数据可视化设计指南：图表设计
如何使用MicrosoftExcel进行数据可视化和表设计
如何使用MicrosoftExcel进行数据可视化和表设计如何使用Microsoft Excel进行数据可视化和表设计在现代社会中，数据分析和可视化变得越来越重要。
无论是企业管理、市场研究还是学术研究，我们都需要使用工具来帮助我们更好地理解和利用数据。
Microsoft Excel是一款功能强大且广泛使用的电子表格软件，它提供了许多功能和工具来帮助我们进行数据可视化和表设计。
本文将介绍如何充分利用Microsoft Excel进行数据可视化和表设计。
第一部分：数据可视化数据可视化是将数据转化为图表或图形的过程，它可以让我们更直观地理解和分析数据。
下面是一些如何在Microsoft Excel中进行数据可视化的方法：1. 创建图表：Microsoft Excel提供了各种各样的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。
通过选择正确的图表类型，我们可以更好地展示和分析数据。
要创建一个图表，只需选择数据范围，然后在“插入”选项卡上选择所需图表类型即可。
2. 自定义图表样式：Microsoft Excel允许我们自定义图表的样式，以使其更符合我们的需求和偏好。
我们可以调整图表的颜色、字体、线条样式等，以使其更醒目和易于理解。
3. 添加数据标签和标题：为了更好地解释和说明图表上的数据，我们可以添加数据标签和标题。
数据标签可以显示每个数据点的数值，而标题可以提供图表的主题或概述。
4. 制作热图：热图是一种特殊的图表类型，可以通过使用不同的颜色来显示数据的相对大小或密度。
在Microsoft Excel中，我们可以使用条件格式化功能来创建热图，这将根据数据的值自动填充单元格的颜色。
第二部分：表设计表设计是指设计和创建数据库中的表格结构，以便有效地存储和管理数据。
以下是一些在Microsoft Excel中进行表设计的方法：1. 设计表格结构：在设计表格结构时，我们需要考虑数据的类型、关系和约束。
Microsoft Excel允许我们创建不同类型的数据字段，如文本、数字、日期等，并为字段添加约束，如唯一性、范围限制等。
可视化技术使用方法大揭秘：如何设计无障碍友好的图表(五)
可视化技术使用方法大揭秘：如何设计无障碍友好的图表在信息时代的今天，大量的数据和信息被不断产生和传播。
为了更好地传达这些数据和信息，可视化技术应运而生。
图表作为一种重要的可视化形式，可以帮助人们更直观地理解和分析数据。
然而，很多人可能并不了解如何设计无障碍友好的图表。
本文将揭秘可视化技术的使用方法，教你如何设计无障碍友好的图表。
一、颜色的选择颜色是图表中最直观的元素之一，但我们要注意，在设计图表时要考虑到色盲和视力障碍的人群。
因此，选择适合的颜色非常重要。
一般建议采用对比度较高的颜色，避免使用过于相似的颜色。
此外，可以搭配使用不同形状或者字母标记来代替仅凭颜色来传达信息。
二、字体的选择字体在图表设计中扮演着重要的角色。
为了让图表更易读，我们应该选择易于辨认的字体，并保持字号适中。
此外，排版也是需要注意的地方，避免文字过于密集或者过于分散，对齐方式要一致，以保证整体的可读性。
三、图表的结构图表的结构应该简洁而有条理，不要过于复杂。
宜采用明确的标题和简洁的图例，以帮助人们迅速了解图表主题和内容。
如果图表中的数据较多，可以采用不同的图层或者分组的形式，以更清晰地展示数据关系。
四、互动功能现代技术的发展使得图表具备了更多的互动功能，例如缩放、滚动、筛选等。
这些功能在一定程度上提升了用户体验，但也需要注意，这些功能必须易于操作，并且要有明确的操作指引。
同时，还要兼顾到无法使用鼠标进行操作的人群，为他们提供键盘操作的替代方案。
五、无障碍标签为了让图表无障碍友好，我们还需要为图表添加适当的标签。
这些标签应该简洁明了，能够准确地表达图表所传达的信息。
对于图表中的各个元素，都应该添加相应的标签，以便于辅助工具能够正确地解读和展示。
六、配色和对比度在图表设计中，配色和对比度是关键因素之一。
要选择合适的配色方案，避免使用过于鲜艳或者过于暗淡的颜色。
同时，要确保图表中各个元素之间的对比度足够明显，这对于视力受损的人来说非常重要。
数据可视化中的图表设计理念
数据可视化中的图表设计理念在信息时代，数据的量和种类不断增加，数据的可视化变得越来越重要。
