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在这数据爆炸的时代，人人都在说数字化转型，想着怎么从海量数据中获取价值。于是数据可视化的概念开始火热。在一些大众传媒的科普中，似乎可视化就是用图像去展示数据这么简单。事实并非如此，那一起探究一下，什么才是可视化？ 一、正确认识数据可视化传统认知中，数据可视化就是用图像代替文字，进而更直观地去展示数据的一种方法。 这样的理解并没有错，但也只是停留在数据表达方式这一层面，数据可视化更重要的是如何传达出数据的潜在规律和价值，帮助人们进行合理决策。 举个例子，现在要对一家公司上半年的利润额进行分析，如果只是用图表简单罗列每个月的利润额数据，老板可能只看到利润额逐月增长。  但是加上环比增长率指标后，可以发现利润额增速一直在放缓，这时候给老板的第一感觉是，企业效益后劲明显不足，肯定是经营过程中什么地方出了问题，需要进一步分析找出原因。  所以数据可视化并不是将数据转成图像进行表达这么简单，展示出数据存在的问题和价值也是重要的。 二、如何做好数据可视化其实不管是查找网络上的资料还是翻阅可视化相关的书籍，基本上还是理论居多，如果抛开数据场景实践，只谈理论是很难帮助分析师们形成完整的可视化方法体系的。 这里给大家推荐一下帆软官方的可视化指南（文末查看获取方式），这份指导手册由帆软多年的Demo实践经验积累而成，我们将真实案例中遇到的问题沉淀成方法论，旨在给分析师们提供丰富的可视化学习资源。 可视化指南中将做好数据可视化的方法总结成了16个字的设计流程，分别是：明确目的、选择图表、视觉设计、突出重点。  step1：明确目的明确目的一句话概括就是：给什么人看什么指标。 在分析之前，我们要搞清楚受众是谁，他们有什么问题要解决，需要制定哪些指标传递出什么价值。 同样是进行财务分析，如果是给投资人看，要着重分析公司的盈利能力，而给老板看，要着重利润、成本、现金流动等要素。 所以数据分析的第一步，就是根据用户角色和场景，规划好相关指标，确保你做出来的是对象想看的。 想要了解更多“数据分析目的”，请到文末查看  step2：选择图表图表是展示数据指标的工具，一个合适的图表能让报表使用者快速发现数据中的问题，反之选错图表会让使用者对数据产生困惑和疑虑。 那么什么才叫合适呢？打个比方，就像穿衣服一样，同样一套衣服，可能给瘦的人穿可要比胖一点的人穿效果要好很多。 选择图表也是这个道理，不同的图表有各自适用的指标类型，甚至对数据量也会有所要求。所以在实际数据分析场景中，需要综合考虑多方面因素选择最合适的那一个。 想要了解更多“如何选择图表”，请到文末查看  step3：视觉设计当我们面对一个新的内容时，会先动用部分脑力来理解它所包含的信息，然后再决定是否深入了解。 视觉要素正是大脑优先进行处理的信息，所以一份具备吸引力和良好阅读体验的数据报表一定要“有料”。 通过添加和优化视觉元素，让数据表达更加生动有趣，让报表受众从枯燥的海量数据中得到释放。 举个例子，同样是用饼图去展示膳食营养结构，下面两张图表您会选择哪个？不出意外的话肯定是右边那个吧。 经过视觉优化的图表不仅美观更可以加深用户的记忆，实际数据分析场景中，我们需要考虑布局、配色等多个影响视觉感受的因素。 想要了解更多“页面布局怎么做”，请到文末查看  step4：突出重点实际项目中，大部分客户的想法是页面展示的信息越多越好，当你直译客户的这种需求时，页面设计出来就是什么信息都有，但客户想要的重点信息却不能有突出显示。 相比复杂的数据展示，用户往往更期待让人一目了然的简单设计，所以实际设计场景中，需要考虑如何帮助用户快速找到关键信息。 当然设计从简并不是简单的删除信息，而是要用清晰的逻辑去除非必要的干扰信息，突出重点部分，使用户产生更好的体验。 举个例子，折线图存在多系列数据，且每个系列颜色不同，这个时候建议高亮重要数据，其他数据默认置灰，达到突出重点信息的效果。 想要了解更多“如何降低认知负荷”，请到文末查看  以上就是本期精耕细作可视化的所有内容了，希望看完本文能让您对数据可视化设计流程有大致的了解，更多可视化内容可前往可视化指南获取哦。 下期内容预告：培养数据思维，选好数据指标 评论并私信回复“可视化指南”，即可获取完整版本！ |
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