
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
SQL 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。 ...
2025-09-18CDA 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 ...
2025-09-18DSGE 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 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10