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英语论文数据可视化如何做的更好?让数据可视化变更好的20条建议

 2021-11-04 07:12:52      

数据可视化已经是当今的潮流,它帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。如果采用了不合适的数据表现形式,反而会影响理解甚至造成误导,来看看本文介绍的20条实现高质量数据可视化的实用建议吧。论文数据需要代做?论文代写?找ACADEMICGOD!

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英语论文数据可视化如何做的更好?让数据可视化变更好的20条建议

如今应用程序的设计开发越来越多地由数据驱动,因此人们对于高质量的数据可视化需求水涨船高。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导,因此本文列出如下20条优化建议,希望能够帮助你实现更好的数据可视化。

选择正确的图表类型

如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。一个数据集可以用很多种方式来表述,具体采用哪种方式要取决于用户的需求。所以一定要从检查数据集和调研用户需求着手来选择图表类型。

英语论文数据可视化如何做的更好?让数据可视化变更好的20条建议

四种类型的图表应用:关系、比较、构成、分布

根据数据的正负值确定正确的绘图方向

当使用水平条图表时,请注意要在基线的左边绘制负值,在右边绘制正值。

不要在基线的同一侧绘制负值和正值。

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正值和负值在X轴和Y轴上的映射

柱状图的起点要从0基线开始

截断数据会导致错误的表述。在下面的例子中,通过左边的图表,你可以很快得出B值是D值的3倍多的结论。而实际上,二者的差距要小得多(见右图)。

所以,从零基线开始作图,可以确保得到一个更准确的数据表示。

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两个垂直条形图,一个基线起始点为0,一个基线起始点为375

线形图可以使用自适应的Y轴刻度

对于折线图来说,如果总是将Y轴的显示起点限制在0,可能会使图表折线显示上缺少起伏,几乎是平坦的。由于折线图主要用来表示趋势,所以最好能够根据特定阶段的数据集来调整显示比例,并保持折线图形显示在Y轴范围的三分之二区域内。

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线形图,左边几乎是平的,右边则很好地描述了趋势

使用折线图时要考虑到数据的时间序列

折线图是由线条连接的一系列“标记”组成的,通常用于形象地显示数据在时间间隔(一个特定的时间序列)内的变化趋势。这有助于说明数值是如何随时间变化的,在时间间隔较短的情况下效果非常好,但当数据更新不频繁时,可能会引起混淆。

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左边的插图是含义模糊的折线图,右边的竖条图就很清晰地表示了每个月的数据变化

例如:上图使用了折线图来表示每年的收入,如果数值是按月更新的,那么就需要按月查看图表。用户可能会认为连接“标记”的线上的每个点都代表了当时的收入值,而实际上在那个特定时间的真实收入数字是未知的。

在这种情况下,使用垂直条形图可能是一个更好的选择。

不要使用“平滑的”折线图

平滑的折线图可能在视觉上令人愉悦,但它们歪曲了其背后的实际数据,而且过粗的线条也掩盖了真正的“标记”的位置。

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左为“平滑”折线图,右为清晰折线图

避免混乱的双轴形式图表

有时为了节省图表空间,你可能会倾向于使用双轴图表,即两个数据系列具有相同的衡量标准,但各自变化幅度不同。这种图表不仅难以阅读,而且不能清晰地表示两个数据序列之间的对比。大多数用户不会注意显示比例,他们很可能只是扫一眼图表,然后得出错误的结论。

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左图是双轴折线图,右图分为了2个独立的折线图

限制饼图中显示的区块数量

饼图是最受欢迎的图表之一,但也是经常被滥用的图表。大多数情况下,柱状图是一个更好的选择。但是,如果你决定使用饼图,这里有一些如何使它正确发挥作用的建议:

  • 显示的区块不要多于5-7个,保持整体视觉简单清晰。
  • 你可以把多出来的几个最小的区块统一归入“其他”区块里。

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两个饼图,一个由许多区块组成,另一个将小片区块都归入“其他”类别中

直接在图表上贴标签

如果没有适当的标签,无论你的图表有多好,它都不会有意义。直接在图表上贴标签对所有浏览者都有很大帮助。而对照图例需要把数值和相应的区域一一对应上,会耗费浏览者更多时间和精力。

