2022-6-14 博博
在如今這個時代，越來越多的信息和內容呈現開始依賴數據驅動，也開始有更多的場合需要信息圖來輔助呈現，對于可視化數據，從來沒有像現在的要求這般高。但是另一方面，我們周圍充斥著大量錯誤的圖表呈現，希望這篇文章提供的 20 條建議能夠幫你設計出更好的信息圖。
不同的圖表類型所承擔的功能是截然不同的，不合理的數據呈現會容易讓用戶誤讀。同樣的數據可以使用不同的圖表呈現出不同方面的特征，因此，在設計信息圖之前，先理清需求，再來選擇使用哪種圖表能夠更好地呈現。
當使用數據在0的左右波動，產生正負差異的時候，請使用基線來正確反應正負關系，不要在同一側來呈現數據，這樣很容易帶來誤讀。
和折線圖不同，條形圖如果從非 0 的位置開始，確實更容易反應趨勢，但是給所體現的數據量級和特征是失真的。比如在下面的案例中，B看起來是D的3倍以上，但是實際的情況是，兩者差異并不大。所以需要從座標 0 處開始呈現數據，這樣會更準確。
對于折線圖，需要考慮一下 Y軸上的尺度，因為如果單位太大，那么折線圖所呈現出來的波動幅度不夠大，趨勢的表達也不夠清晰。這個時候，建議調整Y軸上的單位大小，確保折線的波動幅度大概占整個Y軸的 2/3 即可。
折線圖是使用線條連接特定時間節(jié)點的特定數據的一種數據呈現形式，它有助于說明隨著時間推移，某些情況的變化，但是當間隔時間頻率不對，參差，缺失，那么折線圖的數據可能會無法對應，這個時候使用條形圖其實是更容易呈現的。
平滑的「折線」在視覺上看起來是愉悅，但是它歪曲了背后的實際數據，也很難讀到關鍵的轉折點數據。
通常，為了為了節(jié)省可視化設計的空間，設計師會采用雙折線來呈現數據，但是在數量級不對等的情況下，折線圖會很難讀，甚至容易會誤導用戶，這個時候，建議分開使用2個不同的座標系來呈現，更加易讀，同樣可以看的出趨勢，也不會得出錯誤的結論。
餅圖是最常用但是也是最容易誤用的圖表之一，在絕大多數的情況下，條形圖是更好的選擇。如果你決定使用餅圖，那么這里有2個基本的建議：
不要超過7個不同的扇區(qū)，讓餅圖盡量簡單
你可以將額外的片段分組到「其他」的扇區(qū)中
沒有合適的文本標簽說明的情況下，無論信息圖設計得多好都沒有意義，直接在圖表上進行明確的標識，才會對觀看者產生價值，需要觀看者自己去關聯的設計是失敗的。
不要將數值直接放置在餅狀圖的扇區(qū)上，在較小的扇區(qū)塊上數據會非常難讀，相反，使用引線來指引數據對應的區(qū)塊會是更好的方法。
對于餅狀圖的切分方式，有2種常見的順序：
將最大的一塊置于12點鐘方向，然后順時針按照大小來排布所有的塊
將最大的一塊置于12點鐘方向，然后在右邊放次大的塊，右邊放置再次的塊，基本上就是越大的扇區(qū)約靠上。
同樣的建議也適用于其他的圖表，不要使用字母順序來進行排列，不要使用筆畫排序，而是按照數據大小來進行排列，水平條形圖就將最大數據放在頂部，垂直排布則將最大數據的放在左側，減少閱讀的時候的信息分辨的障礙。
餅狀圖通常是最不容易讀的圖表，因為它很難對相似的數據進行對比，所以在將它設計成環(huán)狀的時候，我們可以使用輔助的數據來呈現，但是一定不要犧牲彩色扇區(qū)的可讀性，這樣看起來高級但是并不具備基本的可讀性。
不要讓不必要的視覺效果來分散用戶的注意力，這可能會導致用戶對于數據產生誤解，通常你應該避免使用：
3D元素和陰影
漸變和失真的色彩
斑馬紋或者過多的網格線
裝飾性過強的字體
配色是可視化設計當中繞不開的一個重要的部分，在設計的時候可以考慮以下三種不同的配色方案：
使用定性的配色方案，不同的色相對應不同的元素，確保在整體配色的可訪問性
使用符合一定順序（比如明暗）的近似色的配色，呈現出一種連續(xù)的色彩變化
橫跨冷暖色調的配色方案，將中性色置于中間，用來呈現存在正負關系的數據變化
根據目前的統(tǒng)計數據，大概 12 人當中有一個人存在視覺障礙，有的是色盲，有的是色弱。你的圖表設計需要確保兼顧到這一部分用戶的需求。
在配色方案當中使用不同飽和度和明暗的色彩
使用去色效果來校驗你的配色的對比度
在信息圖的排版易讀性上同樣是有要求的，要避免分散用戶的注意力，不會制造視覺障礙：
選擇清晰的非襯線字體，避免使用襯線體和過度裝飾的字體
避免使用斜體、粗體和全大寫字體
確保和背景之間的信息對比度
不要旋轉文本
這是一個非常簡單的技巧，能夠確保用戶在閱讀的時候足夠輕松，不會因為傾斜的文本扭傷脖子或者加重落枕的癥狀。
如果你的設計項目是面向 Web 或者移動端的交互式圖表，那么你需要考慮的第一個問題就是，要用什么樣的圖標庫。如今不同的圖表庫在功能模塊和規(guī)則上各不相同，你需要在一開始就基于你的需求和設計想法，做出選擇。
信息圖本質上是在對數據進行優(yōu)化處理、呈現的基礎上，幫助用戶進行探索，最大化地從數據中獲得信息洞察，讓數據發(fā)揮價值。在下面的 iOS Health 應用就是在最大程度地反映數據應有的意義和功能。
對于所有想要在數據的可視化設計上有所建樹的同學而言，強烈建議閱讀一下 Dona M.Wong 所撰寫的《華爾街日報信息圖設計指南：呈現數據和事實的注意事項》，本文中很多內容都受到了這本書的啟發(fā)。
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