数据可视化是指将数据以图表、地图等形式展示出来，使用户更轻松地理解数据中的信息，加快决策速度。
数据可视化的目的是让人们更好地理解数据，并快速从中汲取信息。
随着数据可视化技术的不断发展，图表设计对于数据可视化的重要性也不断增强。
压缩、直观地展示数据是一项复杂而关键的任务，而数据图形化设计的成功与否往往关乎用户对数据信息的理解和信任。
图表应该有效地传达信息，同时具有美学价值，因此，好的图表应该具备以下设计特征：1. 简洁明了好的图表应该是简洁明了的，浏览者必须能够迅速解读数据并得出结论。
数据可视化的目的是帮助用户更快地理解数据，通过简单、明确的图形设计快速吸取信息。
2. 功能性图表设计不仅应该简洁明了，也应该有功能性。
推荐使用一些视觉工具，例如颜色、形状和比例等，以强调数据中更重要的信息。
此外，还可以使用标签、筛选器和区域突出显示等工具提高图表的数据易读性。
3. 一致性好的图表应该是一致的，以支持用户在数据中定位相关信息。
图表元素应保持一致，例如颜色、形状和大小，以减少用户的注意力转移，帮助用户更快地理解信息。
4. 样式图表设计必须优雅，这点很重要，因为在数据可视化中目光是相当关键的，良好的样式设计不仅赏心悦目，还可以吸引注意力，引导用户快速了解和比较数据信息。
总之，图表设计中的设计理念首先是要简洁明了，如此可以解读数据并得出结论；其次是功能性，推荐使用一些视觉工具强调更重要的信息。
此外，必须具备一致性，保持图表元素一致以减少用户注意力转移；最后，样式设计要足够优雅，赏心悦目，引导用户快速了解和比较数据信息。
对于数字时代的数据可视化领域来说，图表设计理念的不断发展和进步是必须的，而成果和进展目前正在改变数据的未来。
SPSS数据可视化技巧与图表设计指南
SPSS数据可视化技巧与图表设计指南数据可视化在数据分析中起着至关重要的作用。
通过使用图表和可视化工具，我们可以更好地理解和解释数据。
SPSS是一种常用的统计分析软件，它提供了多种数据可视化技巧和图表设计选项。
本文将介绍一些SPSS数据可视化的技巧和图表设计指南，帮助您更好地展示和传达数据分析结果。
1. 选择合适的图表类型在使用SPSS进行数据可视化之前，首先需要确定使用哪种图表类型。
根据数据的类型和所要传达的信息，选择合适的图表类型非常重要。
例如，当我们要比较不同类别之间的数据时，可以使用柱状图或条形图。
当我们要显示趋势和关系时，可以使用折线图或散点图。
当我们要表示部分与整体的比例时，可以使用饼图或环形图。
不同的图表类型有不同的适用场景，正确选择合适的图表类型可以更好地展示数据的特征和信息。
2. 简化和清晰的图表设计图表的设计应该简洁明了，避免过于复杂的装饰和图形元素，以免分散观察者的注意力。
通过去除不必要的背景颜色和格栅线，可以使图表更加清晰易读。
同时，选择合适的字体和字号，以确保文字的可读性。
另外，图表的标题和标签应该准确地描述数据并传达信息。
标题应该简短而明确，突出图表的主要结果或发现。
标签应该清楚地标识不同的数据组或类别，并提供必要的单位和刻度。
3. 增加交互性和动态效果SPSS提供了一些交互式和动态效果的功能，可以增强数据可视化的效果和吸引力。
例如，可以添加数据点的弹出信息，使用户能够在鼠标悬停或点击时查看具体数值。
另外，还可以使用动画效果来展示数据的时序变化和趋势。
通过增加交互性和动态效果，可以进一步提升数据可视化的沟通和交流效果，使观察者更加容易理解和解读数据。
4. 组合不同的图表类型有时候，单一的图表类型可能无法充分展示数据的多个维度和变量之间的关系。
在这种情况下，可以考虑使用多个图表类型的组合。
例如，可以使用散点图显示两个连续变量之间的关系，再结合柱状图或折线图显示不同组别或时间点的比较。
毕业论文中的数据可视化与表设计
毕业论文中的数据可视化与表设计一、引言毕业论文是大学学生毕业前必须完成的重要论文，它对学生的研究能力和学术水平有着很高的要求。
在撰写毕业论文过程中，数据可视化与表设计是至关重要的环节，能够有效地展示研究数据和实验结果，提升论文的可读性和学术价值。
二、数据可视化的意义数据可视化是将复杂的数据信息通过图表、图形等方式进行直观展示的过程，能够帮助读者更好地理解数据和观察数据之间的关系。
合理运用数据可视化可以使毕业论文更具说服力、更具有吸引力，增强读者对论文内容的兴趣。
1.选择适合的图表类型在论文中使用适当的图表类型可以更好地呈现数据。
