京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在上一篇文章中我们给大家详细介绍了很多有关数据可视化的知识,通过这些知识,我们可以看出,虽然数据可视化是一个比较简单的事情,但是有很多的细节需要我们去注意,只有这样我们才能够做好数据可视化的工作。那么要想做好数据可视化还需要注意什么呢?我们现在就给大家详细的介绍一下这些知识。
数据可视化需要注意的就是排版,排版布局增强信息可视化的叙事性。这就需要我们重视一下排版布局四大基本原则。第一,就是对比,如果两个项不完全相同,就应当使之不同,而且应当是截然不同。第二就是重复,设计的某些方面在整个作品中重复。第三就对齐,任何元素都不能在页面上随意安放。每 项都应当与页面上的某个内容存在某种视觉联系。第四就是亲密性,将相关的项组织在 起,使它们的物理位置相互靠近相关的项将被看作凝聚为一体的一个组。而在这样小的空间里有多个单独的元素,读者的眼睛要停下来多次才能看清这张名片上的所有信息,而且容易使读者对信息产生歧义。当然,把相关的元素分为一组,通过对齐、对比等手段突出,用重复和亲密性建立信息间的联系,那么,现在这个名片不论从理解上还是视觉上看都很有条理,而且这样一来,它还能更清楚的表达信息。
其次就是注意动态动态增加信息可视化的视觉体验,在信息可视化的视觉表达中,动态将相互分离的各种信息传播形式有机地融合在 起,进行有节奏的信息处理、传输和实现。通过造型和色彩的运动,满足受众的视觉感受,同时将信息内容更加深刻地传达给受众,使整个信息传达的过程更加轻松。而对于数据可视化有诸多工具,而这些工具功能都十分强大,但对于非专业可视化而又经常与图表打交道的职场人士来说,一款轻便易学而又实用的可视化软件则显得十分重要。
如果需要展现的数据结构不是特别复杂,而又要把数据展现的绚丽多彩,而且具有交互性,而使用工具可以使用水晶易表这一个工具,水晶易表是一个十分好用的工具,具体来说有三个优点,第一就是基于矢量的SWF图形格式,跨平台流畅播放,空间占用小,可将分析结果直接嵌入到PowerPoint、PDF文件、Outlook和Web上。第二就是简单易学易上手,无需额外编程。水晶报表基于excel,短期内就可精通水晶易表绝大部分常用功能了,并且能够举一反三。第三就是美观实用,多个实用性控件和主题可设计出夺人眼球的报表。演示性的、交互性的、动态的趋势分析型报表能满足各种交互功能。
通过这篇文章我们可以看出数据可视化的重要性了吧?数据可视化是数据分析工作中最后的步骤,当然也是不容忽视的,所以我们要想做好数据分析工作,就从注重数据可视化开始吧。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19