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当你能够充分理解数据,并能够轻易向 他人解释数据时,数据才有所价值, 因此,数据可视化至关重要。 如果数据表达失误或者无法高效表达数据,那么 读者便无法理解数据的含义,既无法传达想要的 信息,也有损你的名望。但是你无须具有专业的 统计知识,只要用心,便能解读数据核心,将其 可视化。本文指南将提供常见的图表设计准则。 帮助你找到正确地数据表达方式,并给出实践得 出的设计建议和技巧,从而避免设计错误,让你 的数据能够最大程度的发挥作用。 柱状图中,两栏数据间最理想的距离是?
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数据可视化设计指南 Vol.02
图表设计

目录
简介
柱状图
饼图
折线图
面积图
散点图
气泡图
热点地图
6
9
11
13
15
17
19
1
寻找数据之后的故事
理解数据
多种图表类型设计指南
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5

如果数据表达失误或者无法高效表达数据,那么
读者便无法理解数据的含义,既无法传达想要的
信息,也有损你的名望。但是你无须具有专业的
统计知识,只要用心,便能解读数据核心,将其
可视化。本文指南将提供常见的图表设计准则。
帮助你找到正确地数据表达方式,并给出实践得
出的设计建议和技巧,从而避免设计错误,让你
的数据能够最大程度的发挥作用。
柱状图中,两栏数据间最理想的距离是?
当你能够充分理解数据,并能够轻易向
他人解释数据时,数据才有所价值,
因此,数据可视化至关重要。
1
你可以试着探索一下

寻找数据背后的故事
信息可以用多种方法来进行可视化,每种可视化的方法都有着不同的着重点,当你
打算处理数据时。首先要明确并理解一点是:你打算通过数据讲述怎样的故事,数
据之后又在表达着什么?了解这一点之后,你便能选择合理的数据可视化方法,高
效传达数据。
在分析数据时,可以先参考已经验证的设计模式,或者数据观察案例,然后你便能
找出自己数据背后的故事了。
趋势性
相关性
异常性
案例:
随时间变化而变化的
冰激凌销量
案例:
冰激凌销量和
温度的关系
案例:
特殊地区的冰激凌销量
2

持续性
离散性
范围性
量性
数据可视化,先要理解数据,再去掌握可视
化的方法,这样才能实现高效的数据可视化
下面是常见的数据类型,在设计时,你可能
会遇到
数据可以根据编组和分类而分类,例如:产
品销售量
数字类数据可能在有限范围内取值。例如:
办公室内员工的数目
数据可以测量,且在有限范围内,例如:
年度降水量
数据是可以计量的,所有的值都是数字。
理解数据
数据类型
3
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