例如，折线图适用于展示数据的趋势和变化，柱状图适用于比较不同类别的数据，雷达图适用于多维度数据之间的对比等。
合理选择图表类型可以使数据更具表达力。
2.清晰明了的图表标注在进行数据可视化时，应注意图表的标注，确保图表的信息传递准确无误。
图表的坐标轴、图例、单位等标注应清晰明了，避免读者对图表内容产生歧义。
三、表设计的重要性在毕业论文中，表格被广泛应用于数据的整理、对比和总结。
合理的表格设计不仅能够提高数据传达的效果，还能使论文结构更加有层次感和条理性。
1.合理划分表格结构在论文中使用表格时，应根据数据的关联性和相关性进行合理的划分。
将相似的数据放在同一表格中，避免表格内容过于复杂，以提高读者对表格的理解和阅读效率。
2.使用清晰简洁的表头和表尾表头和表尾是表格的重要组成部分，它们能够明确表格的主题和内容。
表头应简洁明了，用词准确，表尾可以用于对表格结果的解读和总结。
3.合理使用表格样式和辅助线在进行表格设计时，可以适当使用表格样式和辅助线来提升表格的可读性。
合理的样式设计和辅助线的运用能够使表格更加整洁、美观。
四、数据可视化与表设计的实际应用数据可视化与表设计对于毕业论文的各个环节都具有实际应用价值。
1.研究背景和目的可通过数据可视化的形式展示研究领域的发展历程、研究问题的现状和存在的不足，引起读者的关注。
SPSS数据可视化技巧与图表设计指南
SPSS数据可视化技巧与图表设计指南数据可视化在今天的数据分析领域中变得越来越重要。
通过图表和可视化的方式，我们可以更清晰、更直观地理解和解释数据。
SPSS是一个常用的统计软件，它提供了一系列功能强大的数据可视化工具和图表选项。
本文将介绍一些SPSS数据可视化的技巧和图表设计的指南，以帮助你更充分地利用SPSS进行数据分析。
1. 选择合适的图表类型在开始绘制图表之前，我们需要了解不同的图表类型以及它们适用的数据类型和目的。
以下是一些常见的图表类型及其应用：- 柱状图：用于比较不同类别或组之间的变量。
- 折线图：显示连续型变量随时间或其他连续变量的变化趋势。
- 散点图：用于探索变量之间的关系。
- 饼图：显示每个类别的相对比例。
- 箱线图：显示数据的分布情况和异常值。
选择合适的图表类型可以更好地传达你想要呈现的信息。
2. 优化图表布局和设计良好的图表设计可以提高数据可视化的质量和有效性。
以下是一些优化图表布局和设计的指南：- 简单明了：避免复杂和混乱的图表，保持图表简洁和易读。
- 标题和标签：在图表中添加标题和清晰的轴标签，以确保读者能够理解图表内容。
- 颜色选择：使用相互对比强烈的颜色，以帮助读者区分不同的数据组。
避免使用过多的颜色，以免造成混乱。
- 字体选择：选择清晰易读的字体，并确保字号适中，以方便读者查看和理解图表中的内容。
- 图例：如果图表中有多组数据，使用图例来标注不同组的图例项。
3. 使用视觉效果SPSS提供了许多视觉效果选项，可以帮助我们更好地突出图表中的关键信息。
以下是一些常见的视觉效果选项：- 添加数据标签：在图表中添加数据标签，可以展示具体的数值，以增加数据的可读性。
- 添加误差线：可以在柱状图、折线图等图表中添加误差线，以展示数据的变化范围，提高数据的可信度。
- 添加趋势线：在散点图或折线图中添加趋势线，可以更清晰地看出数据的变化趋势和相关性。
- 高亮显示：使用颜色或其他视觉效果来突出显示特定的数据或数据组。
工作报告中的数据可视化与信息图表设计技巧与实践案例
工作报告中的数据可视化与信息图表设计技巧与实践案例数据可视化是一种将数据以图表、图形、地图等形式展示出来的方式，它能够帮助我们更好地理解和解读数据。
在工作报告中，合理运用数据可视化技巧和信息图表设计原则，能够提升报告的可读性与说服力。
本文将对工作报告中的数据可视化与信息图表设计技巧进行探讨，并举实践案例加以说明。
一、数据可视化的重要性数据可视化在工作报告中的作用不可忽视。
首先，数据可视化可以帮助我们更好地分析数据，发现数据中存在的规律和趋势。
其次，数据可视化可以有效地传递信息，帮助读者更直观地了解报告内容。
最后，通过数据可视化，我们可以更好地与听众进行沟通和互动，提高报告的参与度和吸引力。
二、信息图表设计原则在进行数据可视化时，需要遵循一些基本的信息图表设计原则，以确保图表的清晰、易读和美观。
首先，选择适合的图表类型，根据数据的性质和目的进行选择。
其次，保持简洁，在图表中只展示必要的信息，避免信息过载。
