什么是数据可视化?

阅读时间:9 分钟

数据可视化是以图表的形式表示数据。

通过处理和组织原始数据,模式、趋势和异常变得更容易识别。

数据可视化支持创建交互式界面,允许用户直接动态地调查和探索数据。

专家提示:
为了确保您拥有结构和概念,在直接跳转到任何软件之前,请先在纸上绘制您的可视化。
要点:
  • 选择一个可视化
  • 选择一个最能代表您的数据所叙述信息的图表。

  • 数据清晰度至关重要
  • 使用简单的视觉效果来帮助理解。

  • 让访客可视化数据
  • 使用信息图表来帮助理解数据并增强洞察力。

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数据可视化的不同类型有哪些?

不同类型的数据可视化包括:

  • 条形图: 这些有助于呈现分类数据,允许直观地区分不同类别。

  • 折线图: 这些可以清晰地表示特定时间段内的数据趋势。

  • 饼图: 用于演示某事物的分数或比例。

  • 散点图: 有助于展示两个变量之间的潜在关系。

  • 直方图: 说明一个变量的值与其频率的关系。

  • 地图: 这些可用于显示具有空间或地理成分的数据。

如何为我的数据选择正确的数据可视化类型?

可以根据以下因素选择数据可视化选项:

  • 您拥有的数据(分类数据、数值数据或地理数据)。

  • 您的目标(比较、趋势、显示分布)。

  • 受众(他们的理解水平)。

  • 您想要传达的信息。

创建数据可视化工具有哪些?

用于创建数据可视化的工具包括:

  • 电子表格软件(例如,Microsoft Excel、Google Sheets)。

  • Tableau.

  • Power BI.

  • Python 库(例如,Matplotlib、Seaborn)。

  • D3.js.

您的技能水平和需求的复杂性决定了选择哪种工具。对于基本图表,可以使用电子表格,但复杂且交互式的视觉效果需要专门的工具。D3.js 是一个 JavaScript 库,非常适合基于 Web 的可视化,但是,它需要您了解编码。

专家提示: 
通过查看免费试用版或高级工具的开源版本,寻找满足您的需求和预算的解决方案。

创建有效数据可视化的最佳实践有哪些?

创建有效数据可视化的最佳实践包括:

  • 避免不必要的复杂性。

  • 确保一致性。

  • 以叙述形式呈现数据。

通过应用这些技巧,可视化变得更易于理解,从而降低对信息产生误解或混淆的可能性。切记满足 无障碍要求 受众的无障碍要求,方法是采用高对比度的颜色组合,并为非文本组件添加文本描述。

专家提示: 
务必与不熟悉数据的人员一起验证可视化逻辑,并征求他们的反馈意见。

数据可视化中有哪些常见的陷阱需要避免?

 分析可视化并寻找优化其清晰度和有效性的方法始终很重要。考虑以下因素:

  • 颜色使用不当: 为了引导观看者的注意力并增强清晰度,请使用能够提高视觉清晰度的颜色。

  • 信息过载: 为了便于理解,请尽量用最少的文字表达重要的见解。

  • 使用不合适的图表类型: 使用能够呈现需要关注的趋势和模式的图表。

  • 误导性刻度: 定期评估比例尺的准确性,以确保数据可靠性和准确的解释。 

  • 忽略上下文: 提供准确解释数据所需的上下文。
专家提示: 
始终应包含一个图例或键,用于解释可视化中使用的颜色、符号和图案。

如何使用数据可视化进行故事讲述?

数据可视化可以通过以下方法帮助进行叙事: 

  • 精心设计故事。 

  • 关注重大进展。 

  • 将信息置于上下文中。 

  • 吸引观众。 

  • 表示随时间的变化。

组合视觉元素和数据可能会影响观众的理解以及 参与。为了提高可视化中关键信息的可见性和理解度,您可以考虑使用注释、标注或其他工具。

总结 

构建吸引人的图表并非数据可视化的全部。最重要的是将原始数据转换为清晰简洁信息的能力。没有 恰当的叙事 即使数据再引人注目,如果没有清晰的视觉效果,数据也仍然毫无用处;因此,这就是数据可视化如何帮助用户做出基于数据的决策。

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