屏”“大，来被普遍地提及这个词比来几年，式来将本人的产物或营业进行数字化升级几乎各行各业都但愿通过“大屏”这种方。时同，看好可视化大屏在将来的前景也就吸引越来越多的设想师。

　　者理解消息的速度我们想要提高读，表的设想来提拔就需要通过对图。置、刻度线疏密、图例的摆放等细节城市影响到读者理解消息的速度图表类型、配色体例、线条粗细、字体大小、坐标轴高度、题目位，究的划定也都有讲。

　　相对炫酷的界面展现体例作为一种交互和视觉都，同时展现在一个屏幕上不只可以或许将多种场景，时同，强烈的视觉冲击力也能够给观者带来，要关心的及时动态消息使其直观地领会到想，析出当前及将来的现状、趋向等或者通过大屏上的数据图表来分。

　　以所，竟要展现哪些消息上来我们仍是要回归我们究，既定的框架束缚住但我们不应当被，的数据来选择合适的图表而是要按照我们要展现。

　　的宽度以及分歧分类之间的间距利用建议：留意每个数据分类，最好是1.2~1.5数据之间的间隔与宽度倍

　　图表的过程中我们在优化，确性的凹凸从而确定一个图表的好坏有的时候可能并不会由于认知判断准，认知判断精确性进行全局的感知而是在大大都环境下对全体的。据可视化的过程中所以我们在进行数，图表的利用法则和场景既要清晰地认识到每种，表来表示数据选用准确的图，体的思虑和优化（视觉+交互）即也要对其在视觉感知方面进行整，LAD准绳使用好G。

　　样式优化中在对图例的，、大小（宽、高）、暗影等方面作为优化标的目的我们能够通过对图例容器的布景色、边框颜色。表中数据怀抱项过多也可能呈现一个图，占比过大的现象图例在整个图表，形式进行视觉上的减压我们也能够采用分页的，面进行冲破在交互上。

　　计一个图表之前所以我们在设，个字段的数据类型、字段之间的依赖关系等就需要我们晓得数据有哪些字段形成、每。架构完整的描述营业思虑若何用简练的。

　　种多变量图表气泡图是一，图的变体是散点，和百分比区域图的组合也能够认为是散点图。图一样与散点，坐标系沿网格绘制点气泡图利用笛卡尔， 轴是零丁的变量此中 X 和 Y。而然，图分歧与散点，（显示在图例旁边或图例上）每个点都分派有标签或类别。后然，的面积暗示第三个变量每个绘制点通过其圆。

　　以“你想展现什么”为起点该思维指南图的焦点问题是，大、复杂的话题这是个极其庞，面面俱到很难实现，”这四个大类不克不及形成一个完全体这导致“比力、形成、联系、分布，有脱漏必定。、趋向、聚类、排名例如想要展现非常点，并列插手到展现的消息中呢这些是不是也该当与四大类？

　　同标示线标示带，内容为一段范畴只不外标示的。都雷同标示线. 导出功能按标示带的感化、事务等良多钮

　　以所，是简单的图表的枚举将数据可视化不单单，意义（现实问题&处理方案）更主要的是申明数据背后的；展现了良多炫酷的图表然而良多时候我们只是，何现实的问题但没有处理任；值的数据消息或者具有高价，适的呈现体例没有利用合，达不清晰导致表，临门一脚”输在了这“。

　　？不是通过客观地、带有经验性质的感受我们到底该若何去评判一个图表的黑白，据进行阐发和论证而是要有科学地依，目标去权衡有相对应的。走良多不需要的弯路如许才能避免我们。是“GLAD准绳”而这个科学的根据就，可视化的“黄金公式”是我们验证一条数据。

　　和阐发其实长短常复杂的可是对于原始数据的处置，一下数据背后的故事无机会和大师分享。

　　左对齐、居中对齐、右对齐图例在图表中的对齐体例有，有垂直结构和程度结构图例内容的结构体例。

　　关系图来示意一下我们用一个简单的，表现出了它应有的价值一个可视化图表能否。

　　当的圆角要选用适，用大圆角避免使，知理解紊乱会形成认，是很美妙同时也不。

　　类项文字过长是当每个数据分，转化成条形图能够将柱状图，觉压力缓解视；于柱状图的一个长处这也是条形图相对，数据分类项过多时同时当要展现的，削减图表所占用的宽度我们也能够用条形图来，计大屏的过程中由于在我们设，域宽度往往是固定的图表的数据展现区，空间是图表完全展现不会有太多的横向，以考虑条形图这时我们就可。

