20、数据可视化：原则、类型与最佳实践

数据可视化：原则、类型与最佳实践

1. 可视化美学的重要性

在数据可视化中，美学不仅关乎视觉吸引力，更直接影响数据传达的准确性和有效性。以下是几个关键方面：
- 避免误导性元素
- 消除数值轴上的刻度标签 ：不打印数值参考标签可能会完全掩盖最严重的比例失真。只有通过数值刻度标记，才能从图表中重建实际数据值。
- 隐藏原点 ：大多数图表默认y轴值范围从0到ymax。如果y轴范围从ymin - ǫ到ymax，会使我们失去直观比较大小的能力，最大的值看起来会比最小的值大很多倍，而不是按适当比例缩放。
- 减少图表冗余 ：多余的视觉元素会分散数据想要传达的信息。例如，在一个月度销售时间序列的柱状图中，可以通过以下操作简化图表：
- 摆脱数据网格的束缚 ：厚重的网格会在视觉上主导内容，限制数据的展示。通常，移除网格或至少淡化它可以改善图表。
- 去除不必要的背景 ：彩色背景对图表的解读没有帮助，移除它可以增加数据墨水比，使其不那么突兀。
- 突破边框限制 ：边框，特别是不定义坐标轴的上边界和右边界，并没有真正提供信息。移除它们可以让图表更透气。
- 利用缺失的墨水 ：通过从条形图中移除线条而不是添加元素，可以恢复参考网格的效果。这使得更容易比较最大数字的大小，将注意力集中在相对较小的顶部部分的大变化上，而不是长条形图中的小变化。

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