您会同意创建（或选择）对观众来说有趣、相关和清晰的数据可视化并不是一件容易的事。
好吧，事实证明，经验丰富的数据专业人员遵循最佳实践来创建无缝补充数据故事的可视化。
并让观众齐声点头，是的！
在今天的博文中，我们将带您了解 10 个经过测试和验证的数据可视化最佳实践，经验丰富的专业人士会认真遵循这些最佳实践，以创建令人无法抗拒的数据故事。
是的，你没有看错。
因此，请花点时间窃取这些黄金技巧，将您的数据讲故事技巧提升到 A 级。
奖励：我们还收集了数据可视化颜色最佳实践，以确保您故事中的图表 100% 清晰并为观众提供信息
每个使用数据的专业人员都必须遵循的 10 大数据可视化最佳实践
请记住，当以视觉上引人注目的方式呈现时，数据更容易理解。此外，我们处理视觉效果的速度比文本快 60,000 倍。
是的，你没有看错。
它会变得更好。视觉比文字更令人难忘。
一项研究发现，在研讨会三天后，我们可能会保留 10-20% 的书面或口头信息和高达 65% 的视觉信息。
让我们深入了解博客的内容。你准备好了吗？
#1：使用干净的数据
在将原始数据转换为图表之前，您需要对其进行清理。是的，闪闪发光的干净。所以你需要做我们所说的数据清洗。
什么是数据清洗？
嗯，这是过滤掉数据中任何异常或不准确的过程。这个过程是必不可少的，因为不准确会扭曲您的可视化。
纽约时报进行的一项研究调查发现，数据科学家花费大约 50% 到 80% 的时间来清理和组织数据。所有这些都是在实际可视化之前完成的。
这表明清理数据非常重要。
您不希望使用倾斜的数据来生成可能误导您的受众的见解。你的听众提出一个问题来诋毁你的数据故事。更不用说你会创造的不信任障碍了。
清理数据是您不想跳过的经过验证的数据可视化实践之一。
#2：针对特定受众
这是什么意思？
您需要创建能引起观众共鸣的可视化。这意味着您必须卷起袖子并对其进行深入研究。具体来说，关注他们的兴趣、恐惧和赢得他们的动机。
使用为您的受众定制的可视化。通过这样做，您将创建具有战略目的的图表，该图表可以回答特定问题并且易于被观众理解。
让我们从上面的角度来看。
想象一下，您正在为非技术受众创建一个数据故事。
你应该使用技术图表吗？
不，您需要使用易于阅读和理解的图表。你不想让你的听众承受认知超载。
您需要避免的另一个问题是使用带有趋势线的图表。
为什么？
用多条趋势线和其他不必要的东西轰炸你的图表会分散观众的注意力。这是你想要的最后一件事。坚持保持愚蠢简单（KISS）原则。
如何？
选择简单易懂且不费吹灰之力的图表。此外，避免在图表中包含可能使观众感到困惑的不必要信息。
你可以通过清楚地拼写你的可视化目标来实现这一点。请记住，在为您的数据故事选择最佳可视化之前；问问自己观众会在图表中寻找什么。正如我们之前所说，了解您的受众的要求和偏好。
了解他们的背景。
- 他们有足够的时间进行详细的可视化吗？
- 他们对可视化上下文的了解程度如何？
- 他们在寻找什么额外的信息？
- 他们熟悉使用的图表吗？等等。
此外，您的目标是告知人们并给出准确的结果。
使您的可视化更加透明和解释性更强，以便您的观众能够更好地理解您的结论。更重要的是，请记住您的听众中有谁以及您的演示文稿的上下文。您可以通过回答以下问题来实现此目的：
让他们了解您的发现的最佳方式是什么？
根据答案构建您的设计。
#3：选择正确的图表
一旦您的数据干净并准备就绪，请选择最佳图形或图表以可视化补充您的数据故事。您在数据故事中使用的图表非常重要，因为它们具有洞察力。
这意味着您需要的图表不仅无缝地适合您的数据故事，而且易于阅读和解释。
注意：数据可视化的目的很明确。这是为了理解数据并为企业的利益使用信息。也就是说，数据很复杂，当它被可视化时，它会获得更多的价值。
从本质上讲，如果没有可视化，快速传达数据发现是一项挑战。或者识别模式以获取洞察并与数据无缝交互。
根据数据的属性，最重要的是，您的目标，为您的数据故事选择最佳图表。
我们有大量图表可供使用。
但每个图表最适合用于可视化具有特定属性的数据。不要忘记数据故事的总体目标也有助于选择最佳可视化。例如：
- 表格以有组织的方式呈现大量信息，但它们可能会使搜索高级模式的用户感到困惑。
- 折线图测量随时间的变化或模式，并显示两个或多个变量之间的相互作用。
- 条形图评估不同组的不同数量和总数。
- 散点图显示沿两个轴绘制的两个变量的相关性，其中对应点的模式表示它们之间的关联。
- 饼图和圆环图最适合用于可视化添加到整数（可以是百分比）的成分数据。
- 桑基图最适合用于可视化数据故事中的流程，如下所示。