第三，注意排版和颜色的搭配，使得图表整体布局清晰、易懂，并用合适的颜色加强关键信息的强调。
最后，保持一致性，确保图表的风格和格式的统一，以提高整个报告的连贯性。
三、柱状图的设计技巧与实践案例柱状图是一种常见的数据可视化图表类型，适用于比较不同类别之间的数值差异。
在设计柱状图时，需要注意柱子的宽度和间隔的大小，以平衡可读性和空间利用率。
同时，使用不同颜色或纹理来区分不同类别的柱子，以增加图表的可读性和吸引力。
举例来说，我们可以利用柱状图展示不同销售地区的销售额，通过与时间的对比，分析销售情况。
四、折线图的设计技巧与实践案例折线图是展示数据随时间变化趋势的一种常见图表类型。
在设计折线图时，需要注意折线的平滑度和线条的粗细，以确保数据变化趋势的清晰度。
同时，可以使用不同颜色的折线来区分不同数据系列，以方便读者对比分析。
例如，我们可以利用折线图展示公司的销售额随时间变化的趋势，以帮助管理层进行业务决策。
五、饼图的设计技巧与实践案例饼图是一种展示数据各部分占比关系的图表类型。
硕士论文中的数据可视化与图表设计技巧
硕士论文中的数据可视化与图表设计技巧数据可视化是硕士论文中一个关键的部分，它帮助读者更好地理解和解释研究结果。
本文将介绍一些数据可视化的基本原则和图表设计技巧，帮助硕士研究生在论文中有效地展示数据。
一、选择合适的图表类型在数据可视化中，选择合适的图表类型非常重要。
常见的图表类型包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。
选择合适的图表类型可以更好地传达数据的含义和关系。
例如，使用折线图可以展示数据的趋势和变化，使用柱状图可以比较不同类别的数据。
二、简洁清晰的图表布局在设计图表时，要保持简洁清晰的布局。
避免使用过多的颜色和样式，以免分散读者的注意力。
可以使用不同的颜色来区分不同的数据系列或者类别，但不要过度使用，保持图表的可读性。
图表的标题应该简洁明了，准确描述图表的内容。
同时，坐标轴的标签也要清晰易懂，使用简短明了的字词来表示相关信息。
三、合适的数据标记和注释数据标记和注释可以帮助读者更好地理解图表中的数据。
在折线图和散点图中，可以通过数据点的标记以及数据标签来显示具体数值。
如果有需要，可以使用箭头或者线段来连接图表中的相关数据和注释，并用简洁的文字进行解释和说明。
这样可以帮助读者更加直观地理解数据之间的关系。
四、数据可视化的颜色设计颜色设计是数据可视化中的一个重要元素。
颜色的选择应该符合论文的主题，并且要考虑读者的感受。
可以使用明亮的颜色来突出重点数据，使用浅色的颜色来表示辅助信息。
同时，要确保图表中使用的颜色不仅美观，而且具有良好的对比度，以便读者能够清楚地区分不同的数据。
五、合理的图表尺寸和比例图表尺寸和比例的选择也是数据可视化中需要考虑的因素。
要选择合适的尺寸，确保图表在论文中能够清晰可见，并且不失真。
此外，要注意图表的比例，避免数据的压缩或拉伸。
保持数据在图表中的真实比例，更好地展示数据的分布和差异。
六、参考优秀的数据可视化案例学习和参考优秀的数据可视化案例是提高自己图表设计能力的有效途径。
可以参考各类学术期刊、数据科学网站、在线可视化工具等，寻找优秀的图表设计实例，并学习其设计原则和技巧。
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多种图表类型 设计指南
这一部分涵盖了多种图表类型的用法，变化，以及实践 所涉及的图表可以说是最为常见的数据可视化方法。
柱状图 饼图 折线图 面积图 散点图 气泡地图 热点地图
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柱状图
柱状图的多种用法
访问量，按来源
邮件推广 自然搜索 付费搜索 他人引荐 社交媒体
水平柱状图 当数据分类标签比较长、多时，可采用此法。
气泡尺寸要合适 气泡比例的面积要得当。
不要使用怪异形状
不要给气泡添加过多细节，不要使用怪异形状代替 否则会导致数据不精确。
气泡图
最佳设计展示了两组变量之间的关系。在数据量较大时，可 展示关联性。
税收，按产品系列
税 收 ︵ 百 万 单 位 ︶
不同系列产品
1系列产品 2系列产品 3系列产品 4系列产品
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。
新的联系人，按来源
新的联系人，按来源
