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數據可視化設計常出現的錯誤,你一定要避免!

2022-12-5    seo達人

1.三維圖形使用不當

雖然三維圖形帶來的立體感很強,但用在可視化設計中,很容易出現問題。

一方面,三維圖形具有X、Y和Z坐標,容易造成圖表間的遮擋關系,遮擋會掩蓋一部分的數據,讓精準比較數據信息變得困難。

另外,透視使對象看起來像是位于三維空間中,但在數據可視化中,它會造成錯誤的層次結構:前景圖形看起來很大,背景圖形很小,數據關系被不必要地扭曲。

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設計要點:

三維圖形很有吸引力但可能會遮擋重要的數據信息,并扭曲數據間的比例關系;

如果沒有絕對需要盡可能使用二維圖形樣式。

 

2.數據太多

在設計中,很多人總想在一張圖表中盡可能多地展現內容,把各種數據信息聚合在一起。

這樣的想法本身沒什么錯誤,但重要的前提是要有清晰的認知,明確知道到底要展示哪些數據。

如果可視化中包含太多數據,信息的展現會變得不堪重負甚至難以理解,這樣的話包含的數據再多也沒有任何意義。

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設計要點:

避免數據可視化的信息過載,如果一張圖表中包含的信息過多,反而會讓用戶混亂;

靈活結合多種可視化方式,讓數據的展現變得更有效。

 

3.省略基線

一組數據往往各不相同,數據差值的大小也不確定。為了使可視化效果看著更舒服,有的設計師通過改變坐標軸比例來展示數據關系。

最常見的例子就是讓Y軸代表的數據不是從0開始,借此夸大數據之間的差異,讓數據的變化更加明顯。

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設計要點:

圖表的美感再怎么重要,也要服務于精準的數據表現;

避免通過省略基線來故意夸大或縮小數據差異,造成用戶誤解。 

 

4.選擇錯誤的可視化方法

每個數據可視化方法都有自己的特點。例如餅圖適合用來比較一個整體中的不同部分,但不適合用來比較幾組不同的數據。

通過餅圖的比例劃分,雖然可以直觀地顯示三家企業的收益,但使用條形圖會讓這三家企業之間的差異更加明顯。

如果目的是為了顯示一段時間內的收入,那么折線圖會是比條形圖更好的選擇。

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設計要點:

數據可視化方法并非一刀切;明確可視化傳達的變量及最終目的。

 

5.混淆關聯

數據可視化更高的價值在于探索和發現不同數據間的相關性,通過比較幾組不同的數據關系,找出其中的關聯性,從而得到一個更有根據的驗證結果。

顯示相關性最常用的方法是將幾組不同的數據疊加在同一個圖表上,但當疊加的數據數量過多時,圖表會變得難以識別。

另外一旦強行關聯幾種相似的數據,有可能造成結果的混亂。一個有意思的例子是冰激凌銷量的增加與暴力犯罪的激增有關,因為這兩者都是因為氣候變化造成的結果。

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設計要點:

透過數據間的關聯性發現事物本質是有意義的,但要考慮數據間的關聯是否有依據、是否合理;

數據有相關性并不等于有因果關系。

 

6.放大有利數據

數據的增長或下降和時間是不可分割的。放大時間范圍是很多公司經營中投機取巧的方法。

比如只在圖表上向用戶展示業績增長的4-6月份(上圖),這樣看起來公司業績增長幅度特別大,但如果將X軸的時間縮小到一整年(下圖),才會發現公司真實的經營狀況,4-6月份的業績增長僅僅代表了公司業績持續下跌中的小幅上漲。

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設計要點:

避免放大的可視化效果與數據整體不一致;

短時間內放大的數據表現可能會讓用戶對信息的判斷產生錯誤。

 

7.避開常見的視覺聯想

視覺元素影響用戶的心理,圖標、色彩和字體都具有影響觀者感知的作用。

下圖的可視化描述了美國各個地區宗教信徒占所有居民的百分比,但使用的顏色與地圖的設計元素(藍色的水、綠色的植被和棕色的土地)太過相似。

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▲ 分析數據可視化很耗費精力。在看到這樣的圖表時,我們第一時間聯想到的應該是國家的地形情況,可能很難在這個熟悉的認知下去重新理解這個圖表代表的其他含義。

 

設計要點:

避免強迫用戶重新理解常見的視覺聯想,造成對數據的注意力分散。

 

8.過分糾結于數據可視化

數據可視化將難以表現的數字關系賦予了易于理解的形式。最理想的方式是可以通過可視化清晰、簡潔地傳達數據關系。

但是并不是所有的數據都需要使用可視化來表現,有時候一個簡單的數據搭配一個流行的顏色就足以說明問題。

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設計要點:

數據可視化是一種交流工具。像其他所有工具一樣,有時它是合適的,有時可能另一種工具更適合。

 

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參與方式:詳見原文。


作者:Clippp

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