掌握数据可视化的艺术：获得引人入胜的洞察力的技巧和技术

2023 年 4 月 22 日

作者：Sandra Galiano- "如果你不展示它，它就不存在"--这是我们在商业分析领域奉行的座右铭之一。从理论上讲，它可以适用于很多事情。你可以在你的工作或你所做的事情上做到最好，但如果你不展示出来，你就不会让别人看到，也就永远不会为人所知。

当我们在一个项目中涉及到回归、分析、数据处理和大数据技术等技术概念时，我们会深入了解它们的工作原理，并利用它们来实现我们想要的结果。例如，我们可以预测公司的未来，找出产品销售不佳的原因，或确定调整特定产品价格的最佳时机。这些只是先进数据技术能为公司带来无数成果中的几个例子。

在这里，我们面临一个问题：工程师会理解我们，你的数据科学家同事会理解你，其他分析师也会理解你，但对于可能缺乏技术知识的主管、执行人员和决策者来说，我们面临着挑战。

我们不能简单地在会议上展示满是数字、代码脚本和预测模型的表格，并期望每个人都能理解。

这就是数据可视化发挥作用的地方。通过为我们的见解和结论创建可视化的图形表示，我们可以让没有数据专业知识的人也能理解这些见解和结论。这样，我们就能有效传达数据驱动决策的价值，并最终实现我们的项目目标。

您如何阐述自己的见解？

洞察通常以一个或多个仪表盘的形式呈现。这些仪表盘以信息图表和图形表示法相结合的方式显示信息。

仪表盘可适应不同的图形显示平台，如移动屏幕、桌面屏幕等。

仪表盘的主要优势在于其数字化特性。以前，如果要展示图表，就必须打印出来并加以说明。你可能在互联网上见过成千上万张照片，上面是一张张贴满图表的桌子。这种方法会带来什么问题呢？

1.明显的纸张和资源消耗

2.效率不高：首先，与数字格式相比，实体格式可以浓缩和关联的信息更少，最重要的是它是静态的。

有了动态仪表盘，我们就可以建立筛选器，"玩转 "屏幕，查看我们想要的信息或更具体的信息。

以前，如果你有一张表，上面按数量列出了一家商店一个月内销售的所有产品，而你的上级说："不，但现在我想看看这种产品在这个地方的具体销售情况。"你就必须到电脑上编辑图表，重新打印，再解释一遍。这样一来，我们不仅节省了时间和资源，而且看到图表的人在与仪表板互动时，也会感觉到他们如何能找到信息，从而更加实用。

数据可视化规则

- 颜色： 颜色非常重要，必须具有视觉吸引力和美感。大多数软件程序都有预制的调色板，可以很好地组合在一起，并提供清晰的信息视图。

- 类别： 每个类别最好用不同的颜色表示。这样，图例或标签只需放置一次。也就是说，如果在图表 1 中，蓝色代表产品 X，红色代表产品 Y，那么只需说明一次红色代表 X，蓝色代表 Y 即可，这样就可以假定在其他具有变量 X 和 Y 的图表中也会使用这些颜色。没有必要解释蓝色和红色在每个图表中代表什么。

- 等级： 它们很重要；有时没有类别，只有等级，例如地图上的居民人数。在比例尺中，我们会用较深的颜色表示较高的数字，用较浅的颜色表示较低的数字。但最好使用相同的颜色，只是改变颜色的深浅。

- 除非必要，仪表盘上不应该使用 3D图形。原因很简单：我们要化繁为简，为什么要把它复杂化呢？如果我们使用三维图形，受众的大脑就必须付出更多努力，首先在脑海中将图像转换为二维图像，然后理解表述，最后解释图表。这也是为什么有些人在观看 3D 电影时会感到头痛的部分原因，因为他们的大脑正在努力将图像转换成二维图像，而这正是我们所习惯的。

- 过滤器： 我们之前提到过过滤器可以让仪表盘充满活力。它们应该放在仪表盘的边缘或角落，而不是中间。

- 树形地图： 它们是最令人痛恨的地图。使用时必须小心谨慎。当我们的变量很少而彼此差异很大时，树形图会很有帮助，因为它们的区别会很明显。不过，就百分比而言，树状图可能会让我们更难区分哪个方格比另一个方格大或小，尤其是当你远离仪表盘时，就像在演示中面对观众一样。

- 饼图：饼图中的类别从大到小表示。较重要的类别从中间向右画，较小的类别留在圆的末端。这是因为较重要的类别通常是人们更有兴趣一眼看到的类别。

💡 额外提示：最好先创建一个包含重要结论的公共仪表板，然后，如果你想更深入地了解，你可以给你想关注的每个部分建立自己的面板。