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面积图表 用于展示或者比较数据随时间的变化
堆栈图表 用来可视化展示部分和整体之间的关系 展示部分量对于总量的贡献。
100%堆栈 用来展示部分和整体关系，当整体量具体 数值不是那么重要时，可采用此法。
发布内容百分比，按月
思想领导 娱乐 教育
100%堆叠 当每个分组总值不甚重要，只考虑其中部分-整体 关系时，可以采用此法。
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柱状图
柱状图用途广泛。擅长展示：数据随时间的变化、 不同数据的比较，部分和整体的关系。
柱状图的多种用法
页面访问量，按月
垂直(柱状图) 最好用于展示按时间排序的数据（时间序列从左到右） ，也可以在X轴下方标出负值。
使用和图标比例差不多的高度 折线图的最高高度最好为Y轴的2/3
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折线图
折线图用来展示时间序列关系，可用来展示持续性数据。可 很好地展示趋势、累积、减少以及变化。
推广导致的访问量，按日期
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面积图
面积图的多种用法
新的联系人，按来源
面积图能够表述数据的时间序列关系，和折线图不同的是， 面积图能够清晰表示出量。
部分与整体关系 展示了子数据和整体之间的关系。例如：特定产 销售额占所有产品销售额的百分比。
排行 可用来展示两组数值或更多，体现彼此之间的 量级关系。例如：某地区温度状况，按月份排 行，从最热月份到最冷月份。
现在，你已经了解了常见数据类型和数据关系，下面我们将更进一步 探讨如何采用多种方法来可视化数据，从而表达观点。
量性 数据是可以计量的，所有的值都是数字。
离散性 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
持续性 数据可以测量，且在有限范围内，例如： 年度降水量
范围性 数据可以根据编组和分类而分类，例如：产 品销售量
3
数据关系
名义比较 量性数值的简单比较。例如：不同网站的访问 量比较。
时间序列 记录了数值随时间的变化。例如：月销售额
销售单位
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散点图
最佳设计惯例
Y坐标轴从0开始 Y轴从0开始，让数据可视化更加精确。
包含多组变量 利用尺寸和颜色，为散点图增加变量。
建议使用趋势线 画线可以展示趋势，展现相关性。
趋势线比较时，线不得超过2条 线条太多则难以阅读。
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热点地图
热点地图可以展示分类数据，利用强烈的色彩对照感来 表现地理区域或者数据列表的情况。
关于饼图的一些争议
饼图是最为流行的图表类型，然而，一些 反对者，如数据可视化专家Stephen Few 却并不喜欢这种方法。争论点在于，一些 明显的百分比（25%，50%，75%）等可 被读者快速识别。但是35%和37%之间的 比较就不那么明显了，让读图的效率降低
环状 样式变化，保留了饼状的功能，且重要元素可以放在 中心
轮廓不宜太鲜明，否则会让读者分心，简单即可
色彩选择要合适 不宜使用对比过于强烈地色彩，这样便给予了读 者不必要的认知负担。使用单色，调节明暗色调 来进行区分，用来展示差异，效果更佳。
图案使用应该收敛 图案使用过多，增加了样式变化，容易让读者混 淆。
选择合适的数据范围 数据范围选择应该灵活，总共3-5组范围即可，超 出部分用+/-来表达即可。
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发布内容百分比，按月
思想领导 娱乐 教育
堆叠 当需要比较部分和整体的关系时，可以采用这种方法。 可应用于离散数据和持续性数据，水平、垂直堆叠均可
6
柱状图
最佳设计惯例
使用水平排列的文字标签 不要使用水平对角线或者垂直排列的文字，以便 易读。
栏间距要合适 栏间距应该为栏宽度的1/2
Y坐标轴的数值要从0开始 如果越过0设置坐标轴原点，那么便无法精确表 整体数值。
不要用面积图来展示离散数据 尽量展示变化较为稳定的数据，例如温度，不要 展示离散性不稳定数据。
