如何在数据展现中有效地使用文本?

本文探讨了图表标题、数据标签等五种文本元素如何提升数据展示的可用性,并提供了实用建议。
某位智者说过,一图抵千言。这没错,正确的数据展示能够让用户快速吸收大量信息。不过,文字也并非一无是处。你上一次看到一张没有任何文字的图表是在什么时候?

本文将会讨论五种文本元素,看看它们如何在数据展示中提高图表的可用性。这五种文本元素是:
  1. 图表标题
  2. 数据标签
  3. 数据图例
  4. 工具提示
  5. 导航图标

用总结性标题避免冗长

图表标题就像是对图表内容所做的一个简介,要能切实总结图表的主要内容。在编写有效的图表标题时最重要的一点就是避免冗长。略去那些不必要的形容词,尽量保持标题简洁明快。此外,不要在标题或子标题中忘记提及图表所使用的单位。



在编写图表标题时,最好避免使用不必要的形容词。例如,要让使用者来决定2013年的收入是否令人觉得惊叹。



如果数据标签太长,使其倾斜可以增加可读性

坐标轴上的数据标签对相应的数据点的数值进行说明。人们往往对数据标签漫不经心,但是如果使用得当,数据标签可以进一步增强图表的可读性。


垂直的标签难以阅读。


如果数据标签过长,可以考虑斜着放。

倾斜的数据标签比换行或者垂直显示的标签更易阅读。

数据图例的顺序应该跟数据图形的顺序保持一致

图例是理解图表的关键,它是出现在图表上的变量的列表,并对这些变量数据的展现形式给出了提示。图例最好放在数据图形之外,这样就不会让布局显得杂乱。



图例的排放顺序应该跟数据图形的出现次序相同(例如,如果首先绘制的是“搜索”数据,那么对应的图例就应该放在第一位)。

这让用户能够更加容易地理解图表所包含的信息。



在子标题中提及图例的可交互性

如果你使用了可交互的图例(也就是说用户可以点击图例来隐藏或显示对应的数据,把注意力放在其他数据集上),务必在子标题中明确了这一点。如果你没有这么做,用户很可能忽略这一点。

通过提示信息展现更多内容

有时你或许希望为某个数据图形提供更多信息。如果在数据标签中显示这些信息,会让图表看上去异常拥挤。


这时你可以使用工具提示(tooltip)。


只有当鼠标或焦点放在相关数据图形上时,这些工具提示才会显示更多信息,这样就能让图表保持整洁。

使用图标进行导航

当你通过信息面板来展示数据,而且用户需要在多个页面之间进行切换时,就要用到这一点。设计师喜欢用图标来导航,这实现了多重目的:充满视觉趣味的元素,超越语言屏障,同时对相关页面的功能和内容给出了提示。




然而最好在用来导航的小图标后面跟上一两个字构成的描述,这能让用户不需要去猜测这些图标究竟会将其带向何方。

你认为文本在数据展现时是否重要?你是如何利用文字来增强可视化效果的?欢迎交流。
计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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