前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >【学习】为什么你的数据分析那么好,图表做得那么烂?

【学习】为什么你的数据分析那么好,图表做得那么烂?

作者头像
小莹莹
发布2018-04-20 17:28:29
6470
发布2018-04-20 17:28:29
举报
导读

所有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。

方法二:最大部分放在12点,然后顺时针放置。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

来源:网站分析公会

原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_691ac57d0102vmx8.html

1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章

2、回复“案例”查看大数据案例系列文章

3、回复“征信”查看相关征信的系列文章

4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章

5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章

6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案

7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事

8、回复“笑话”查看大数据系列笑话

9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载

PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制)

大数据人才的摇篮!专注大数据行业人才的培养。每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2015-09-27,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 PPV课数据科学社区 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档