设计师要了解的数据可视化 —— 基础篇

Andrew Abela 根据统计图的主要功能，将所有的统计图分为了四大类：比较、联系、分布、构成。在其资料的基础上，我制作了一套更适合设计师的"图表选择器"（The Way of Data Visualization）。

通过上述图表选择器，我们可以轻易的根据我们想要展现的数据的种类，以及我们制作图表的目的，来选择到合适的图表。但是日常工作中，我们往往用不到这么多的图表种类，这个"图表选择器"更适合我们作为学习图表概念的工具。日常工作中，有六种基本图表已经可以覆盖我们大部分的使用场景，也是做数据可视化最常用的六种图表类型。

所以作为新手的我们，只要能熟练掌握这六种图表，即可应付大部分的使用场景，而对于我们这种更专业的人士来说，上述的"图表选择器"能够大大提高我们的工作效率。

接下来也是数据可视化中最重要的一步，视觉设计。很多时候我们在设计图表时没有既定的规则，全凭借在平面设计和UI设计中获得的知识来进行设计。但之所以数据可视化被单独细化成一个类别，并在国外蓬勃发展，甚至衍生出了专业的数据可视化设计师，就证明在数据可视化领域，很多规则是与其他设计不同的。

一个最简单的例子，市面上大多数的配色方案都在数据可视化领域不适用。

毫无包容性的配色方案

首先，适用于数据可视化的配色方案，一定在明度上是有变化的。很多配色方案不仅不具备这种特性，甚至不会考虑包容性。UI设计的配色方案看起来都很绚丽多彩，但是很明显，他们是为了用户界面而设计的。色盲人士往往很难去阅读那些运用了低包容性配色方案的可视化图表。

没有足够多的颜色种类

另一个问题就是，大多数配色方案并没有足够多的颜色种类。

在构建一套完整的可视化图表时，我们往往至少需要6种颜色的调色板来进行设计，我们见过的大多数配色方案并不具有这么多种颜色。

虽然这些配色方案同样绚丽多彩，但是他们不能灵活应对图表中复杂的信息层级。

难以区分层级的配色方案

渐变配色方案可以轻松解决上述两个问题（颜色之间有明显的对比，且可以无限细分颜色种类）。但很抱歉，这样的配色方案同样不适用数据可视化，我们举一些简单的例子大家就可以明白。

这些渐变色看起来没什么问题，但是当我们选择其中一个，将其颜色分类扩充到10时，问题就出现了。

你能区分出最左边的4个颜色之间有什么差别吗？恐怕很难。

前面的阐述，大多数是为了让大家对数据可视化有一个清晰的概念。在"视觉设计"这一章我将重点讲解，数据可视化（即图表制作时）需要注意的设计准则。下面的内容主要解决大家在数据可视化中所遇到的三个问题。

1. 如何制作数据可视化图表？

2. 如何高效快速的制作数据可视化图表？

3. 如何制作一份兼具实用性和美观性的数据可视化图表？

有无刻度线

当数据的数值非常重要时，一定要使用刻度线来让观众更清晰的了解数据。

如果你的听众只需要了解A数据大于B数据，那么刻度线是没有必要的，只需在坐标轴上使用小刻度即可。如果你的读者要花一些时间在柱状图上并感兴趣A数据是45.65而B数据是37.66，那么使用刻度线将有助于他们理解。

刻度线的颜色

如果确定要使用刻度线，则需要使它们比作为实际数据的点或者线条要层级低。因为这些刻度线也属于背景的一部分。

总结来说，不要使用全黑或者全白的线条。如果你的背景颜色是白色或者浅色系，那么你应该让你的线条灰一些。你也同样可以让这些线条变成亮灰色，点状或者虚线。