　　数据图表进行漂亮的设想虽然做为设想师只需将，道什么才是好的可视化图表但大大都的设想师是不知，决大师这些问题的初志这也是写这篇文章解。

　　图及面积范畴图包罗通俗的面积，接线的分歧按照面积连，当我们在设想大屏时呈现过多的折线图又能够分为直线面积图和曲线面积图，计复杂）的样式不婚配时或者感受图表与题目（设，富图表的表示力我们能够进行丰，来撑起画面利用面积图，看上去不薄弱让画面全体。

　　觉上视，线条样式（虚线、实线）等进行设想优化我们能够通过对标示线的颜色、粗细、，字申明）的位置、颜色等以及标签（标示线的文。

　　下什么是数据可视化第一部门次要申明一，视化根基的准绳讲的是数据可，值的数据和洞察就是将具有价，出洞察的图表表示出来通过简练、精确、突。去评判一个图表的黑白以及按照GLAD准绳；

　　ess Noise、Accurate Expression、Distinct MarkGLAD是由四个短语的开首首字母形成：Good Data and Insight、L。四项主要构成部门它们是黄金公式中。阐发重视内涵摸索性数据，阐发重视外表注释性数据，需要表里兼修一个好的图表。D准绳GLA，表设想的理念作为优化图，兼顾的是两者。过程中着重提拔图表的价值“G”在摸索性数据阐发，中协助读者加速理解消息的速度“LAD”在注释性数据阐发。

　　的柱子来展示数据柱状图是用竖直，的数据变化及对比一般用于展示横向。的柱子来展示数据条形图是用横向，数据排名及对比一般用于纵向的。

　　以所，号、颜色、位置等方面作为优化的标的目的我们就能够考虑对题目文字的字体、字。示题目和副题目时当然若是要同时显，两者之间的间距我们也要考虑到。

　　有序类别而变化的趋向用于反映事物随时间或。列的数据点毗连的图表直线图是用直线将一系，跟着时间变化的数据直线图经常用来展示。列的数据点毗连的图表曲线图是用曲线将一系。刻度值选择要合理利用建议：Y 轴，动要最大化的显示当前显示的数据波；量大于3条显示数据尽，出数据随时间变化的趋向不然不成以或许清晰地反映。

　　轴题目坐标。环境下一般，一般展现类别）x轴没有题目（，据的怀抱目标y轴凡是是数。

　　个数值相对于总数值的大小饼图以扇区的形式显示每一。的扇面大小通过分歧，类此外比例表达了分歧，数据大小占所无数据和的比例即一个数据组中分歧数据项的；面和数据项逐个对应起来并通过带颜色的图例将扇。每个数据类型所占的比例时所以当我们想要一组数据中，选择饼形图就能够优先。形、环形图以及扇形图饼形图能够分为根本饼。

　　坐标系上绘制的条形图径向条形图只是在极，卡尔坐标系上而不是在笛。看起来很酷虽然它们，形图的问题但径向条在

　　个或多个数据系列数据列即图表上一，中的一条曲线好比曲线图，的一个柱形柱状图中，各类图表的表示形式也就是我们所见的。

　　个根基的准绳数据可视化一，值的数据和洞察就是将具有价，出洞察的图表表示出来通过简练、精确、突。

　　或用于暗示附加数据变量颜色还可用于区分类别。一个轴上的变量来显示时间能够通过将其作为，变量随时间变化来显示也能够通过动画数据。

　　的劣势地点——简练、精确、凸起洞察既然我们曾经深刻地认识到可视化图表，屏中的主要地位以及在可视化大，图表有一个全面的认识和领会我们就该当对于一个完整的。

　　的使用价值雷达图现实，在描述单一对象上的使用具体能够分两部门：一是，个对象上的使用二是在对比多。标得分接近圆心利用建议：指，较差形态申明处于，析改良应分；圆的顶端目标接近，量值越高申明度；5-8个最佳数量节制在。

　　象概念进行抽象表达数据可视化就是将抽，象图形可视的过程将笼统言语进行具。理解简单，觉的形式来呈现就是将数据以视，或者地图如图表，数据本身以及背后的意义从而协助人们领会这些。

　　一个对象多维度的数据雷达图能直观地呈现某，象的能力分布环境协助我们领会该对，分、用户画像等场景常被使用于能力评。的数据能够被归类为多个互相独立的类目那么什么是多维度呢？即要求数据组中。

