，數據可視化通常提供交互式圖表，尤其是在線形式的圖表。另一方面，信息圖表很少互動，通常是靜態圖像。

Skype通過可視化.com進行可視化

07. 如何創建有效的數據可視化？

5種有用的技巧

該過程自然類似于創建信息圖表，并且圍繞了解您的數據和受眾。更準確地說，這些是準備有效的數據可視化以使您的查看者立即了解的主要步驟和最佳實踐。

1.做功課

準備工作已經完成了一半。在甚至開始可視化數據之前，必須確保您了解該數據的最后細節。

不可否認的是，了解您的數據查看對象是另一個重要部分，因為不同的人對信息的處理方式不同。您要為數據可視化的對象是誰？他們如何處理視覺數據？只需給他們一張餅圖就足夠了，否則您將需要更深入的可視化報告？

您正在可視化什么樣的信息，它能反映出您的目標嗎？

最后，考慮要使用多少數據并加以考慮。

圖片來自Brodie Vissers

2.選擇正確的圖表類型

在上一節中，我們列出了可在數據可視化中使用的基本圖表類型。要確定最適合您工作的人，需要考慮的因素很少。

• 圖表中將有多少個變量？
• 您將為每個變量放置幾項？
• 值之間的關系是什么（時間段，比較，分布等）

話雖如此，如果您需要展示整個項目的各個部分，那么餅圖將是理想的選擇。例如，您可以使用它來展示特定產品的市場份額的百分比。但是，餅圖不適用于時間范圍內的分布，比較和跟蹤趨勢。在這些情況下，條形圖，散點圖，s和折線圖更為有效。

另一個示例是如何在圖表中使用時間。使用水平軸會更準確，因為時間應該從左到右。它在視覺上更直觀。

Oberhaeuser的MagnaGlobal廣告市場海報

3.對數據進行排序

首先刪除所有不會增加價值并且基本上是圖表多余的數據。有時，您必須處理大量數據，這不可避免地會使您的圖表變得非常復雜且難以閱讀。不要猶豫，將您的信息分成兩個或多個圖表。如果這對您不起作用，則可以使用突出顯示或使用更合適的內容更改整個圖表類型。

提示：使用條形圖和柱形圖進行比較時，請按值（而不是字母順序）以升序或降序對信息進行排序。

圖片由薩曼莎·赫爾利（Samantha Hurley）

4.利用顏色發揮自己的優勢

在每種可視化形式中，顏色都是您最好的朋友和最強大的工具。它們產生對比，重音，強調并直觀地引導眼睛。即使在這里，色彩理論也很重要。

設計圖表時，請確保不要使用超過5或6種顏色。除此之外，任何其他操作都將使您的圖表不堪重負，并且難以為觀眾閱讀。但是，您可以使用顏色強度來發揮自己的優勢。例如，當您在不同的時間段內比較同一概念時，可以將數據從所選顏色的最淺陰影到其較深的顏色進行排序。它會創建適合您時間線的強烈視覺效果。

選擇顏色時要考慮的事項：

• 不同類別的顏色不同。
• 系列中所有圖表的采用一致調色板，方便以后將進行比較。
• 最好使用對色盲友好的調色板。

Jamie Kettle可視化塑料廢物污染數據

5.獲取靈感

當您想成為數據可視化設計中的佼佼者時，請多多發揮自己的靈感。查看優秀的示例、信息圖、其他人的工作，并了解哪種方法最適合您需要實現的每種數據。

下圖這個Twitter帳戶數據可視化是一個很好的例子。同時，我們還將精選一些令人稱贊的示例，這些示例將使您有信心開始為數據創建視覺效果。

lilit Hayrapetyan創作的大數據紀錄片的人臉

8個數據可視化示例

作為另一種藝術形式，Data Viz為一些令人驚嘆的精心設計的圖表提供了沃土，這些圖表證明了數據也可以是美麗的。現在，讓我們來看看一些例子。

1.黑暗之魂III體驗數據

我們從孟小偉的個人項目開始，介紹他玩《黑暗之魂3》的經驗。這是信息圖表和數據可視化也是個人設計工具的完美例子。這項研究非常龐大，但非常專業地歸類為針對不同概念的不同類型的圖表。所有數據可視化都使用相同的調色板進行制作，并且在信息圖表中看起來很棒。

我的黑暗之魂3孟小偉在播放數據

2.有史以來最偉大的電影

凱蒂·西爾弗（Katie Silver）根據評論家和觀眾的評論匯總了有史以來最偉大的100部電影。可視化顯示了每部電影的關鍵數據點，例如發行年份、奧斯卡提名和獲勝、預算、利潤、IMDB得分、類型、拍攝地點、電影背景和制作工作室。所有電影均按發行日期排序。

凱蒂·西爾弗（Katie Silver）的100部最佳電影數據可視化

3.最暴力的城市

費德里卡·弗拉加帕內（Federica Fragapane）顯示了2017年全球50個最暴力城市的數據。這些項目根據人口在垂直軸上排列，并根據兇殺率在水平軸上排序。

4.家族企業作為數據

這些數據可視化和插圖由Valerio Pellegrini為《透視》雜志制作。它們顯示了一個餅圖，其中包含行業細分以及對就業貢獻的散點圖。

視角雜志–家族企業by Valerio Pellegrini

5.太陽系的軌道圖

該地圖顯示了太陽系中18000多個小行星的軌道數據。每個小行星都顯示在1999年除夕的位置，并按小行星的類型進行了著色。

埃莉諾·盧茲（Eleanor Lutz）的太陽系軌道圖

6.標題的語義

KatjaFlükiger對頭條新聞的故事情有獨鐘。數據可視化旨在傳達銷售對算術的影響程度。該項目在馬里蘭大學藝術學院完成，目的是可視化對移民的引用，并對用詞選擇和上下文所暗含的價值判斷進行顏色編碼。

標題語義學KatjaFlükiger

7.月球和地震

該數據可視化用于回答月球是否引起地震。該圖顯示了根據月球的相位和軌道位置而發生的地震的時間和強度。

月亮與地震艾西瓦婭·阿南德·辛格（Aishwarya Anand Singh）

8. Nanosats的黎明

可視化效果顯示了從2003年到2015年發射的衛星。該圖表示了專注于項目的機構類型以及為其提供資金的國家。左側顯示了每年的發射次數和衛星應用次數。

有線英國–由Nanosats拍攝的黎明（Valerio Pellegrini）

最后的話

數據可視化不僅是一種科學形式，而且還是一種藝術形式。其目的是幫助任何領域的企業快速理解復雜數據，并開始根據該數據做出決策。為了使您的圖表高效且易于閱讀，這一切都與了解您的數據和受眾有關。這樣，您就可以選擇正確的圖表類型，并使用可視化技術來發揮自己的優勢。