不知道大家有沒有過這樣的經歷：老闆下令讓針對某項業務資料做個分析報告，明明和同事拿到的資料是一樣的，分析的業務指標也差不多，但交上去的報表總是不如同事的亮眼，比如像下面這兩份資料分析報告：

這是一份銷售資料分析分析報告，單看這張分析報告看起來也馬馬虎虎，該有的指標基本都有，各類指標的變化趨勢也能一眼看出來，但是如果和下面這張銷售資料分析圖放在一起呢？

很顯然，兩張資料分析結果放在一起，老闆自然一眼就看上第二個，而第一個人做出的努力就默默的被忽略了，甚至還會給老闆留下能力不行的差印象。因此，做資料分析，最後一步的視覺化展現相當重要。那麼如何做出高階的資料視覺化呢？

優秀的資料視覺化作品可以用三個關鍵詞概括：準確、清晰、優雅。

準確：精準地反饋資料的特徵資訊（既不遺漏也不冗餘，不造成讀者疏漏&誤讀細節）

清晰：獲取圖表特徵資訊的時間越短越好

優雅：美觀（顏色搭配）、協調（相同場景的圖表遵循統一規範）。

想要準確、清晰的呈現資料，關鍵在於圖表的選用，下面給大家說說視覺化圖表的使用技巧：

常用資料視覺化圖表的使用技巧

常用的視覺化圖表一般有這幾個：條形圖、柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、雷達圖等等，這些都是在資料視覺化過程中使用率很高的，但即便這些簡單的視覺化圖表大家十分熟悉，在使用的過程中還是有很多容易忽略的誤區

1、柱狀圖

柱狀圖通過柱高能夠比較清晰的反映資料的差異，一般情況下用來反映分類項目之間的比較，也可以用來反映時間趨勢。但是柱形圖的侷限在於它僅適用於中小規模的資料比較，當資料項比較多的時候就不易分辨。一般來說，最好不要超過10個。

另外，柱狀圖的橫軸是時間維度，使用者習慣性認為存在時間趨勢。如果遇到橫軸不是時間維度的情況，建議用顏色區分每根柱子。

2、條形圖

條形圖用來反映分類項目之間的比較，適合應用於跨類別比較資料。在我們需要比較項類的大小、高低時適合使用條形圖。

3、餅圖

餅圖用來反應資料佔比，在需要描述某一部分佔總體的百分比時，適合使用餅圖。但在資料視覺化過程中能不用餅圖最好就不用，因為肉眼對面積大小並不敏感，最好在使用過程中要加上資料標籤，這樣會清晰一些。

另外，餅圖在使用中最好不要超過6個部分，如果要表達的部分太多，就會導致人無法讀取確切的資料資訊，比如像下面這樣，這種情況最好是使用條形圖

4、散點圖

散點圖的資料為三維資料，使用兩組資料構成多個座標點，分析座標點的分佈情況，判斷兩個變數之間的關聯或分佈趨勢。比如通過上圖就可以看出哪些大區單票利潤較低，急需提升，比如廣泛聚集於右下角的第四大區，單票收入低於平均線，單票成本卻高於平均線。

可以用顏色區分系列，也可以用散點大小定第三維度，這就衍生圖出了氣泡圖。

5、雷达图

雷達圖適用於多維資料（四維以上），且每個維度必須可以排序。對於一些多維的效能資料，如綜合評價，常用雷達圖表示。指標得分接近圓心，說明處於較差狀態，應分析改進；指標得分接近外邊線，說明處於理想狀態。資料點一般6個左右，太多的話辨別起來有困難。

5個高階視覺化圖表

除了上面幾個常用的資料視覺化圖表，再大家推薦幾個能夠讓視覺化結果煥然一新的幾個高階視覺化圖表

1、資料視覺化地圖

資料地圖也是我們在進行視覺化中經常會用的圖表之一，資料地圖可以最直觀的表達出資料之間的空間關係，因此在很多資料分析場景中被廣泛應用。比較常見的就是區域地圖、線地圖、點地圖，這些基本都是靜態地圖：

除了靜態地圖，還有更高階的動態視覺化圖表，比如流向地圖，經常應用於區際貿易、交通流向、人口遷移、購物消費行為等場景，像這次疫情期間的人口流動狀況就可以使用流向地圖，動態的效果給人的視覺衝擊更強烈。

2、人口金字塔圖

人口金字塔圖一般用來現實顯示人口中各個年齡組的分佈，一般用來對比男女性的年齡分佈，如果做成動畫，視覺效果會十分高階，比如像下面這樣：

3、瀑布圖

若想表達兩個資料點間數量的演變過程，可使用瀑布圖。開始的一個值，在經過不斷的加減後，得到一個值。瀑布圖將這個過程圖示化，常用來展現財務分析中的收支情況。

4、矩形樹圖

上面說了柱形圖不適合表達過多資料項（比如上百）的資料，那應該怎麼辦?矩形樹圖出現了。它直觀地以面積表示數值，用顏色表示類目，類目維度下還可以有多個二級類目。如果用柱形圖表達，效果有多糟糕可想而知：

5、百分百堆積柱狀圖

百分百堆積柱狀圖是由柱形圖衍生而來的，不僅可以直觀的看出每個系列的值，還能夠反映出系列的佔比，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時。

資料視覺化技巧

1、避免使用鮮豔的顏色

明亮鮮豔的顏色就像是把所有的字母都大寫了，這樣讀者很難集中注意力在某一個重要資料上。單調的顏色，反而能很好地用於資料視覺化，因為它們可以讓你的讀者理解你的資料，而不至於被資料淹沒，當你想要強調某一項資料時，可以使用鮮明的顏色。

2、適當應用動態互動效果

就像我剛才說的，動態的視覺效果給人的衝擊裡更大，在視覺化的過程中可以利用動態圖表來增強視覺化結果的互動性，比如動態地圖鑽取，圖表聯動等等

3、視覺化佈局

將最重要的檢視放置在頂部或左上角。眼睛通常會首先注意到該區域。

視覺化中的檢視數量限制為三到四個。如果新增太多檢視，大局會被詳細資訊所淹沒。

4、善用視覺化工具

俗話說，工欲善其事必先利其器，巧用資料視覺化工具也能使視覺化結果事半功倍。有程式碼基礎的朋友可以用python的外掛庫，比如：matplotlib、Seaborn、ggplot、Plotly，或者E charts等圖表外掛。或者可以直接用資料分析軟體製作，比如FineBI、tableau等，內建的圖表類型很豐富，操作也相對來說比較簡單。

FineBI資料視覺化過程

最後，希望大家都能做成漂亮美觀、令人眼前一亮的資料視覺化！
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