不论是在数据可视化，还是任何项目中，搞清楚做这件事情的目的都是最重要的。

数据可视化的目标，首先在于做数据的目的，数据可视化的目的在于准确、清晰的展示清楚一件事情的原貌。但数字本身是枯燥的，传统意义上使用表格来展示数据，虽然能够清晰展示一件事情的全貌，但它是不直观的，需要花费使用者一定的时间与精力来解读。

因此，数据可视化天然的带有三项目标：

• 准确：精确的展示数据的特征，既不能遗漏，也不能冗余；
• 清晰：理解清楚数据目的信息，时间越短越好；
• 优雅：通过美观而又协调的页面，让使用者的注意力尽可能多的留在页面上。

相对而言，准确>清晰>优雅，我们应该尽可能多的向这三个目标靠拢。

什么样的数据可视化是好看的

就像数据有质量和安全的原则一样，数据可视化也有它自身的设计原则。

虽然在平面设计上有许许多多设计的原则或者技巧，但在数据可视化的项目中，最重要的只有一种：认知负荷，重点在于如何快速的传递有效信息。

在认知负荷理论中，会假设人类的认知结构由短时记忆和长时记忆组成，短时记忆一次只能处理2-3条信息，因此假设数据图表冗余的信息过多，短时记忆是无法很快处理完的，白白浪费了最宝贵视觉通道。

例如当你第一次看到下图时，脑袋肯定懵的：

或者像下图这样，颜色没有表示任何信息，会浪费看图人的感情：

为了解决图标冗余的问题，我们会通过格式塔原理来优化图表，减轻看图人的视觉负担。完整的原理一共有八项，但我们这里介绍最重要的几个原则：临近、相似和闭合。

1、临近原则

简单说，当你看到相互邻近的两个元素时，你通常倾向于它们是一个整体，例如你看到下方左图时，你会很自然的将临近的三个格子看成是一组，再通过颜色区分，就可以很清楚的理解图表所表达的涵义。

但如果看右边的图，柱子间距是等宽的，你就会产生非常多的困惑。事实上，我们很多的图标插件，都是默认等宽的，在显示数据的时候，你只要调整一点点，视觉上就会美观很多，它就是一个好的数据可视化图表。

2、相似原则

简单说，人在视觉上，通常是将颜色相近，或者是形象类似的元素，当成是一个整体。例如下面的图片中，你会很自然的将元素进行分组。

因此，我们在呈现折线图时，如果将曲线的颜色进行区分，配合高亮的文字说明，会让读者产生非常直观的印象。就像下图这样：

3、闭合原则

简单说，如果我们将一组元素圈起来，人们就倾向于这组元素是一个整体。像下图一样，不论是用线条勾勒出来，还是用色块衬托出来，你都会认为这是一个整体。

同样的，我们将刚才的图稍稍改造一下，加上色块的衬托，内容看起来就更丰富了，并且不会让人产生困惑。

数据可视化的常用工具

工欲善其事，必先利其器。

即便我们脑中有了清晰的表达方式，但如果没有合适的工具，还是无法完成数据可视化的宏图大业。一般来说，我们有四类工具，可以帮助我们来实现数据可视化。

第一类是专业的绘图软件

例如PS、AI等，设计师小伙伴们会很熟悉，我们可以把数据做成大概的样子，交给设计师帮忙进行美化，做成海报、新闻稿的样子，但这种方式非常的偏重具体结论，很难复用。

第二类是图表插件

像大名鼎鼎的Echarts，再例如Highcharts、AntV等，主要通过JS来控制插件的展示方式，在前端页面中非常常用。有能力的公司，也会开发一些特有的可视化控件，用于支持自身的业务。但这种方式开发过程比较繁琐，通过调整一个美观的样式需要非常长的时间。

第三类是一些图表工具

例如最简单的Excel、PPT，FineBI等工具，这类工具倾向于个人使用，在汇报工作、整理思路的时候非常好用。

第四类是编程语言

例如Python和R都有自己的可视化包，只是实现起来比较的难，但数据挖掘的同学就相对常用一些了。

如何开展数据可视化工作

开展数据可视化工作前，首先要搞清楚我们做数据可视化的方向是什么，一般来说有两个方向，一种是解释型，体现已知数据传递的特征价值，并追求细腻的表达方式；一种是探索型，对于未知数据的价值进行探索，支持高效的数据交互方式。

通常情况下我们做汇报，都是用的解释型，而少数场景，例如分析交易数据中存在哪些商机时，会使用到探索型方式。

在此基础上，我们再判断一下使用哪种图表类型更合适一些。如下图：

再或者是英国金融时报杂志的建议：

接下来，我们就开展工作了，通常分为三个步骤：

• 第一步，加工需要展示的数据信息，并存到指定的系统上；
• 第二步，选择合适的可视化工具，及展示的图表样式；
• 第三步，将数据图表实现出来，并进行细节上的优化调整。

这里重点说明一下优化调整部分，最重要的就是理解视觉编码及视觉通道的概念。简单说，就是把人的大脑看作是计算机，你需要将图表进行编码加工，送到人的视觉系统里，并由人脑进行解码。如下图所示：

其实对于数据同学来说，自行调整图表样式会走很多的弯路，而我们要做的，就是征求设计师的意见，将图表一些表达形态固定下来，避免自己乱造轮子。很多设计师同学会给出自己的建议，例如：

• 常规图表不要使用3D效果，体积严重影响人类感知的精确性；
• 长度是最好的表达柱状图方式，长度与感知是线性关联的，如下图，左边看起来要比右边舒服的多：

• 尽量不要过度使用圆角，这样会损耗数据的精确性。

假设没有设计师同学的帮忙，我们也可以自己总结一些常规的经验，例如在数仓最常用的维度建模中，如何调整维度数据与度量数据的关系，就可以通过下图调整：

最后，数据可视化是一门实践科学，与研发有固定的框架和模式不同，很多效果只有通过实践才能得出道理。这就有点像技术和业务的关系，尽管技术是每个人都追求的最高境界，但没有业务的帮忙，技术就难以产生真正的商业价值。

很显然在目前的信息时代，借助类似于FineBI的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。

一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的，就是帆软BI软件——FineBI。

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