有这么一种情况，数据可视化可不是仅仅把数字转变为图表这么简单，它存在着更深层次的意义，其核心目的在于能够快速地传递信息，传递出来的信息得既高效又准确，借助这样的方式去帮助人们迅速理解数据背后所蕴含的规律以及那些异常之处。存在一系列图表，它们之所以会失败，并非是由于工具方面不够完善这件事导致的，而是在着手开始动手去制作图表这项工作之前，就没有充分地想清楚到底“要给谁看”以及“要说明什么”这两个关键问题。
数据可视化怎么做
首先，一定要清晰明晰你的受众以及核心信息，要明确得清楚。当面对给管理层看的汇报时，应当着重突出结论和趋势而言，对于管理层来讲，一个清晰明白的总览图所拥有的价值远远大于十个细节图。而要是制作给分析师看的数据看板，那就需要提供筛选和钻取功能，以便于他们能够依照自身需求自行展开探索。
开始动笔以前，务必要先询问一下自己，这张当中的图需要使得读者在三秒钟之内精确地抓住什么样的重点，而这个所给出的答案将会对后续你所有有关图表的设计方面的选择产生决定作用。
图表类型怎么选
最容易出差错的地方便是这里，进行数值大小比较时，条形图是首选，因为相较于饼图，它能更精确呈现数据；展示时间趋势方面，折线图比柱状图有优势，更能体现数据连续性及波动变化情况；查看变量关系时，散点图能直观显示正相关或负相关。若数据超三个类别或占比悬殊，就别用饼图了，不然会严重误导读者判断数据。
再者，于数据展现的挑选方面存在诸多重点。举例而言，当剖析数据分布时，直方图能够明晰地展现数据于各个区间当中的分布密度，箱线图则能够直观地呈现数据的中位数、四分位数等关键特性。各异的图表适用于不同的分析目标，唯有正确进行选择，才能够精准地传达数据信息，防止给读者带来误解。
设计如何更简洁
并非简陋才叫“简洁”，它指的是把所有干扰信息都去除掉。认真去检查你的图表：有没有那种没意义的3D效果存在？图例可不可以去掉，直接把标签标注在图形上面？坐标轴是不是从0开始的（非零基线会让视觉出现失真情况）？配色是不是太过艳丽了，又或者使用了对色盲不友好的红绿组合？一个干净的图表，颜色只是用来强调重点的，而不是用于装饰的。
更进一步去审视图表的各个元素，以此来确保它的简洁性，像是数据点的标记是不是清晰明白，不会致使他人产生混淆，图表的布局有无做到合理，各个部分相互之间有没有足够的留白，从而避免视觉上出现拥挤，与此同时，也要将图表的受众纳入考量范围，以使他们能够轻松地理解图表所传达出来得信息，而不会被过多繁杂的元素所干扰，总而言之，简洁的图表能够更具成效地传达信息，让观众迅速地抓住关键内容。
工具选哪个好
不存在绝对毫无瑕疵的工具，仅有与你个人自身所需相契合适配的工具。于日常办公的场景当中，Excel的图表功能实际上是被极大程度地低估贬低了，只要掌握住其高级方面的设置设定，就足够能应对绝大多数的办公场景情形了。
要是制作交互式仪表板，Tableau或者PowerBI是行业标准，它们处理大数据集以及跨数据源关联能力更强。你是开发者的话，Python的Matplotlib和Seaborn库有无可比拟的定制灵活性，很适合嵌入业务流程里。
做数据可视化之际，最令你头疼之处啥是啥？是压根就不清楚该选定哪类图表，抑或是老是被领导下达“着实要做得酷炫些许”这般的要求呢？欢迎于评论区去分享你的经历哟。
