2022-6-14 博博
“數據可視化的目的，是要對數據進行可視化處理，以能夠明確地、有效地傳遞信息。” ——Vitaly Friedman
如何讓人們在海量的數據中，發現數據的規律，或者清晰的發現特異的數據，那數據可視化是一個有效的表達方式。
數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。如圖
馬克·吐溫有一句名言“世界上有三種謊言：謊言，該死的謊言和統計數字。”人們經常曲解數字，謊言并不是源于數字本身，而是錯誤或不負責任的使用數字的人，向他人展示數字的時候，你有責任展示出真相。——《數據之美》
數據真相的展示離不開數據圖表的合理選用，那么如何正確的選用呢？就來聊一聊基礎數據圖表類型的選用及辨析。
常用的基礎圖表類型
在數據可視化設計工作中，折柱餅圖表是最常用的，同時也是最容易混淆的。一組數據既可選用折線圖，又可選用柱狀圖的時候，設計師的內心往往會產生“我該選用哪種圖表能更好地將數據傳達給用戶呢”的疑惑中。
基于上述疑問，下面給大家一些設計指引供參考。
1. 柱狀圖 VS 折線圖
折線圖主要表示一段時間內數據變化趨勢，柱狀圖用于描述分類數據之間的對比。如果不需要展示數據的變化趨勢，建議不要使用折線圖，而選擇柱狀圖。
相較于折線圖，柱狀圖更多的關注數據之間的對比而非趨勢。
2. 柱狀圖 VS 條形圖
在大多數情況下，折線圖和柱形圖是可以互相替換的。
1）用戶針對橫向長短的敏感性高過豎向，涉及到排行時最好使用條形圖。
2）標簽較長時，使用條形圖。例如：城市人口流入量的數據展示，由于城市名稱文本比較長，建議使用條形圖。
3）當圖表畫布高度大于寬度時使用條形圖，利用高度空間的富余，展現更多的條形。
反之，建議使用柱狀圖。
3. 柱狀圖 VS 餅環圖
基于人的認知特征，人對面積、角度的敏感性沒有對長短的敏感性強。當類別的值接近時，不建議使用餅環圖，除非是強調單個數據在總體中的占比，突出數據在群體中的特點。
4. 折線圖 VS 面積圖
通常情況下，面積圖是折線圖的一種衍生。在面積圖里，數軸和線之間的區域通常用顏色或陰影來增加易讀性。面積圖數據集之間差異化部分在視覺上得到突顯。
5. 餅圖 VS 環圖
從本質上來看，餅圖與環圖屬于同一類圖表類型。但二者在數據可視化的表現上各有側重。從圖形映射角度來說，弧長比面積、角度更易被識別、更有效。因此，相對餅圖，環圖讓數據更具可讀性，同時，可以將強調數據放置在環圖中部，引起用戶關注。
6. 堆疊柱狀圖 VS 餅圖
如果在餅圖或環圖的基礎上增加一個多數據的對比，就需要引入堆疊柱狀圖。相較于餅圖，每一個單個堆疊柱狀圖就是一個餅圖的變形，可滿足用戶的單一數據的部分之間的對比關系。將堆疊柱狀圖橫向排布，就實現了整體數據之間的對比，而餅圖是不能進行整體數據的對比。
7. 堆疊面積圖 VS 堆疊柱狀圖
堆疊面積圖強調數量追隨一個數據變化而變化的程度，同時強調部分和整體的變化趨勢。
堆疊柱狀圖強調的是整體的對比，也可以直觀的看出每個系列的值，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時，最適合。
當日期數據點較多時，比如展示近50年某一組數據趨勢的變化時，建議使用堆疊面積圖，可動態交互，如X軸放大縮小可較為直觀的展示數據。當日期跨度較小，如近7天、近3天某一組數據的的變化關系時，建議使用堆疊柱狀圖。
1. 折線圖
1）為了可讀性，折線圖線的數量建議不要超過5條。當折線數量超過5條時，可在圖表默認狀態中高亮最重要的部分。
2）為了數據的易讀性，建議折線視覺效果使用實線
3）慎用曲線。單折線圖中線條是唯一的主題，線條的每一個點都真實的反應數據的起伏，一般建議使用折線。
若線條趨勢不需要非常精確呈現，且需要消除個別差一點和整體的趨勢，可以用平滑曲線
4）折線圖可以處理大量數據，非常適合給用戶一些具有參考價值的數值，建議添加比較數據
2. 面積圖
面積圖作為折線圖的一種衍生，可用來展示連續性數據，可很好地表示趨勢、累積、減少以及變化。堆疊面積圖更擅于展示部分和整體之間的關系或趨勢，而不是傳達特定的值。
3. 柱狀圖
1）柱子之間的間距不要過大，增加數據易讀性。
2）使用合理的數據油墨比，降低用戶獲取數據的認知成本
4. 堆疊柱狀圖
堆疊柱狀圖的數值必須能相加，相加無意義的數據不建議使用堆疊柱狀圖。如圖，同一區域的人員年齡相加，是沒有數據意義的，如果將年齡改為人員數量，就可以橫向對比不同區域的人員數量，是具有實際意義的。
5. 條形圖
分類數目是固定的，空數據也要展示。如果省略部分空數據節點，會造成不必要的誤解，同時，數據的整體分布狀況也不能完全表達出來。同理，柱狀圖也是一樣。
6. 餅環圖
1）若計算百分比，每個切片的數值不能為負，餅圖切片的大小與其相應的值成比例，所有切片相加必須為100%。
2）通過扇形區塊的面積，弧度和顏色等視覺標記，展現部分與部分之間以及部分與整體的占比關系。
3）餅環圖各切片有序排列
雖然，數據可視化通常會讓人聯想到商業的分析師，但它通常比想象的更具創意并且豐富多彩。從業務儀表板、公共健康可視化到流行文化趨勢分析，數據可視化涵蓋了廣泛多樣的應用情景。
隨著數據可視化的發展，數據表現形式也越來越豐富、多樣，如在Echarts中有近40個大類的圖標樣式介紹。如桑基圖、雷達圖、地圖等等。一些之前比較少見的圖表類型，也越來越常見，如玫瑰圖（南丁格爾玫瑰圖），通過人民網在疫情期間的應用，也為大眾所熟知。
一般來說，相較于基礎圖表，目前發展的數據可視化圖表，應用場景相對來說比較局限，同時制作方式也較為復雜，不同于基礎圖表，通過Excel就可以實現，復雜圖表的制作需要比較專業的工具，或專業人員來實現，如需要專業的數據分析師通過Tableau、Qlikview、FineBI等數據分析工具來實現，有較高的學習與應用成本。
好的可視化設計一定集易讀、突出數據價值、易于分析、美觀為一體的，最終讓數據變得更加簡單，方便交流，反之，不僅讓數據變得更復雜，而且還會帶來錯誤誘導。因此，如何讓數據分析變得輕松、流暢并且易讀，從而提高用戶的工作效率，降低用戶的工作負擔，則成為設計師的重要責任。
本文只是介紹了部分基礎圖表的應用經驗，后續有機會將繼續完善可視化圖表應用經驗的沉淀及分享。
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