为什么你数据分析那么好，图表做得那么烂?

数据可视化在很多情况下都是我们的好帮手，但是，我们都能用好它吗？下面是制作图表常见的十个错误，看看你有没有“中枪”？

所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。

当然并非所有的图表制作者都精于此道。

所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子：

1. 饼图顺序不当

饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。

方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。

方法二：最大部分放在12点，然后顺时针放置。

2. 在线状图中使用虚线

虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。

3. 数据摆放不直观

你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序。

4. 数据模糊化

确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。

5. 耗费读者更多的精力

要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。

6. 错误呈现数据

确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随便标注。

7. 在热图中使用不同颜色

一些颜色比其他颜色突出，赋予了数据不必要的重元素。反而你应该使用单一颜色，然后通过颜色的深浅来表达。

8. 柱状过宽或过窄

柱子与柱子之间的间隔最好调整为宽的1/2。

9. 数据对比困难

对比是呈现差异的有效方式，但如果你的读者不易对比时，效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致，可以让你的读者对比。

10. 使用三维图

尽管这些图看来让人振奋，但3D图也容易分散预期和扰乱数据，坚持2D是王道。

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来源：量化研究方法

转自：论文微课堂

转自：“投必得学术”微信公众号

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