
数据可视化的五条核心原则
数据可视化从200多年前基本饼图发明时的形成至今已走过漫长的历程。如今,由于数据大潮的到来和人们关于数据使用的讨论,一种新的设计语言正在兴起,它可以优美地将大数据中的繁杂简化成既美观又富有意义的可视化图形。
以下五条核心原则。
1.理解数据源
确保了解你工作的数据。这是理解数据至关重要的第一步。你需要对宏观的全局有所理解:为什么收集这些数据?公司对于这些数据赋予什么样的价值?用户是谁?如何能让数据作用最大化?深入理解这些问题,能为创造出既有意义又人性化的可视化信息,打下重要的基础。
2.明确你要讲的故事
好的数据可视化不仅仅是一张美丽的图片,它还能讲述一个任何人都能明白的故事。因此,至关重要的是,你首先需明确你想讲的故事,然后将数据作为一种润色故事的方式。
例如,我们最近帮助瑞典某移动运营商重新设计了之前经常让用户混淆的月度手机账单,使其以用户为中心便于用户使用。该公司希望设计出更为有效易用的话单,而不是继续呈现给用户难懂的一串号码。
3.简单法则
数据可视化是用来告知用户,而非让用户接收不需要的过载信息。作用一名设计者,你的角色就是专注简单,将复杂或者零散的信息变得切实可行,易于理解,极具意义和更人性化的信息。记住,越简单,用户才能越明白。
4.巧用饼图
试试在可视化中键入当前行为与你的理解。会让你的设计被广泛的用户群体接受。饼图被人们广泛使用的原因在于:人们理解它表达的含义。这是一种天生优雅的可视化设计,因它有更大的影响力,且能使人们一看即懂。
5.一种设计驱动的方法
好的数据可视化不仅仅是设计上的杰作,也是帮助人们去解读之前无法触及的内容的一种极具价值的工具,并使这些内容赋有意义和指导性。随着越来越多的公司开始意识到数据的潜在能量,在将一些不清晰的事变成能帮助人们的事物面前,设计将发挥更大的作用。其关键就在于采用用户第一,专注简单的设计驱动方法,创造永不停息的愉悦体验。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11