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      警惕!大數據可視化的十大誤區

      2022-10-19 16:50分類:數據可視化 閱讀:

        通過可視化信息,吾儕之小腦可足更有效地合成和保留信息情節,加強對信息之理解。但如果是不沒錯之數據可視化,可能弊大于利。謬誤之圖表得以回落數據之信息,更糟之是完全水蛇腰道而馳。

      在生人存在之200,000年時刻背,大大部分日子咱都依靠開卷各族圖像來感知氛圍、獲取信息。而文字直到5500年前才出現,因此,從自然適應和古生物進化之觀點來說,咱們之前腦對圖像更敏感。

      從傳來學之觀點,這意味著以圖板為載體之視覺敘事更加引人專注,更唾手可得獲得人們之好感。

      通過可視化信息,咱之前腦足以更有效地合成和保留信息本末,滋長對信息之理解。但如果是不無可置疑之數據可視化,可能弊大于利。百無一失之圖表何嘗不可精減數據之信息,更糟之是完全水蛇腰道而馳。

      一無是處1. 人多嘴雜之餅圖分割

      餅圖,是最簡而言之之圖表其中。餅圖之設計本當直觀而清楚,理論上,四個餅圖不該應分割超過5丁。底腳表就是兩種有何不可讓讀者群之留意力瞬間集中到你要表述之重線之法子。

      ***八疙瘩12線鐘發端,順時絲方位打轉兒。生產過剩一些順時絲或順時針方面按大小h降序溜列。 

       

       

      ?混亂的餅圖分割

      大謬不然2.在折線圖役使不連貫之線段便當產生歧義

      虛線表現手法讓人產生可變性元素,是數據有不誠心誠意之神志。相反,用到實線和色彩,反而一揮而就分別彼此之區別,使數據抒發更標準。 

       

       

      ?在折線圖使用不連貫的線條容易產生歧義

      似是而非3.數據趟序紛擾

      你之本末理合以十種合乎論理之和直觀之方式來因勢利導讀者群亮堂數據。因而,記憶將數據類別按假名順序、大小順序、或常值拓展行序。 

       

       

      ?數據排序混亂

      失實4.數據微茫不清

      確保沒有數據丟失或被設計。例如,應用規范之表積圖時,得以添加透剔度,確保讀者群方可瞧到所有數據。 

       

       

      ?數據模糊不清

      悖謬5.讓觀眾群自家解讀

      設計師應當使圖表盡可能逍遙自在地匡助觀眾群理解數據。例如,在散線圖中添加勢頭線來強調之傾向。 

       

       

      ?讓讀者自己解讀

      張冠李戴6.扭曲數據

      確保所有可視化方式是高精度之。例如,氣漚圖大小應當論據海域擴展,而不是直徑。 

       

       

      ?扭曲數據

      荒唐7.在九張圖表上用到色調過多

      色彩用得太花,會給數據增加不行承受之重,相反,設計師本該采用同十色系,或者類比色。  

      謬誤8.條狀圖太胖或太瘦

      或許你之匯報很有創意,非常精彩,但是記憶圖表設計水準也要跟上。帶狀圖與間隔對比要適中。 

       

       

      ?條狀圖太胖或太瘦

      失實9.很難比擬數據

      較之是展示數據差異之好法子,但是如果你之讀者群不俯拾即是瞧出差距之話,那么你之可比就毫無意間義。確保所有之數據都是呈現下讀者群皮前,選擇最合適之比擬藝術。 

       

       

      ?很難比較數據

      不當10.佝僂景色與圖表色彩要工農差別

      圖表設計中之色彩施用總得統三,提議佝僂景色彩不要選取與圖表主體始末相同或相近之色彩。

      在八個精心設計之圖表中,佝僂景色澤既要能名不虛傳地襯舉圖表主體,又不產生喧賓奪主之效果。 

      ?背景色與圖表顏色要區分

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