作者介绍
@知乎：鲸歌
电商行业数据分析师
为头部品牌提供数据咨询服务
热衷学习与分享
“数据人创作者联盟”成员
俗话说：一图胜千言，这足以说明一张好图的强大作用。汉斯·罗斯林的《TED演讲新数据和震撼的图表》，我看了2遍，着实被这样动态的图表所吸引。换个角度，如果汉斯教授将图表的内容仅仅用口述的形式传达，那么底下的观众是不是都要昏昏欲睡啦。
上一期文章，我重点介绍了数据分析步骤的前4块儿，今天会把数据可视化单独拎为一篇，先带大家温习一下数据分析的步骤，见如下的脑图：
自制脑图
对于可视化，你或者周围的朋友是否有如下的认知误区呢？
· 图表的颜色越多越好，甚至超过彩虹色
· 图形越酷炫越好，更能吸引人眼球
· 尽量往一张图表里塞尽可能多的内容
如果你的回答都是no，那么恭喜你对数据可视化有着正确的认知。在我看来，好的图表应该具有它的底层逻辑，那就是用户思维，怎么说？
· 符合人的视觉扫视习惯，图表排版是"Z"或"之"字形，将重要的内容在左上角直接亮明，不需要用户在众多的信息中费力寻找
· 给人以高级感，直白说就是高品质的简洁，比如：字体统一3种以内、用色不宜多可采用3+2组合（3种主角色＋2种配角色）和图表类型相对成系列，而不是将很多图表生搬硬凑
· 给人以传达精确之感，图表元素不宜过多，以免增加用户的认知负荷，要学会断舍离
以上的内容毕竟抽象，那么接下来请允许我用图像化的方式帮助大家理解，如有不同见解，请与我交流，谢谢~【文末有关于配色的小彩蛋，不要错过哟！】
1. 采用图表故事板，即用一组相关的图表来讲述一个复杂的问题，如同连环漫画的方式。下图为优化之后的版本，本例是用来描述【消费者信息表】的男女童基础画像，将性别、年龄和购买力3个维度相结合，因每个点数据量较少，故考虑采用此种方式。
优化版：
原始版：
3个相互独立的饼图
对比：
· 原始版采用的饼图在实际应用中应尽量避免使用，原因是人的肉眼很区分出相近比例的差距，比如20%和25%，其次多个饼图占据空间也较大。
· 优化版则可以把同一类别属性放在一起，采用纵向和横向的条形图符合多个类别比较的特征。结论先行，图表在中间，数据来源垫尾，构成一个相对完整的闭环。
2. 本例采用雷达图，重点说明选择合适的图表同时也可以多进行尝试其他图表，但本例相对不足，因为对比类别就男童和女童2个（可以换条形图），建议雷达图的类别数目在3-5个之间。
原始版：纵向条形图
3. 当需要展示排名的时候，可以直接采用表格形式，直观明了，如果时间许可的话可以稍作修饰，比如添加代表冠亚季军的图标，让表格更具趣味性。
下面的2个版本皆可使用，第一张可视化效果更好一些，弱化了表格的中规中矩。
版本1：
版本2：
4. 条形图作为常用图表之一，如果类别名称较长，首选横向条形图，且其最大的优势就是符合人的视觉扫视习惯，”Z”形的更好诠释。
优化版：将纵向调整为横向条形图
原始版：纵向条形图，带有边框
5. 采用清晰的小而多组图，由爱德华·塔夫特定义，使用相同的变量组合，依照另一个变量的变化，做出的一系列小图表，排列为一行或一列，起到化繁为简的作用。如下图探索2014年的TOP3的季度销量趋势，可采用组图，相较于在一张折线图上呈现3条动荡明显的折线，组图可以更清晰直观看出变化趋势。
6. 折线图也作为常用图表之一，多用于时间序列，显示随时间或有序类别而变化的趋势。下图元素精简，图例直接替换为更直观的文本框，因会对显著值进行标示，故纵向坐标轴可省略。
最后，让我们欢迎配色小彩蛋上场，舞台交给它吧！
工具：islide插件
第1步：确定需要补间的2个色块(截图中A和B)
第2步：打开islide，选择补间，根据自己的需求填写补间的数量
第3步：点击应用后，自动生成2个色块间的系列色
Wow，是不是很神奇，利用补间就可以轻松搞定图表中多个类别系列的颜色，操作非常简单，要不要试一试，来吧！动手吧~
注：上文中提及的【图表故事版】和【小而多组图】参考自《Excel图表之道》，islide的补间方法来源我的朋友分享。
