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首页科技周边IT业界7个更具数据可视化的简单规则

有效的数据可视化:更清晰见解的简单提示

>本文提供了实用,易于实现的提示,用于创建引人注目的数据可视化,从而增强理解和建立信任。 数据对于现代决策至关重要,有效的可视化是释放其潜力的关键,无论您是提出发现还是解释他人的数据。

作为数据分析师,我总是优先考虑清晰的数据通信。 但是,可视化差会掩盖甚至歪曲数据。 这些基本技巧构成了有效可视化的坚实基础,然后再研究高级技术。

优先级图

图可显着提高数据的消化率。 而不是原始文本或表,而是将数据转换为图形(条形图,线图,饼图等),以便于理解。 选择最适合您数据的图形类型。

>最大化数据可见性

如果图形不可行,请使用项目符号点和其他格式技术突出显示数据。 采用粗体字体,调整字体大小,并使用逗号分开大量(例如10,000)。 强调具有较大字体尺寸的关键人物。

>重新考虑饼图

虽然受欢迎,但饼图最有效,两类最有效。 超过三类的解释具有挑战性。 如下所示,饼图在单个类别中表现出占主导地位的表现出色。 但是,如第二个示例所示,当存在许多类别时,它们变得效率较低。 考虑具有三个以上类别的数据集的替代方案。

条形图:多功能选择

>

条形图是简洁明了地呈现大量数据的可靠选择。 在处理三个以上的数据类别时,它们特别有用,在这种情况下为饼图提供了优越的替代品。 对条形图进行排序以突出显示钥匙值。

策略性颜色使用

颜色增强了参与和理解。 使用不同的颜色区分类别或强调数据点。 避免颜色过多;相反,请使用各种颜色的不同阴影以更好地可读性。颜色编码有助于通过数据值导航。

>逻辑颜色应用程序

确保颜色选择与数据对齐。例如,将红色用于负值,而绿色为阳性值。

完善您的可视化

花费时间来创建精美的专业可视化:

使用清晰,适当尺寸的字体和图形。
    >
  • 明确标记轴和数据点。
  • >自定义设置超出默认选项。
  • 纳入展示模板,品牌颜色和字体,以进行视觉吸引力和品牌一致性。
  • 结论

有效的数据可视化对于清晰且值得信赖的数据通信至关重要。 这些简单的提示使您能够创建吸引人且内容丰富的图表,以提高数据清晰度。

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