应用图表进行可视化时，如何有效地展现数据？

摘要：下面分享一些用图表展现数据的方法，希望对题主有所帮助。网易有数企业级大数据可视化分析平台，具有全面的安全保障强大的大数据计算性能先进的智能分析便捷的协作分享等特性，点击可免费试用。

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大部分人对数据进行可视化时，只是一种图表的堆砌，先把需要的单个图表做完，然后简单地罗列组合在一起，最后改变一下整体颜色，就完成了。整个过程虽然不能说错，但并没有把图表的优势发挥出来。下面分享一些用图表展现数据的方法，希望对题主有所帮助。

选择图表

明确需要表达的信息和主题后，需要根据这个信息的数据关系，决定选择何种图表类型，以及要对图表作何种特别处理。
图表种类各式各样，有些图表很难界定是属于哪种关系，我见过讲图表关系和图表功能比较好的平台是Ant v的墨者学院，有兴趣的小伙伴可以了解一下。

Ant v把数据关系分成了9个大类，当你确定了某个数据关系类型后，就可以根据该数据的使用场景查找出相对应的图表和使用建议，并在其中进行选择。
以一份购物城数据为例：

制作图表

当确定了要使用哪些图表做图后，开始进入制作流程，影响最终图表展现效果的元素一般分为两个层面：

非数据层：

不受数据影响样式的元素，比如说背景、网格线、外边框等等。这类元素起到的是辅助阅读作用，但如果不加处理全部放出，视觉上会显得杂乱和不够简洁，干扰到你真正想展示的信息。对于这类元素，应该尽量隐藏和弱化。

隐藏
· 去除不必要的背景填充
· 去掉无意义的颜色变化
· 去掉不必要的外框

弱化
· 坐标轴淡色或隐藏
· 网格线淡色或隐藏

数据层：
受数据影响样式的元素，比如说柱状图的柱条长度，柱条颜色，柱条展示个数，气泡图气泡大小等等，这类元素的展示效果和图表本身的数据息息相关，一旦图表本身的数据比较极端，有可能会使得最终视觉展现不尽如人意，我们无法改变具体的数据，是否就完全无法操控这些元素了呢？
这里挑选了几个大屏中应用较多的图表，总结了其数据层样式的调整方式。

调整范围
· 截断超大值
当某一个值特别大时，绘制出的条形远远长于其他类别，导致其他条形被压缩，不便于比较。某条特别长，也可能会影响到整个大屏的排版平衡，可以采用截断选项的方式。

· 数据可以不从0开始
很多数据可视化工具里都有“数轴是否包括零”这一个选项，用户可通过这个功能来控制坐标轴的显示范围，例如下图，折线的波动范围比较小，走势起伏不明显，这时可以选择数据不从零开始，清晰地看出了折线的走势情况。当然，如果在平时的数据报告中，这样显示有夸大差异的嫌疑，不建议频繁使用。

避免重叠

· 避免负值被遮盖
当一些数值有负数时，标签和柱条离得较远，不便于阅读，如果标签紧贴柱条，又会发生重叠，比较好的方式是标签根据柱条的方向分别显示在坐标轴的两侧。

· 轴标签太长可横向放置
当轴标签太长时，虽然斜放可以避免重叠，但歪着头查看内容在浏览大屏的场景下对用户不是很友好，可以考虑把柱条横向放置，把标签置于柱条空隙之间。

精简数据项

· 饼图分类5～7项
在做数据报告时，不管有多少数据项，为了完整和精确性，所有的内容都会显示出来，但在大屏中，如此满的数据展示，不但忽略了视觉体验，还会让用户抓不住重点，对于饼图来说，建议扇区个数不要超过5个，例如保留占比前5的扇区，剩下的非重点数据全部归到“其他”。

· 保留前五和后五
如果柱状图的数据项过多，展示时会过于密集，建议先把数据项按照数值大小排序，然后将中间用户可能不是最关心的柱条折叠起来，只保留前五和后五的数据项。

强调重点

· 视觉高亮重要信息
先来看一张对比图，虽然左图颜色更加丰富，但是没有重点，视觉传达给用户的信息是没有主次的，而右图很明显想传达：这个数值有异常！请关注我！在大屏中，为了在短时间内让用户get到关键信息，应该尽量排除其他不重要的数据项干扰。

折线图中，只高亮重要数据点比每个节点都标注更能传递有效信息

在饼图中，因为颜色块大小代表占比多少，所以高亮的方式并不一定适用，我们可以通过分离某一块扇区达到强调重点的效果。

· 尽量减少图例

大屏的图表中应该尽量避免图例，图例会让用户不断在数据项和颜色块之间往返比对，耗费时间，还容易忘记重点，由于柱条个数经特殊处理后并不会很多，所以数据项名称可以直接标注。

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文章来源： 网易云社区