如何将您的可视化效果从“好”提升到“出色”？要想做到这一点，方法有很多。时间、耐心和注重细节缺一不可。在本文中，您将了解到各种不同的处理方法。 您的可视化有何目标，在可视化中选择哪些内容来实现目标，这两点非常重要。 您想表述什么？您如何确定您的可视化是否有目标？您的受众是谁？他们有什么问题要解决？您如何解答他们的问题？这又启示您发现了哪些问题？对话将有何结果？重点是，查看者花时间看您的可视化内容后，应当能够从中获得一些东西。 1时间趋势 最常用的数据分析方法之一是跟踪时间趋势。按照我们的经验，最适合显示时间趋势的可视化视图是折线图、分区图和条形图。 2比较与排序 条形图非常适合比较和排序，因为它可以基于相同的基线将数量值显示为长度，使值的比较变得异常简单。 3相关性 进行简单的相关分析即可识别度量之间的关系。请记住，相关性并不能保证存在关系。它只是表示可能存在关系。若要确认确实存在关系，通常需要使用一种更为复杂的方法。 4分布 分布分析在数据分析中尤为有用，因为它可以显示您的定量值在全部定量范围中呈现何种分布形式。 5局部到整体 我们建议尽量避免使用饼图，理由有两个：
6地理数据 如果您想显示位置，那就使用地图吧！ 虽然我们不建议用饼图来表示部分到整体关系，但还是建议在地图上使用饼图。对于那些详细介绍地图所显示内容的图表，地图往往是最佳搭档。 即使您已经选择了最适合分析的图表类型，也未必能轻易地生成有效的视图。创建有效的视图需要付出努力、良好的直觉、注重细节和反复试验。 1强调最重要的数据 许多图表类型都允许您在一个视图中放置多个度量和维度。 靶心图综合采用了条形图和参考线，从视觉上就能轻松对实际数字与目标数字进行比较。
2确定视图方向以方便阅读 有时候，只需小小的改变就能让可视化视图变得更易于交互，而往往这小小的改变就要经过漫漫长路。 一个视图中最多使用 7-10 个颜色和形状，才便于区分和了解重要模式。
3组织视图 假设我们想将某支销售团队的销售额与其配额进行比较，从而对该团队进行评估。直觉告诉我们，应该将两个度量靠近或并排放置。这样的想法得到的是如下视图。
实际上，还有更适合显示这种数据的可视化类型：标靶图（如下图）。这种图表综合采用了条形图和参考线，从视觉上就能轻松对实际数字与目标数字进行比较。 4避免视图过于繁复 视图过于繁复是人们在数据可视化过程中最常犯的一个错误。筛选条件提供了几种有效的方法进行多级数据探索和用户驱动的数据分析。 Tableau 仪表板是一个页面上显示的若干个相关可视化的集合，通常通过交互性捆绑在一起。仪表板可在同一位置显示多个视角，因此提高了可视化的分析功能。它们还可以将多种数据合并到一个位置。
|
|
|
