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数据可视化是什么?制作可视化图表有哪些理论原则?

作者:FineBI

发布时间:2024.3.5

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在当今信息爆炸的时代,大量的数据产生于各个领域,如企业、科学、政府等。然而,仅仅拥有海量的数据并不足以帮助我们做出明智的决策或获得深刻的洞察。为了更好地理解和利用数据,数据可视化成为了一种不可或缺的工具。数据可视化不仅可以将抽象的数据转化为直观的图形,而且可以帮助我们发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系。在本文中,我们将探讨数据可视化的基本原则,从简洁性到交互性,以及塔夫特原则这一学术性原则所传达的数据可视化的应用思路。

一、什么是数据可视化?

数据可视化是指使用图表、图形和其他视觉元素将数据呈现为易于理解和分析的形式的过程。可视化可采用的形式包括但不限于柱状图、折线图、散点图、饼图、热图、地图、雷达图等,这些组件将抽象的数据转化为图像化形式,以便用户能够更直观地理解数据、发现模式、趋势和关联性,并从中获取见解和决策支持。

二、数据可视化的基本原则

数据可视化的基本原则是确保信息清晰、易于理解和有效传达。以下是一些常见的数据可视化原则:

a. 简洁性(Simplicity):保持可视化简洁明了,避免过多的图表元素和不必要的装饰,以减少视觉混乱,使观众更容易理解数据。

b. 清晰性(Clarity):确保图表清晰度高,避免模糊、模糊或不清晰的图像。使用清晰的字体和线条,确保标签和注释易于阅读。

c. 一致性(Consistency):保持图表元素的一致性,如颜色、字体、标记和比例。一致的风格有助于减少混乱,使观众更容易理解数据。

d. 合适的图表选择(Appropriate Chart Selection):选择最适合表达数据和目标的可视化图表类型。不同的数据类型和分析目标可能需要不同类型的图表,如柱状图、折线图、散点图等,以下是一些常见的图表,您可根据实际需求进行选择:

数据可视化图表

数据可视化图表

数据可视化图表

数据可视化图表

数据可视化图表

e. 重点突出(Emphasis):通过调整颜色、大小、标记、排列等方式,或加入警戒线等方式,突出显示数据中的重要信息或趋势,帮助观众更快地捕捉关键见解。

例如,下图中在柱状图内加入警戒线,用于对低于均值的销售额做出预警,以显示有哪些省份的业绩未达目标,提前规划整改措施。

可视化图表中如何用警戒线突出重点

f. 清晰的标签和标题(Clear Labels and Titles):为图表添加清晰的标签、标题和注释,以帮助观众理解图表内容和背景信息。

可视化图表中清晰的标签和标题

g. 交互性(Interactivity):对于在线或可交互的可视化图表,提供交互式元素(如悬停提示、过滤器、可选项卡等),以允许用户探索数据并获得更深入的理解。

可视化图表的交互性

h. 受众考虑(Audience Consideration):了解观众的背景知识、技能水平和预期,根据受众的需求和期望调整可视化设计。设计图表时也要考虑用户的直觉和视觉感知,使得用户可以直观地理解数据,而无需深入的解释或培训。

三、数据可视化相关学术理论

塔夫特原则

塔夫特原则(Tufte's Principles)是由数据可视化专家爱德华·塔夫特(Edward Tufte)提出的一组指导性原则,旨在帮助人们创建清晰、有效和有力的数据可视化图表。这些原则强调了以数据为核心,通过简洁、准确和易于理解的方式传达信息的重要性。

a. 图形完整性

图形完整性表示视觉元素表示数据的准确程度。信息可能差异很大,即使是相关数据,因此人们希望并倾向于不成比例地扩展数据,以便使其适合允许的空间。

b. 垃圾图表(ChartJunk)

意指无效,无用的图表。切勿将时间和精力耗费在没有意义的图形表达上。

根据 Tufte 的说法,所有信息都应该尽可能简洁有效,重点是构建上下文、删除文本标签和添加更多视觉效果。

c. 数据墨水比率(Data-Ink Ratio)

与图表垃圾概念关系紧密,即用描述数据的墨水量除以所有图形使用的墨水量。可以形象地理解为打印你的可视化图表时,传达数据信息的元素用的墨水越多,数据墨水比就越高、效果越好。低墨水比说明你的图形设计中有太多描述数据信息之外的元素,限制图表垃圾能提升墨水比。

数据墨水比率

例如,左图中使用了诸如图片背景、网格线、图例、粗重的坐标轴、立体元素、过多颜色、彩色坐标值等,这些统统是不必要的图形垃圾,此图数据墨水比很低;

右图将上述图形垃圾删除,提高了数据墨水比,调整后的图形设计看上去即清新,又能清晰、直观地传递出所想表达的数据信息。

d. 数据密度

图形的数据密度是其用于显示数据的总尺寸的比例。在合理范围内最大化数据密度和数据矩阵。实现此目的的专用方法之一是收缩原理,大多数图形可以在不丢失可读性的情况下缩小。

下图就是一张数据密度过高的反面案例:

数据密度过高

e. 小倍数

同一小图形的系列在一个视觉对象中重复。小倍数是可视化大量数据和高维度的绝佳工具。

f. Sparkline

画在一个表格单元的可视化图表,表达信息简单直白,一个图表仅为少量数据的图示化,只需一句话即可概括和归纳的图表。

Sparkline

相关书籍推荐:

The Visual Display of Quantitative Information 《定量信息的视觉展示》

此书奠定了其作为现代可视化设计先驱者的地位,自1975年在普林斯顿的统计学课程开始,由于其较多关注统计图像,并致力于建立被“视觉证据(visual evidence)”和“定量推理(quantitative reasoning)”研究所忽视的图形标准(graphic standards)。

四、结语

综上所述,数据可视化是一项既有挑战性又有深远影响的任务。在面对海量、复杂的数据时,我们需要遵循一系列基本原则,如简洁性、一致性、重点突出等,同时也要借鉴塔夫特原则等学术性原则,以确保我们的可视化作品既直观易懂又具有说服力。

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