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信息可视化笔记

31 Dec 2017

Reading time ~1 minute

  • 7类图表的使用规范
    • 象形图 PICTOGRAMS
    • 水平条形图 HORIZONTAL BARS
    • 垂直条形图 VERTICAL BARS
    • 表格 TABLES
    • 折线图 LINES
    • 圆饼图 PIES
    • 地图 MAPS
  • 您适合哪个图表?
  • tableau (来自tableau 白皮书)
  • Plotly (来自plotly 官方教程)
  • 总结

7类图表的使用规范

象形图

- 用倍数单位比较。
- 避免使用不完整的图标。
- 一定要对象形图的数据值做标注。
- 用一种符号配不同阴影来表述变量。
- 不要根据图标的面积或高度绘制数量信息。
- 每个图标应当代表一个自然的计数增量,比如1、2、5、10、50和100。

水平条形图

- 基准线的左边基本是用来绘制负数的,即使数据组中没有正数,也一定不能在零基线右边绘制有负值的水平直条 
- 人口统计学图表有时会将男性人数绘制在一边,女性人数绘制在另一边。  
- 最好将两个数据系列绘制成多直条图表。 
- 如果大多数的数值为负数,应避免使用水平直条。除非图表下方不适合标注,否则最好使用垂直直条。 
- 直条应按大小值排序
- 当绘制一段时间内的水平条形图时,直条应该从最新的数据点开始排序,然后按时间顺序向后推移。
- 将标注排列在基准线两边 或者所有标注都左对齐排列。

垂直条形图

- 以零基线为起点——绝无例外!
- 零基线要比其他网格线线条粗、颜色重。
- 不要在直条后面绘制阴影,不要绘制三维直条。
- 图例应按顺序排列,且不应被设置在图表下方。
- 要将多直条图表的直条种类保持在4种或4种以下。
- 如果数据点在数值上接近,那么在这种情况下绘制数据点变化或百分比变化效果会更好。  
- 直条的宽度应当约为条间距的两倍,同一数据颜色应相同,色彩应当由最明亮过渡到最暗。 

表格

- 按一定逻辑顺序排列条目
- 阴影可以用来强调某列数据或某个条目。
- 对于有多个数据系列的表格,最好垂直比较数据
- 所有的数字右对齐排列,将小数按小数点对齐,在整数后加“.0”
- 每三到五个条目使用一条细线,以帮助读者横向阅读表格中的数字。

折线图

- 标签要简洁,直接标注。
- 折线不必需要一条零基线。
- 刻度还应该包括相关的参照点。
- 选择恰当的Y轴刻度以使折线的高度约占图表区域的三分之二。
- 只有在空间紧凑并且各条折线交叉点多时才使用图例,图例的顺序应当与结束点的排列一致。
- 折线限制在四条或四条以下,使用实线,在区别线条方面,改变折线的粗细和颜色,最重要的折线应该是一种颜色,其他折线则用另一种颜色
- 折线图最好用来显示一段时间内的连续数据系列, 比如股票价格和指数。折线图适合显示趋势、增减速,以及包括突然冲顶或触底在内的波动。

圆饼图

- 比例圆饼图应当总是根据表面积计算。
- 任何与数据无关的装饰都不能出现在图表中。
- 使用不同的阴影来强调一个或两个重要的部分。
- 较大的部分设置在顶端,将第二大部分设置在12点的左边,其余的则按逆时针方向跟进,最小的切片靠近图表底部。

地图

- 一定要使地图轮廓简单
- 除非信息和地理有关,否则不要使用地图来比较数量或容量。
- 不要使用图案或剖面线来强调某个区域,可使用黑色或其他颜色的实体阴影。

您适合哪个图表?


图表 作用
甘特图(Gantt chart) 对于说明项目各元素的起始与终止日期效果非常好。
靶心图(Bullet chart) 设定了目标并希望参照目标跟踪进展时理想之选。参照目标评估指标表现。
热点图(Heat map) 使用色彩跨两个类别比较数据,作用是快速看清两个类别的交集哪里最强,哪里最弱。
树形图(Treemap) 一眼看清您的数据,发现不同部分与整体的关系,显示分层数据。
突出显示表 (Highlight table) 让热点图更进一步。除了用色彩显示数据的交叉情况外,还在上方添加数字。
地图(Maps) 显示地理编码数据。
直方图(Histograms) 希望查看数据的跨组分布情况时使用,了解数据的分布情况。
箱形图(Box-and-whisker plot) 又称盒须图,是显示数据分布情况的重要方式,包含数据的中位数。
折线图(Lines chart) 可连接各个单独的数值数据点,其主要用途就是显示一段时间内的趋势。
条形图(Bar chart) 最常见数据可视化方式,迅速做出比较,一目了然地揭示高低点。跨类别比较数据。
饼图(Pie) 是误用最多的图表类型,应该用来显示信息的相对比率(或百分率)。
泡泡地图(Bubble Maps) 不是自成一类的可视化,而应视为强调散布图或地图上数据的手段。
散布图(Scatter diagram) 是大概了解趋势、集中度、极端数值的有效方式,了解不同信息的关联方式,

总结

时常看网上视频,展示的图表,觉得十分酷炫;实际上图表禁忌的是过度装饰,所有可视化的手段都是为了更好的讲一个故事,至于炫不炫都是肤浅的。 每个图表都有其作用,与之匹配的是我们所要突出传达的信息。因此,清理数据,运用可视化工具tableau与plotly做出图表将数据可视化,与他人传达你所发现的故事。我想这就是这学期我们所做的事。



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中山大学南方学院 网络与新媒体 培养方案核心课程学期作品,由 廖汉腾副教授 指导