　　然当，据是静态的如许的数。们的客户时当面临我，心问题和谜底他们会更关。一个单一的问题而问题凡是不是，问题的组合而是连续串，更像是“剥洋葱”寻找问题的过程。

　　以节制图例全体样式图例容器的样式可，图例项相关属性来节制的图例的具体内容则是通过。虑到容器的设想我们不只要考，于图例项本身也要更关心。

　　且而，属于分析性概念“比力”这个词，称为数据的“比力”所有的图表都能够，类别有堆叠的部门该词必定与其他。y Exclusive Collectively Exhaustive）：不堆叠、不遗如许简单地划分四个大类明显违背了数据阐发范畴的根基常识——MECE准绳（Mutuall漏

　　于展示数据的分布环境散点图和气泡图常用。来察看变量之间的彼此关系通过数据之间的位置分布。变量呈现增加分布另一个变量呈现下降分布）、不相关、线性相关、指数相关等数据之间的彼此关系次要分为：正相关（两个变量值同时增加）、负相关（一个。点较远的数据点而分布在集群，为非常点被称之。确地贯穿所有点的线）连系利用散点图经常与回归线（就是最准，据以进行预测阐发归纳阐发现无数。

　　数据清洗、数据建模、数据可视化数据阐发一般会分为三个步调：，菜切菜、炒菜、上菜摆这就像烹调的过程：洗盘

　　轴上特殊值的一条直线标示线是用来标识表记标帜坐标，一条自定义的线在画图区内绘制。直于它属于的轴标示线老是垂。在x轴或y轴它可零丁定义，义在x轴和y轴也能够同时定。定义在x轴和y轴若是标示线同时，示线会显示在前面定义在y轴的标。

　　计时在设，或者连系本身经验的堆集去判断一个图表的黑白大大都的设想师都是按照本人的第一客观感触感染。权衡一个图表能否是好的图表而不是按照科学的方式往来来往。视化图表设想的“黄金公式”在此给大师一个验证数据可。

　　析的过程中在营业分，间的钻取和联系关系阐发都是分歧维度条理之，有一个数据条理简单的问题只，个数据条理及其彼此关系复杂的问题则同时包含多。问题对应的数据条理上阐发数据的过程就是在，合阐发完成聚。组数据的关心点也会分歧站在分歧的视角对于一。

　　定这张图表的价值不外也不克不及完全否，上有问题虽然逻辑，具有设想性和开导性的但该思维指南图本身是，以遭到一些开导我们从中也可，图表都有其风行的使用场景像形成、联系、分布等良多，形成常用饼图如静态时间的，用堆积百分比条形图动态时间的形成能够，、健身房、办公室等场景播放音乐这就仿佛在咖啡厅、酒吧、婚礼，—蓝调、爵士、古典、摇滚等需要先体会分歧音乐气概—，场景矫捷利用再去共同各类。

　　中一个数据分类项时当我们想要强调其，的颜色进行区分能够利用分歧，（即颜色不跨越两个）但此时要包管独一变量。

　　的根基样式关于图例项，色、圆角等即大小、颜，代表分歧的类别（注：统一组图例中图例项能够通过标示颜色的分歧来，现附近的颜色尽量避免出，息读取的速度）能够提高图表信，同形态下的设想样式还有上边提到的不，藏时的样式好比图例隐，时的样式鼠标划过，以及之间的相对位置关系图表项在容器中的位置。

　　设想师做为，进行数据可视化时当我们将一组数据，过处置过的数据往往是曾经经，表进行优化即可我们只需要对图，的数据是若何处置的而不消去关心原始，务就相对来说比力简单了在这种环境下设想师的任。

　　使用它的时候当我们真正去，中的思维线就能够找到适合的图表会发觉良多场景不是简单地按照图，导标的目的截然不同以至现实与指，的思虑与辨证的判断仍然需要良多客观。按图索骥若是我们，良多逻辑概念会发觉此中，角来评价是具有忽略的以专业的数据阐发视。

　　的可变范畴、误差范畴误差线图凡是暗示数据。图形加强功能误差条可用作，尔图上的可变性可视化可将绘制数据在笛卡。图、条形图或折线图等图表误差条可使用于散点图、点，据的额外细节层以供给所呈现数。

　　图形化的处置来进行展现数据可视化是对数据进行，背后的价值传达数据。为的怀抱成果而数据是对行，据仍是小数据无论是大数，分：类别和怀抱目标都能够拆分成两个部。

　　的角度来看畴前端开辟，些文字消息题目只要一，些定位、字体大小、颜色等所以题目的设置装备摆设无非是一，以插手超链接属性不外也有些题目可。

　　供出可供参考的价值一个图表既需要提，理解消息的速度也需要兼顾读者，供给了价值若是只是，来比力耗时可是理解起，定是低效的那么它一；展现数据消息若是清晰地，供足够的价值可是不成以或许提，“空有外表那么也只是，内在”欠缺。

