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数据分析图的十大错误,你占了几个?




发布时间: 2017-9-13 16:02:49  
大数据

  “数据可视化”是个好帮手,可以帮助用户理解数据。但是,你真的会用它吗?看看这里,数据可视化的十大错误你占了几个?


  优秀的数据可视化依赖优异的设计,并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息,尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中,各种让人啼笑皆非的错误都有,下面就是这些错误当容易纠正的例子:


  1、饼图顺序不当


  饼图是一种非常简单的可视化工具,但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序,而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。


  方法一:将份额最大的那部分放在12点方向,逆时针放置第二大份额的部分,以此类推。


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  方法二:最大部分放在12点,然后顺时针放置。


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  2、在线状图中使用虚线


  虚线会让人分心,而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。


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  3、数据摆放不直观


  你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。对类目进行按字母,次数或数值大小进行排序。


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  4、数据模糊化


  确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。


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  5、耗费读者更多的精力


  要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解,比如在散点图中增加趋势线。


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  6、错误呈现数据


  确保任何呈现都是准确的,比如,气泡图的大小应该跟数值一样,不要随便标注。


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  7、在热图中使用不同颜色


  一些颜色比其他颜色突出,赋予了数据不必要的重元素。反而你应该使用单一颜色,然后通过颜色的深浅来表达。


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  8、柱状过宽或过窄


  柱子与柱子之间的间隔最好调整为宽的1/2。


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  9、数据对比困难


  对比是呈现差异的有效方式,但如果你的读者不易对比时,效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致,可以让你的读者对比。


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  10、使用三维图


  尽管这些图看来让人振奋,但3D图也容易分散预期和扰乱数据,坚持2D是王道。


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  怎么样?看过10个数据可视化的错误之后,是否意识到领导对你的数据分析图表摇头的原因了,快行动起来吧~


  End.


  来源:36大数据(36dsj.com)

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