怎样恰当采用数据可视化图象？

01 displayed

对于随时间发展或按多个类别（如不同行业或货物或两者）分组的数据集，displayed是一个可信的优先选择。以下是一些有利于保证displayed易于阅读的技巧：

按发生时间顺序排列displayed。

按发生时间顺序排列displayed。

避免对数据由高到低或由低到高排序，按发生时间顺序对广告主是更优计量法则。

对于包含多个类别的displayed，你可以为每个类别创建单独的图形，也可以在每个时间标签上合成多个displayed（每个类别一个）为一个。这些条可以并排排列，也可以堆叠在一起，如图中蓝牙的交互式年度报告所示：云表单

支持蓝牙的设备遍布全球（十亿级别）。节选自一份蓝牙交互报告，由杀手视觉策划设计。

假如数据集被分组为多个类别，并且没有时间规律，可将数据由多到少或由少到多排序。这种组织方式有利于快速得出结论。不过，假如数据累加起来为一个整体，例如分类总收益，用displayed表现就并非很显著。对于这种类别的信息，应该改用饼图。我接下来很快会说到。

02 折线图

与displayed非常类似，折线图对于显示随时间变化的数据或按类别分组的数据非常有用。但线图可以包含微末细节。对于展示长时间跨度的信息，或是显示大量增量变化的数据，折线图是个极佳的优先选择。这是因为折线图的天然属性允许它在更细的粒度弯曲和变化。

一张没人看得懂的漂亮图象就只是抽象艺术。

事实上，你应该在折线图只有几个时间点的数据时小心一点。当你不知道准确的数据来填充两个已知数据点间的时间段，只能画出一条预测的直线。不过，这两个时期间的增长率或下降率可能没那么线性。因此，折线图应谨慎采用，并与完整的数据集一起采用，以避免数据失真。云表单

Allen Downey在他的该文中用折线图举了一个很好的例子，该文关于是否第一胎婴儿更可能晚产。他用一个折线图来描绘九周内出生的可能性：

考虑到那个图象是基于30000多个数据点（每个点记录一个真实的出生）的，这些数据全然足够表征所有的增量变化，并得出一个平均分布。

假如不按时间或类别展示数据，采用折线图则不适合。不过，分类数据有许多有用的图象运用形式。下面是另一种极佳的优先选择展示对于一个整体的比例。

03 饼图和圈图

圆图是被最广泛采用的数据可视化形态之一。圆图包括饼图（实心）和圈图（中空，周边为圆形数据条）。

这种类别的图象非常流行，糟糕的是，它也是最常被错误采用的数据可视化类别之一。

只有当你展示的各部分加起来是一个整体时，才能采用圆图。例如，75%的毛虫喜欢苹果可以用饼图显示，因为它指的是所有毛虫100%中的75%。

你还可以将比例转换为此目标的百分比。假如数据点是四分之三的毛虫，那就相当于75%的毛虫。

不准确的数字可视化构成了你和广告主间的信赖障碍。

不像displayed和折线图，圆图不能展现增长或减少趋势。来看一个能表达我意思的案例，一份来自Tubular Insights的视频市场统计数据。

2016年至2017年间，在YouTube上品牌视频内容浏览量增长了99%。下图中显示99%的圆图就不对。这将使它看起来像99%的视频观看是品牌视频，不过事实并非如此。取而代之的是，您需要带有两个条形数据的displayed，一个表示2016年的基线浏览量，另一个表示比该基线增长99%：云表单

那个案例可能并非很直观。假如你不经常处理百分比数据，百分比的变化可能会很棘手。Investopedia的这张备忘单可以帮助您处理这种类别数据。

假如要采用饼图来展示随时间变化的数据，则需要为测量数据的每个时段创建一个新图象，并将它们一起显示以进行比较。

04 数量图

数量图是一个用重复的符号或图标展示数量的图标。一个常见的例子是采用多个人物图标来展示的人的数量。你可能发现，浴室门上用经典的男女图标就是这种方法。

数量图非常适用于较小数量（比如我们街上新开了12家餐馆）。它们也适用于小百分比或小比例的饼图。例如，我们的街上四分之三的餐馆[75%]在卖披萨。

不准确的数字可视化构成了你和广告主间的信赖障碍。

你可能是想展示这是一个巨大的，令人印象深刻的数字。但是当你这样缩减数量，可视化的效果却会适得其反。即使有代表物，十一个购物袋看起来可能感觉都没有那么大。数字11214本身更有说服力。（我会稍后讨论为什么版面设计更适合这些统计数据数据。）

比例也是相似的情况。例如，想象一下采用数量图可视化统计数据数据2018年售出的11214件商品中有8370件是杯子，还是算了！因此假如你需要一个代表物来说明它，数量图并并非一个最合适的优先选择。

假如你的统计数据到目前为止符合数量图，你该思考下该采用什么象形图。注意：象形图非常简单，可能会对于严肃主题过于贫乏。你不会让简单图标让你严肃主题变得特别琐碎吧。

假如你的统计数据体量过大或是不适合象形图，排版设计是个轻松的弥补计划。现在就说说在什么时候怎么样把它结合进你的设计。

05 排版设计

我敢打赌你没想到在一篇关于数据可视化的该文中会看到关于排版的部分。但假如采用恰当，排版设计确实可以让信息生动起来。

事实上，在很多局限的情形中，排版确实是最好的解决计划。显然，你不应该仅仅因为做视觉效果而优先选择排版。不要寻求老的仅含文本的解决计划！取而代之的是，聪明地采用排版来获得一个成功而有效的内容。云表单

假如出现以下情况，您的数据点或数字就会是一个很好的排版元素：

数据很大（大于100）。

并并非整体的百分比或是增加/减少的百分比。

数据独立——不与其他数据比较。

在开始排版之前，请对照上面的每一点检查你的数据，并考虑我已经讨论过的其他类别的数据可视化。你应该在排版前排除所有其他可能性。这是因为视觉效果明显地更有吸引力、更有效地吸引你的广告主。不过，视觉效果只有在准确的时候才是有效的。假如你的数据可视化带来了困惑或是不准确，那就采用文字。

一个增强排版效果的方法是将它与一个象形图（就在数量表用的一样，一个就行）、一个图标或一个插图结合起来。这将有利于为观看者提供有关统计数据主题的可视上下文，同时让数字本身表达该有的意思。

这里挑选了一个针对不同类别数据可视化（包括排版）案例，其中也包含了排版：

在那个例子中，采用数量图可视化数字16是有意义的——它是小数字，因此很容易直观地相加。但是180万的统计数据数据假如采用数量图一一列举，就会难以认知。正如前文提到的，假如你真的需要采用一个代表物，比如将每个图标的数量等同于100或1000个，那么优先选择数量图就不最合适。这就是为什么很大的数字通常最好留给排版处理。云表单

无论哪种解决计划最适合你的数据，后现代考虑横跨了所有形式的数据可视化。除了单纯地采用最合适的数据可视化技术外，你还要采用恰当的后现代语言展示信息并传达给广告主。一个有意思的现代霓虹灯式折线图，可能就不适用于投资者和企业高管。一个平面灰度的饼图就不最合适出现在夏季露营手册上。

因此，一定要保证形式和功能被同等考虑——因为一张没人看得懂的漂亮图象就只是抽象艺术。

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