应用图表进行可视化时，如何有效地展现数据？

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大部分人对数据进行可视化时，只是一种图表的堆砌，先把需要的单个图表做完，然后简单地罗列组合在一起，最后改变一下整体颜色，就完成了。整个过程虽然不能说错，但并没有把图表的优势发挥出来。下面分享一些用图表展现数据的方法，希望对题主有所帮助。

选择图表

明确需要表达的信息和主题后，需要根据这个信息的数据关系，决定选择何种图表类型，以及要对图表作何种特别处理。
图表种类各式各样，有些图表很难界定是属于哪种关系，我见过讲图表关系和图表功能比较好的平台是Ant v的墨者学院，有兴趣的小伙伴可以了解一下。

Ant v把数据关系分成了9个大类，当你确定了某个数据关系类型后，就可以根据该数据的使用场景查找出相对应的图表和使用建议，并在其中进行选择。
以一份购物城数据为例：

制作图表

当确定了要使用哪些图表做图后，开始进入制作流程，影响最终图表展现效果的元素一般分为两个层面：

非数据层：

不受数据影响样式的元素，比如说背景、网格线、外边框等等。这类元素起到的是辅助阅读作用，但如果不加处理全部放出，视觉上会显得杂乱和不够简洁，干扰到你真正想展示的信息。对于这类元素，应该尽量隐藏和弱化。

隐藏
· 去除不必要的背景填充
· 去掉无意义的颜色变化
· 去掉不必要的外框

弱化
· 坐标轴淡色或隐藏
· 网格线淡色或隐藏

数据层：
受数据影响样式的元素，比如说柱状图的柱条长度，柱条颜色，柱条展示个数，气泡图气泡大小等等，这类元素的展示效果和图表本身的数据息息相关，一旦图表本身的数据比较极端，有可能会使得最终视觉展现不尽如人意，我们无法改变具体的数据，是否就完全无法操控这些元素了呢？
这里挑选了几个大屏中应用较多的图表，总结了其数据层样式的调整方式。

调整范围
· 截断超大值
当某一个值特别大时，绘制出的条形远远长于其他类别，导致其他条形被压缩，不便于比较。某条特别长，也可能会影响到整个大屏的排版平衡，可以采用截断选项的方式。

· 数据可以不从0开始
很多数据可视化工具里都有“数轴是否包括零”这一个选项，用户可通过这个功能来控制坐标轴的显示范围，例如下图，折线的波动范围比较小，走势起伏不明显，这时可以选择数据不从零开始，清晰地看出了折线的走势情况。当然，如果在平时的数据报告中，这样显示有夸大差异的嫌疑，不建议频繁使用。

避免重叠

· 避免负值被遮盖
当一些数值有负数时，标签和柱条离得较远，不便于阅读，如果标签紧贴柱条，又会发生重叠，比较好的方式是标签根据柱条的方向分别显示在坐标轴的两侧。

· 轴标签太长可横向放置
当轴标签太长时，虽然斜放可以避免重叠，但歪着头查看内容在浏览大屏的场景下对用户不是很友好，可以考虑把柱条横向放置，把标签置于柱条空隙之间。

精简数据项

· 饼图分类5～7项
在做数据报告时，不管有多少数据项，为了完整和精确性，所有的内容都会显示出来，但在大屏中，如此满的数据展示，不但忽略了视觉体验，还会让用户抓不住重点，对于饼图来说，建议扇区个数不要超过5个，例如保留占比前5的扇区，剩下的非重点数据全部归到“其他”。

· 保留前五和后五
如果柱状图的数据项过多，展示时会过于密集，建议先把数据项按照数值大小排序，然后将中间用户可能不是最关心的柱条折叠起来，只保留前五和后五的数据项。

强调重点

· 视觉高亮重要信息
先来看一张对比图，虽然左图颜色更加丰富，但是没有重点，视觉传达给用户的信息是没有主次的，而右图很明显想传达：这个数值有异常！请关注我！在大屏中，为了在短时间内让用户get到关键信息，应该尽量排除其他不重要的数据项干扰。

折线图中，只高亮重要数据点比每个节点都标注更能传递有效信息

在饼图中，因为颜色块大小代表占比多少，所以高亮的方式并不一定适用，我们可以通过分离某一块扇区达到强调重点的效果。

· 尽量减少图例

大屏的图表中应该尽量避免图例，图例会让用户不断在数据项和颜色块之间往返比对，耗费时间，还容易忘记重点，由于柱条个数经特殊处理后并不会很多，所以数据项名称可以直接标注。

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文章来源： 网易云社区