数据可视化实践验证：十大最有效的路径流程
数据是一种通用语言，但如何解释它取决于查看它的镜头。您对数据可视化所做的选择不仅仅是美观的;您做出的每一个决定对于塑造您希望传达的信息都至关重要。
这篇文章包含 10 个数据可视化最佳实践，可帮助您将数据转化为每个人都能理解的见解。这些数据可视化技巧不仅适用于隐藏在某个密室中的数据向导或分析师。无论您使用开源工具还是高级分析软件，它们都将向您展示可视化显示数据的最佳方式，确保您以清晰而有影响力的方式传达您的信息。
1. 了解你的受众
受众的需求、偏好和期望将影响可视化的各个方面，从图表的选择到配色方案。无论您是向高管、销售团队还是公众展示数据，为您的受众量身定制您的视觉效果都将确保您的信息不仅被看到，而且被真正理解。
抵制创建可视化的诱惑，以满足有朝一日可能看到它的每个利益相关者的需求。最基本的数据可视化最佳实践是通过提出以下问题来了解您的受众：
- 可视化是为谁设计的？
- 您希望用户做出什么样的决定（战略、运营、战术）？
- 您希望他们采取什么行动？您希望他们采取什么行动？
您的答案越详细，您的可视化就越有洞察力。
2. 保持可视化简单易懂
内容营销人员早就知道内容需要可吃——这也适用于直观地表示数据！最好的仪表板允许用户快速了解高级概述信息，并根据需要帮助自己获取更多信息。
复杂的可视化会导致混乱和信息过载。它们还会消耗更多的时间进行分析，影响效率，并可能导致错失商机。
创建包含大量信息的复杂仪表板可能很诱人，但仔细选择相关数据点并避免分散注意力的元素是创建可视化的最佳方式，让您的受众能够回答问题并有效地制定战略。
3. 选择最有效的可视化
有意识地选择图表类型是一种可视化最佳实践，可以决定数据接收方式的成败。在决定使用哪种数据可视化时，首先要考虑常见图表类型的以下准则：
- 使用折线图跟踪随时间推移的变化或趋势，并显示两个或多个变量之间的关系。
- 使用条形图比较不同类别的数量。
- 使用散点图显示沿平行轴绘制的两个变量之间的相关性。
- 当您有三个数据项时，使用气泡图来表示与上述类似的相关性。
- 使用树状图以节省空间的方式通过类别的面积大小比较类别之间的比例。
4.避免饼图
饼图可用于显示少量数据段对整体的贡献。但是，它们并不总是直观地呈现数据的最佳方式，因为用户需要比较区域或角度，这可能很困难。
如果段数过高或某些段太小，饼图的中心看起来凌乱且势不可挡。在这种情况下，您最好使用替代方案，例如：
- 甜甜圈图通过更多地关注弧线的长度来消除比较角度的问题。
- 折线图比多个饼图更清楚地显示比率趋势。
5.讲一个故事
在人工智能时代，我们可以期待员工生产力的大幅提高：机器学习驱动的推荐可以预测客户将流失，为个性化营销活动提供动力，并告诉您如何以最佳方式为产品定价。
在许多情况下，任务将是自动化的，但在其他情况下，专家用户将需要查看预测和建议。为此，他们需要了解预测或建议的背景，即数据告诉他们的故事。即使在没有机器学习的简单用例中也是如此，例如销售业绩。
为了推动一个动作，观众需要了解表现与有形的东西（如前一个时期的目标或基准）的比较。最好的可视化效果将指标与动态阈值进行比较，以帮助查看者更好地解释数字。无论是否使用机器学习，故事越清晰，就越容易知道需要采取行动的地方。
提供上下文只是您可以用来讲述故事的一种技术。如需了解更多数据故事讲述最佳实践，
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6. 使可视化具有交互性
今天的用户期望的不仅仅是漂亮的视觉效果，他们希望能够与数据互动。交互式可视化元素可以将用户参与度提升到新的高度。
结合工具提示、筛选器和钻取等功能，可以将静态视觉对象转换为动态和用户驱动的体验。例如，当用户将鼠标悬停在数据点上时，工具提示会提供额外的上下文或详细信息。筛选器允许用户从不同角度浏览数据，从而更轻松地隔离特定趋势或关注特定数据子集。
除了使用静态可视化之外，您可能还需要考虑使用支持 AI 驱动的交互性的数据工具。人工智能可以使用户使用自然语言（通过聊天机器人）进行交互和提问，以获得答案、预测毛利、进行预测等。
7. 利用数据可视化设计最佳实践
良好的数据可视化是建立在关键设计原则的坚实基础之上的。这些使您的受众更容易接受数据，并将他们的注意力引导到最关键的信息上。
直观的视觉线索，如颜色、形状和位置，使观众无需大量解释即可理解数据故事。例如，您可能希望匹配多个图表上的系列颜色，这样图例就不需要包含在每个图表中，从而可以更轻松地通过多个图表从不同角度查看相同的数据。有效的标签是用户体验友好设计的另一个基石，提供清晰度和上下文。
8. 自定义您的视觉效果以获得个性化的用户体验
完全定制的可视化效果可以根据受众的偏好和需求进行定制，以创造个性化的感觉。用户更有可能与与其特定兴趣和要求产生共鸣的视觉效果建立联系。选择更具创意的方法来可视化数据也有助于有效传达统计数据。通过使视觉元素与受众的期望保持一致，您可以简化对复杂数据集的理解，这可能会显著影响用户对数据的解释和操作方式。
9. 使所有用户都可以访问可视化效果
确保所有用户（包括视障人士）都可以访问视觉对象是另一个重要的数据可视化最佳实践。结合以下方法，创建可供不同受众访问的视觉对象。
- 选择前景元素和背景元素之间对比度高的配色方案。例如，在浅色背景上使用深色文本，反之亦然。高对比度使内容更具可读性，从而实现更好的数据可视化，从而使所有用户受益。
- 避免红绿组合，因为这些组合对于色觉缺陷的人来说可能具有挑战性。
- 合并图案和纹理以区分数据点、条形或截面。
- 使用辅助功能工具和屏幕阅读器测试可视化效果。这可以识别任何潜在问题，并确保所有用户都可以导航和理解内容。
10. 测试和迭代可视化效果
通过对可视化效果进行用户反馈和可用性测试，您将深入了解受众对数据的理解程度、哪些方面可能令人困惑以及可以进行哪些改进。这是发现任何可能阻碍用户参与数据和做出决策的可访问性或可用性障碍的重要一步。
测试可视化效果后，根据反馈进行迭代。构建良好的可视化效果是一个持续的循环，您可以在其中完善设计、内容和交互性以满足不断变化的需求。
下一个是什么？
结合这些数据可视化最佳实践，您将在创建有影响力的视觉效果方面处于领先地位。要进一步提高您的技能，请查看我们随附的文章，其中提供了构建用户喜爱的仪表板的指南。