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左图–带有独立图例的饼状图,右图饼状图,每个区域旁边都带有标签

不要直接在图表区块里贴标签

直接把数值标签放在区块里可能会降低图表的可读性,如果有很小的区块也不容易显示完全。正确的做法是,在区块外部添加黑色的数值标签,与每个区块标出明确的联系指向。

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由于颜色和背景色对比度低,写在图表内部的标签很难识别

对饼图的区块按大小进行排序以增强可读性

在使用饼图时,有几种常用的方式:

  • 把最大的一个区块放在12点的位置,然后把其余的区块按顺时针方向降序排列。
  • 把最大的一个区块放在12点钟的位置,第二大区块顺时针放在后面,第三大区块放在11点钟的位置,其余的区块按大小依次顺时针顺序排列。

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避免随机性

同样的建议也适用于许多其他类型的图表,不要默认按字母顺序排序。把最大的数值放在最上面(对于水平条形图)或最左边(对于垂直条形图),以确保最重要的数值占据最突出的空间,减少眼睛的移动,缩短阅读图表所需的时间。

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左边水平条形图顺序随机,右边从最大值到最小值排序

细细的圈状图表缺乏可读性

一般来说,饼状图不是可读性最好的图表,因为很难直观对比相似的数值。但当我们把中间的部分去掉,得到一个甜甜圈形状的图,这样的确腾出了空间来显示额外的信息,但却牺牲了清晰度,所以如果处理方式过于极端就会使图表失去作用。

英语论文数据可视化如何做的更好?让数据可视化变更好的20条建议

极细的圈状图

让数据自己说话

避免过多不必要的华丽修饰,因为它不仅让人分心,而且可能导致对数据的误读和错误认知。制作图表时应该避免如下情况:

  • 使用3D元素
  • 使用阴影、渐变和其他颜色变换
  • 使用斑马纹和过多的网格线
  • 使用过于装饰性的、斜体、粗体或衬线字体

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左边的3D垂直条形图,修饰过多,右边去除了过多修饰

选择与你的数据性质相匹配的配色方案

颜色是数据可视化的重要组成部分,通常配色方案类型有这3种:

  • 定性配色方案:最适用于分类显示变量。选择的颜色应该是独特的,以确保区分度。
  • 顺序性配色方案:最适用于需要按特定顺序排列的数字变量。使用色相或明度或两者的组合,你可以创建一个连续的颜色集。
  • 分歧配色方案:是两个连续调色板的组合,中间有一个中心值(通常是0)。通常,分歧调色板用来描述数据正负值的变化。使用的颜色也需要符合“消极”和“积极”的概念。

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美国3个州的地图,每个州都应用了一种配色方案

有一个方便的工具——ColorBrewer,它可以帮助你生成各种配色方案。

无障碍设计

根据美国国家眼科研究所的数据,大约每12个人中就有一个是色盲。你的图表需要让尽可能多的受众都能够读懂,所以也要注意尽量采用无障碍设计。

  • 配色方案中使用不同的饱和度和亮度。
  • 用黑白两色打印你的数据可视化图表,检查其对比度和可读性。

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左边是在灰度形式下无法阅读的图表

注重可读性

确保排版能够准确清晰地传达信息,帮助用户关注数据本身,而不是分散他们的注意力。

  • 选择可读的字体,避免使用衬线字体和高度装饰性的字体
  • 避免使用斜体、粗体和大写字母
  • 确保文字颜色与背景色的高度对比
  • 不要旋转文字

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错误的排版实例

使用水平条形图而不是旋转的标签

这个简单的技巧将确保用户能够更方便地查看图表(而不至于使他们的脖子紧张)

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选择合适的图表库

如果你的任务是在网络和移动项目中添加交互式图表,你应该问的第一个问题是我们将使用什么图表库?现代的图表库已经应用了许多前面提到的规则。基于一个定义好的库进行设计,可以确保实施的便利性,并为你提供大量的交互想法。

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流行的图表库的各种屏幕截图

动态可视化报告

数据可视化不仅仅是静态的图表,我们有很多方法可以通过改变参数、可视化类型、时间轴来帮助用户探索和发现更多结论,使数据价值和洞察力最大化。在下面的例子中,你可以看到 iOS 健康应用程序,它使用了各种数据展示的组合进行很好的展示。

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