摘要：下面分享一些用圖表展現數據的方法，希望對題主有所幫助。網易有數企業級大數據可視化分析平臺，具有全面的安全保障強大的大數據計算性能先進的智能分析便捷的協作分享等特性，點擊可免費試用。

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大部分人對數據進行可視化時，只是一種圖表的堆砌，先把需要的單個圖表做完，然后簡單地羅列組合在一起，最后改變一下整體顏色，就完成了。整個過程雖然不能說錯，但并沒有把圖表的優勢發揮出來。下面分享一些用圖表展現數據的方法，希望對題主有所幫助。

選擇圖表

明確需要表達的信息和主題后，需要根據這個信息的數據關系，決定選擇何種圖表類型，以及要對圖表作何種特別處理。
圖表種類各式各樣，有些圖表很難界定是屬于哪種關系，我見過講圖表關系和圖表功能比較好的平臺是Ant v的墨者學院，有興趣的小伙伴可以了解一下。

Ant v把數據關系分成了9個大類，當你確定了某個數據關系類型后，就可以根據該數據的使用場景查找出相對應的圖表和使用建議，并在其中進行選擇。
以一份購物城數據為例：

制作圖表

當確定了要使用哪些圖表做圖后，開始進入制作流程，影響最終圖表展現效果的元素一般分為兩個層面：

非數據層：

不受數據影響樣式的元素，比如說背景、網格線、外邊框等等。這類元素起到的是輔助閱讀作用，但如果不加處理全部放出，視覺上會顯得雜亂和不夠簡潔，干擾到你真正想展示的信息。對于這類元素，應該盡量隱藏和弱化。

隱藏
· 去除不必要的背景填充
· 去掉無意義的顏色變化
· 去掉不必要的外框

弱化
· 坐標軸淡色或隱藏
· 網格線淡色或隱藏

數據層：
受數據影響樣式的元素，比如說柱狀圖的柱條長度，柱條顏色，柱條展示個數，氣泡圖氣泡大小等等，這類元素的展示效果和圖表本身的數據息息相關，一旦圖表本身的數據比較極端，有可能會使得最終視覺展現不盡如人意，我們無法改變具體的數據，是否就完全無法操控這些元素了呢？
這里挑選了幾個大屏中應用較多的圖表，總結了其數據層樣式的調整方式。

調整范圍
· 截斷超大值
當某一個值特別大時，繪制出的條形遠遠長于其他類別，導致其他條形被壓縮，不便于比較。某條特別長，也可能會影響到整個大屏的排版平衡，可以采用截斷選項的方式。

· 數據可以不從0開始
很多數據可視化工具里都有“數軸是否包括零”這一個選項，用戶可通過這個功能來控制坐標軸的顯示范圍，例如下圖，折線的波動范圍比較小，走勢起伏不明顯，這時可以選擇數據不從零開始，清晰地看出了折線的走勢情況。當然，如果在平時的數據報告中，這樣顯示有夸大差異的嫌疑，不建議頻繁使用。

避免重疊

· 避免負值被遮蓋
當一些數值有負數時，標簽和柱條離得較遠，不便于閱讀，如果標簽緊貼柱條，又會發生重疊，比較好的方式是標簽根據柱條的方向分別顯示在坐標軸的兩側。

· 軸標簽太長可橫向放置
當軸標簽太長時，雖然斜放可以避免重疊，但歪著頭查看內容在瀏覽大屏的場景下對用戶不是很友好，可以考慮把柱條橫向放置，把標簽置于柱條空隙之間。

精簡數據項

· 餅圖分類5～7項
在做數據報告時，不管有多少數據項，為了完整和精確性，所有的內容都會顯示出來，但在大屏中，如此滿的數據展示，不但忽略了視覺體驗，還會讓用戶抓不住重點，對于餅圖來說，建議扇區個數不要超過5個，例如保留占比前5的扇區，剩下的非重點數據全部歸到“其他”。

· 保留前五和后五
如果柱狀圖的數據項過多，展示時會過于密集，建議先把數據項按照數值大小排序，然后將中間用戶可能不是最關心的柱條折疊起來，只保留前五和后五的數據項。

強調重點

· 視覺高亮重要信息
先來看一張對比圖，雖然左圖顏色更加豐富，但是沒有重點，視覺傳達給用戶的信息是沒有主次的，而右圖很明顯想傳達：這個數值有異常！請關注我！在大屏中，為了在短時間內讓用戶get到關鍵信息，應該盡量排除其他不重要的數據項干擾。

折線圖中，只高亮重要數據點比每個節點都標注更能傳遞有效信息

在餅圖中，因為顏色塊大小代表占比多少，所以高亮的方式并不一定適用，我們可以通過分離某一塊扇區達到強調重點的效果。

· 盡量減少圖例

大屏的圖表中應該盡量避免圖例，圖例會讓用戶不斷在數據項和顏色塊之間往返比對，耗費時間，還容易忘記重點，由于柱條個數經特殊處理后并不會很多，所以數據項名稱可以直接標注。

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文章來源： 網易云社區