让我们快速分析一下上面的图表。
如您所见，餐厅的客流根据性别、菜单和情绪进行细分，以提供微观层面的洞察。
为数据故事选择最佳图表是经验丰富的专业人士虔诚遵循的经过验证的数据可视化实践之一。
#4：标记你的图表
无需重申，图表使我们能够快速识别数据中的模式、趋势和异常值。
因此，您需要标签来描述您的见解。您不希望您的观众难以确定图表的头部或尾部。您希望他们随着您的数据故事的流动而立即挑选出见解。
无论您是在描述实验设置、引入新模型还是展示新结果，数据都不能说明问题。
您需要字幕来帮助您的观众立即了解您的可视化的上下文。标题说明了如何阅读和解释您的图表。更重要的是，它提供了有关缺失变量的附加信息。
标记图表现在应该成为清单的一部分。在向观众展示您的数据故事之前，请记住仔细检查此组件。
我们编制了一小部分经过验证的数据可视化最佳实践，供您在标记图表时遵循。
你不想跳过它们。
- 标签应清晰可辨。如果您的标签不清晰，它们将无助于您的数据故事。所以它们应该易于阅读，最重要的是，
- 给图表一个标题。标题提供图表的上下文。您不希望您的听众难以将洞察力纳入观点。
- 明智地使用图例。图例使您的观众更容易发现图表中数据点之间的差异。
- 标记你的轴。标题不能总是传达轴的标签（x 和 y）。
因此，相应地标记它们。
记住，你所做的一切都是为了观众。您已经知道 x 轴和 y 轴的标签，但您的观众熟悉它们吗？
你不想留下任何机会。
#5：用故事来解释你的图表
数据可视化不仅仅是数字。
它是关于什么的？
嗯，这是关于创建引人入胜的数据故事，让观众一致点头。故事比事实和数字更有说服力。
请记住，单词可能会使您的图表变得混乱，主要是在过度使用时。
使用支持您打算通过数据故事与受众交流的核心见解的词语。
要记住的另一个关键方面是图表中的混乱和噪音。数据可视化就是要让所有东西都对观众简单明了。因此，请避免不必要的信息，以免将注意力从关键细节上转移开。
使用标题、子标题和注释来提供有关您的可视化的描述性信息，包括关键见解。
我们收集了一些技巧供您窃取和使用，尤其是在创建数据故事时。去看一下。
- 使用简单的短语。目的是让可视化自己说话。
- 只保留那些提供相关信息的注释。为每个数据点添加注释会分散您的观众的注意力，并不必要地弄乱您的图表。
- 使用粗体或斜体文本突出显示图表的重要部分。但避免过度使用它们。否则，常规文本和强调文本之间将没有区别。
- 避免文本重复相同的信息。例如，应避免重复相同信息的标题和副标题。没有人喜欢冗余信息。
- 避免使用分散注意力的难以阅读的字体。您的听众应该能够毫不费力地立即掌握图表中的信息。
如果您遵循我们为您编制的数据可视化最佳实践，您最终会得到易于阅读和解释的图表。就这么容易。
#6：对布局使用可预测的模式
我们自然而然地关注模式和趋势。这意味着我们可以轻松区分上升趋势和下降趋势。
此外，我们的眼睛被那些一目了然地告诉我们重要信息的指标所吸引。
我们自然会寻找模式。
如果模式是随机的或没有意义，则很难理解可视化传达的内容。要利用我们的自然倾向，请确保您呈现数据的顺序对受众有意义。
注意：我们自然是从左到右阅读。这意味着您需要定位您的可视化以遵守上述内容。
同样，如果您使用多个图表，请确保顺序一致并且数据点之间的连接清晰。您不希望您的受众在跟踪数据点或指标时迷路。
看看下面的图表。这是关于市场对品牌的看法。
从上图中，您可以轻松跟踪客户满意度随时间的变化情况。并且有一条线曲线连接条来显示产品情绪随时间变化的整体趋势。
#7：选择正确的工具
当今世界的数据是黄金，但只有当您将其可视化以获得深入见解时。这意味着您使用的工具可以成就或破坏您的数据故事。
您不想要使用复杂或耗时的工具。市场上可用的大量工具要么昂贵，要么使用复杂。换句话说，它们需要详细的编码知识才能运行它们。
为了创建简单易读的图表，即使对于非技术观众，我们推荐 ChartExpo。这是因为该工具非常易于使用且价格合理。此外，它还可以生成简单清晰的图表。
如果您想要一个让您受限于数据可视化最佳实践的工具，请选择 ChartExpo。
您可以使用此工具可视化业务数据，以提高产品兴趣、营销策略和销售。
#8：数据可视化颜色最佳实践
在没有文字的情况下，颜色在交流见解方面起着重要作用。
此外，它还会影响我们大脑处理信息的方式。有策略地使用颜色可以增加记忆力，帮助模式识别，并吸引对关键见解的关注。
数据可视化的目标是帮助受众快速消化信息并记住它。虽然其他设计原则也可以发挥作用（包括空白、对比度、分组等），但颜色是最容易应用于数据可视化的原则之一。
