现在有这么多数据可视化和分析工具，学习如何以清晰简洁的方式最好地可视化数据就显得尤为重要。本教程将介绍如何选择合适的图表类型并查看数据可视化的最佳实践。什么是数据可视化？数据可视化（通常称为图表或图形）是数据的图形表示。其目标是以清晰简洁的格式传达信息。数据可视化既是一门艺术，也是一门科学。选择正确的图表类型并添加功能以增强可视化效果，同时保持其可读性可能具有挑战性。如何选择数据可视化在大多数数据可视化产品中都可以轻松获得多种类型的图表。例如，SovitChart提供的图表类型不止于此。那么如何选择要使用的图表呢？通常，您应该选择最直接的可视化来传达您想要表达的观点。选择可视化时，您应该始终从您的受众的角度考虑并做出设计选择，让他们能够快速理解您想要传达的见解。使用的常见图表类型虽然许多图表类型可用于同一组数据，但以下是一些常见用例以及通常与之关联的图表。要随时间变化的趋势数据，请选择一个图表：折线图柱状图要比较不同类别的值，请选择一个图表：柱状图条形图饼图要显示总计的组成部分，请选择一个图表：饼图堆叠条形图要了解因素之间的关系，请选择一个图表：散点图要了解数据的分布，请选择一个图表：散点图框图数据可视化的最佳实践格式化图表轴图表的轴传达图表中显示的数据的上下文和比例。以这个虚构的月收入趋势为例：许多数据可视化工具默认将y轴从0开始，就像这张图表。但是，规模可能会让人难以看到数据的实际价值。经验法则是选择y轴的范围，使趋势占据图表空间的三分之二左右，如下例所示：颜色的使用图表中的颜色不仅用于美观目的，它们还可以在数据可视化中发挥关键作用。热图是使用颜色作为图表附加维度的一个很好的例子。它们通常用于同类群组图表中，其中颜色的阴影表示同类群组价值的程度。此群组图表中的阴影清楚地表明，对于所有群组，群组的价值随时间迅速衰减。颜色也常用于散点图中，以向图表添加分类维度。例如，此图表使用颜色来对应男性和女性。其他可视化最佳实践此外，还有许多其他功能可以添加到图表中：趋势线、注释、附加维度等……但如前所述，请始终记住可视化的目标是清晰简洁。分析师经常掉入的一个陷阱是向图表添加许多功能以显示非常详细的信息。彻底分析数据的人可能能够轻松地查看非常复杂的图表并理解其含义。但是，对于那些不接近数据的人来说可能很难理解。请记住，清晰简单的图表比无人理解的复杂图表更直观。结论创建清晰简洁的数据可视化与其说是一门科学，不如说是一门艺术。请记住让图表简单易读，并从目标受众的角度设计可视化效果。数据时代，在实际分析中，当数据量很大时，很难通过原始数据直接观察到数据的变化或问题，所以我们需要使用不同的图表形式来帮助我们发现问题。这时候，我们就需要一个合适的数据可视化工具，比如SovitChart，作为一款低门槛的图表可视化工具软件，不需要编程基础，拖拽即可轻松完成，初学者也能轻松搞定，基础的版本可以永久免费使用。
