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警惕!大數據可視化的十大誤區

大數據 數據可視化
通過可視化信息,我們的大腦可以更有效地合成和保留信息內容,增強對信息的理解。但如果是不正確的數據可視化,可能弊大于利。錯誤的圖表可以減少數據的信息,更糟的是完全背道而馳。

在人類存在的200,000年時間里,大多數時間我們都依靠閱讀各種圖像來感知環境、獲取信息。而文字直到5500年前才出現,因此,從自然適應和生物進化的角度來說,我們的大腦對圖像更敏感。

從傳播學的角度,這意味著以圖片為載體的視覺敘事更加引人注意,更容易獲得人們的好感。

通過可視化信息,我們的大腦可以更有效地合成和保留信息內容,增強對信息的理解。但如果是不正確的數據可視化,可能弊大于利。錯誤的圖表可以減少數據的信息,更糟的是完全背道而馳。

錯誤1. 混亂的餅圖分割

餅圖,是最簡單的圖表之一。餅圖的設計應該直觀而清晰,理論上,一個餅圖不應該分割超過5塊。下面就是兩種可以讓讀者的注意力瞬間集中到你要表述的重點的方法。

***一塊12點鐘開始,順時針方向旋轉。剩余部分順時針或逆時針方向按大小h降序排列。 

 

 

?混亂的餅圖分割

錯誤2.在折線圖使用不連貫的線條容易產生歧義

虛線表現手法讓人產生不確定性因素,是數據有不真實的感覺。相反,使用實線和顏色,反而容易區分彼此的區別,使數據表達更準確。 

 

 

?在折線圖使用不連貫的線條容易產生歧義

錯誤3.數據排序混亂

你的內容應該以一種合乎邏輯的和直觀的方式來引導讀者了解數據。所以,記得將數據類別按字母順序、大小順序、或價值進行排序。 

 

 

?數據排序混亂

錯誤4.數據模糊不清

確保沒有數據丟失或被設計。例如,使用標準的面積圖時,可以添加透明度,確保讀者可以看到所有數據。 

 

 

?數據模糊不清

錯誤5.讓讀者自己解讀

設計師應該使圖表盡可能輕松地幫助讀者理解數據。例如,在散點圖中添加趨勢線來強調的趨勢。 

 

 

?讓讀者自己解讀

錯誤6.扭曲數據

確保所有可視化方式是準確的。例如,氣泡圖大小應該根據區域擴展,而不是直徑。 

 

 

?扭曲數據

錯誤7.在一張圖表上使用顏色過多

顏色用得太花,會給數據增加不可承受之重,相反,設計師應該采用同一色系,或者類比色。  

錯誤8.條狀圖太胖或太瘦

或許你的報告很有創意,非常精彩,但是記得圖表設計水平也要跟上。條形圖與間隔比例要適中。 

 

 

?條狀圖太胖或太瘦

錯誤9.很難比較數據

比較是展示數據差異的好法子,但是如果你的讀者不容易看出差別的話,那么你的比較就毫無意義。確保所有的數據都是呈現在讀者面前,選擇最合適的比較方法。 

 

 

?很難比較數據

錯誤10.背景色與圖表顏色要區分

圖表設計中的顏色使用必須統一,建議背景顏色不要選取與圖表主體內容相同或相近的顏色。

在一個精心設計的圖表中,背景顏色既要能良好地襯托圖表主體,又不產生喧賓奪主的效果。 

?背景色與圖表顏色要區分

責任編輯:龐桂玉 來源: 九次方大數據
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