　　地图、蜘蛛图雷达图又称极。周（即沿着图形的圆周的是 X 轴）雷达图的 X 轴展示为雷达图的圆，的顶端（即圆的半径线）Y 轴则表示为圆心到圆，文字能够通过坐标轴相关的设置装备摆设来节制即极地图中的圆周线、半径线及相关的。

　　息有哪些影响？该当避免哪些问题能够提高读者对于消息的速度？等等问题什么是好的图表？一个完整的图表都由什么元素构成？元素对于读者理解信，设想师该当控制的根基功都是作为一个可视化大屏。

　　往往是处理问题的环节选择一个准确的怀抱值，曾道破怀抱的主要价值：“若是你不克不及怀抱它现代办理学之父彼得.德鲁克的一条“金句”，改良它”就无法。

　　们设想时比力容易忽略坐标轴的刻度一般我，小小的刻度来确定对映区间的数据值可是在图表中我们凡是可以或许通过这个。过调整刻度我们也通，视觉的压力从而削减。种调整不外这，度标签”中的优化方式一样虽然和上面的在“坐标轴刻，逻辑是不不异的可是其背后的，变了显示间隔前者只是改，义上的调整刻度尔后者是真正意。

　　文的引见按照前，于一个图表的黑白我们能够晓得对，AD准绳去查验能够通过GL。善其事工欲，利其器必先，认识图表的构成元素只要先全面的领会和，时游刃不足才能在设想。下来接，图表的构成有哪些我们别离引见一下。

　　类型图表的感化选定可视化图表，好地看懂数据是协助我们更。么图表选择什，题是“我有什么数据需要回覆的首要问，表做什么”需要用图，表长成什么样”而不是 “图。围图、柱状图、条形图、饼图、散点图、气泡图、仪表图等根本图表有直线图、曲线图、曲线面积图、面积图、面积范。相关的图表类型还有一些和股票，分时图、蜡烛图等包罗 K 线、，的时间轴图表以及大数据量。息相关的地图还有地舆信，域、线、点、气泡等元素地图中能够包含地图区。

　　数据图）都有X轴和Y轴笛卡尔图表（通俗的二维，环境下默认，图表的底部x轴显示在，时能够是显示在摆布两侧）y轴显示在左侧（多个y轴。

　　期早，obert McGill曾颁发过《图像感知：研究图像化方式的理论、实践和使用》工作于AT&T贝尔尝试室的统计学家William S. Cleveland及R。最佳图表形式提出了指引对于若何按照功能选择。0项根基感知使命的列表作者设想了一个包含1，的一种方式并进行了排序每项使命代表展现数据。方面一些指点性的标的目的从而给我们在视觉表示。

　　表的优化过程中同时我们在图，度、宽度、颜色进行优化能够对坐标轴刻度线的长，的位置进行点窜也能够对刻度线，度标签的下边好比是放在刻，标签的两头仍是在刻度。

　　图表的主题进行概述题目的次要感化是对，题进行弥补申明副题目则是对标，据的来历等或者申明数，领会到图表主题和内容就是为了便利更直观的。

　　劣势是显而易见的将数据可视化的，式来传送最精确的消息我们通过最简单的方。的阐发、处置通过对于数据，解消息的速度加速人们理，所可以或许带来的价值最大化地供给数据。

　　表导出为常见文件功能导出功能按钮可添加图，与下拉列表组合利用一般都是用icon。jpeg、svg、pdf等常见的导出格局有png、。

　　据值相对稠密当我们的数，步进的体例来削减视觉上的压力我们能够通过y轴坐标轴标签。数据维度也很是多同理若是x轴的，进的体例去进行优化我们也能够通过步。之外除此，过交互层面去优化这里我们也能够通，标签设置为可拖动的好比能够将x轴的。

　　外形、颜色、文字等图例是图表顶用分歧，分歧数据列用来标示，显示或躲藏该数据列通过点击标示能够。

　　线面积范畴图及柱形范畴图范畴图包罗面积范畴图、曲，图变成范畴条形图也可将范畴柱状。

　　简单的例子在这里举个，个地址？施行了什么功课？以及具体的功课内容好比铁道行业——“什么时间？哪位员工？在哪”