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气泡图
气泡图的多种用法
税收 VS.评级
气泡图比较方便用来展示名义比较和排行关系。 销售额增长最快地区
气泡图 气泡散布图，用来展示附加变量
气泡地图 特定地理区域的数值可视化
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确保文本标签清晰可见 文本标签应该不冲突、清晰，对应相应气泡。
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：
案例:
案例：
随时间变化而变化的
冰激凌销量和
特殊地区的冰激凌销量
冰激凌销量
温度的关系
2
数据类型
理解数据
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
全美各州劳务合同更新状况
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热点地图
设计最佳惯例
WA
OR ID
MT WY
NV
CA
UT
CO
AZ
NM
AK
ND
MN
SD
WI
IA NE
IL
KS
MO
OK
AR
MS
VT NH
NY
MI
PA
IN OH
WV VA KY
TN
NC
SC
AL GA
TX
LA
FL
ME
MA RI CT NJ DE MD DC
HI
使用简单的地图轮廓
互相关系 这类数据关系一般由两组数据或更多组成，用 来诠释彼此间是促进还是抵消。例如：薪水与 教育程度之间的关系。
误差 展示了数据点和其他数据点关系，看给定的特殊 数据点和其他数据点的差异有多大。例如：公园 在雨天和正常天气下，售票量的比较。
分布 展示了数据围绕中心量的分布。例如：篮球球队 中队员的高度。
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面积图
最佳设计惯例
要设计的易读 在堆栈类面积图中，变化量较大的数据放在上方 变化幅度较小的数据放置在下方。
Y轴从0开始 从零开始，让数据可视化更精确。
不要展示超过4组的数据分类 太多的数据分类会让图表显得繁杂，难于阅读。
灵活使用透明色 在标准的面积图中，尽量确保数据不要重叠，如 过重叠无法避免，可使用透明。
饼图
最佳设计惯例
2
1
3
5
4
5
4
1
3
2
要正确放置切片放置
有两种方法去放置切片 均是为了提高可读性：
选项1
将最大的部分放在12点钟方向 顺时针方向，第二大的放在12 点钟方向逆时针方向。剩下的 部分排列见上图，整体排列按 逆时针。
选项2
最大的部分放在12点钟方向顺时 针，剩下按比例顺时针排列。
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折线图
最佳设计惯例
坐标轴尽可能要包括0基准线 尽管折线图无需从0基准线开始，但是尽量要包 含0基准线，如果某些小范围波动意义非凡，可 以截短比例，来展示这些变化。
涵盖的折线不要超过4条 如果要展示的数据超过4组，那么在下一张折线 图里面表示即可。
只用纯色线条 虚线和点线会让人分心。
直接在折线的末端加入文本标签 让读者读完折线图后立即能知道不同颜色所代表 的数据，不要让他们读图完了再下去看参考。
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饼图中分类最好不要超过5种
当饼图的数据百分比很小时，非常的难以区分， 分类不宜过多，否则会降低数据可视化的效果。 如果分类实在过多，可以把不重要的分类装在 “杂项”、“其他”里面。
不要使用多张饼图用作展示数据对比关系 饼图很难用来展现对比关系，请使用柱状图堆叠
确保所有的数据百分比加起来为100% 确保百分比之和为100%，且比例合适。
柱状图中，两栏数据间最理想的距离是？ 你可以试着探索一下
1
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。
颜色使用要一致
数据排列要合理
柱状图最好使用一种颜色，当然，特别需要突出 按字母循序排列分类。
的数据也可以用另外一种醒目颜色用以区分。
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饼图
饼图的多种用法