策略性地使用颜色可以帮助您的听众理解所呈现信息的含义和影响。另一方面，使用不当的颜色会分散观众对数据故事的注意力。
如果您希望观众毫不费力地理解您的图表，请避免使用浓重和低对比度的颜色。更重要的是，使用颜色来突出构成故事主干的关键见解。
例如，要在条形图中区分盈利月份和亏损月份，请使用高对比度的颜色，例如深蓝色和浅蓝色。
我们汇总了数据可视化颜色最佳实践，供您在图表中突出显示见解时遵循。在下面查看它们：
- 避免使用相同的颜色。
- 使用颜色在数据点之间创建关联。
- 对于相同的变量，使用相同的颜色。
- 避免使用单一颜色来显示连续数据。
- 使用对比色来显示比较/对比。
- 澄清颜色对读者代表什么。
- 在选择颜色时要考虑到色盲人群的需求。
- 避免使用不易区分的颜色
- 避免在单个图表中使用太多颜色
注意：总是有创造力的空间，即使在数据可视化中使用颜色的“规则”。可视化的指导原则是利用每一个元素来帮助沟通。
实际上，您会发现有许多使用颜色来传达信息的方法。
看看下面的图表。
从上面的图表中，您可以轻松地区分两个关键的见解，因为战略性地使用了高对比度的颜色：
- 一年中表现最好和最差的月份
- 最好和最差的味道
这种颜色组合显示了冰淇淋店的整体表现。上图所产生的洞察力可以为要追求的营销策略提供信息。
#9：突出关键见解
如果你想让你的听众毫不费力地挑选出关键的见解，你必须突出它们。
是的，你没有看错。
您不希望他们的眼睛难以挑选关键要点。
要引导观众的注意力，请使用特定的视觉提示，例如参考线或突出显示的趋势。请记住，我们的眼睛会被那些一眼就能向我们发送有价值细节的符号所吸引。
例如，在使用条形图时，突出显示重要的条形以帮助观众了解数据故事。
经验丰富的数据可视化专家强调了他们希望观众带回家的关键见解。如果您希望您的读者与图表的目标保持一致，请虔诚地使用这种做法。
让我们深入了解最后一个经过测试和验证的数据可视化最佳实践。
#10：寻找商业洞察力
当今世界竞争激烈。
这迫使企业不得不从数据中寻找答案。将数据中的见解与高级业务目标结合起来是可视化最佳实践之一。
在做出关键业务决策（例如营销预算分配、产品设计等）之前，您需要有数据支持的洞察力。利用数据可以帮助您在问题出现之前及时掌握。
如何？
请记住，您可以使用数据来预测您的利基市场的未来趋势。
那么您是否尝试过 ChartExpo 可视化库来为您的数据提供颜色和区别？
(FAQ)
什么是数据可视化最佳实践？
数据可视化最佳实践为图表中数据的实际呈现设定了标准。如果您要为受众创建图表，则需要遵循数据可视化最佳实践，即：
- 策略性地使用颜色
- 使用适当的数据可视化工具
- 确保您的数据是干净的
- 使用可预测的布局模式。等等。
什么是数据可视化，它为什么重要？
数据可视化通过图表或地图为您的数据故事的受众提供视觉上下文，从而为其提供深入的含义。
这使得数据更自然，更容易让人理解。您的受众可以轻松识别大型数据集中的趋势、模式和异常值。
数据可视化有什么好处？
数据可视化的好处包括：
- 数据可视化增强了消息传递对受众的影响，并以最具说服力的方式呈现结果。
- 可视化让您可以一目了然地深入了解大量数据。
- 数据可视化使企业能够做出准确且有利可图的决策。
是什么让数据可视化更加强大和有用？
- 为您的数据选择最佳图表
- 坚持数据可视化最佳实践
- 避免混乱，因为它掩盖了关键见解
- 策略性地使用高对比度的颜色来引导您的观众
- 在图表中充分使用标签和图例以提供描述性信息
- 为您的受众提供背景信息
- 使用易于清晰的图表
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我们汇总了 10 大数据可视化最佳实践，让您的业务报告和演示文稿更上一层楼。
但前提是您将指针置于积极使用状态。
如果您直接跳到本节，以下是经验丰富的专家用来创建引人入胜的数据故事的数据可视化最佳实践的回顾：
- 使用干净的数据
- 使用特定于受众的数据可视化
- 选择正确的图表
- 标记图表
- 用故事来解释你的图表
- 使用可预测的布局模式
- 选择合适的可视化工具
- 数据可视化颜色最佳实践
- 突出关键见解
- 寻找业务洞察力
如果您想创建引人入胜且无法抗拒的数据故事，请认真遵循这些最佳实践。
奖励：使用 ChartExpo 可视化创建简单、清晰且易于阅读的图表。该工具将帮助您遵守我们刚刚讨论过的最佳实践。
您经常遵循 10 种数据可视化实践中的哪一种？