可视化 - SOC方法论

本文介绍了SOC方法论在数据可视化中的应用,重点讨论了图表选择的四大类别:对比、构成、序列和描述,并详细阐述了图表优化的要点,如信息完整性和减少视觉干扰。同时,强调了图表组合的重要性,包括布局对齐、对比和配色策略,旨在提升数据图表的业务关联性和可读性。

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SOC方法论

1.图表选择

  • 数据想要表达什么?
    主要可分为四类:
    ①对比- 不同场景下,如目标进度完成情况;项目;地域等
    ②构成- 不同类型在总数据中的占比情况
    ③序列- 连续、有序类别的数据波动(拆线图、面积图、柱状图);各阶段递减(漏斗图)
    ④描述- 关键指标描述;差异描述;相关描述;人或事物之间的关系描述等

  • 各个类型的图表特性是什么?
    参考图1
    在这里插入图片描述

2.图表优化
如下图所示表格,可优化内容包括:
①无度量单位
②数据太长不直观
③无排序、重点不突出
④相对差异不明显
⑤网格线影响内容墨水占比
在这里插入图片描述
优化后如下所示:
在这里插入图片描述
对于图表优化总结:
①加法- 信息完整、易读
②减法- 排队视觉干扰

3.图表组合
任何图表都不是独立存在的,都是和整个业务相关联的,所以需要图表组合。
①布局- 要注意对齐、对比、重复
②配色- 一方面多浏览站库等网站提升自己的审美、另一方面直接参考Adobe Color

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