Introduction
数据可视化(Data Visualization)是Data Science领域一个非常非常核心的内容，很多时候，我们往往会花很多力气去建模分析数据，然而最终给你的老板汇报，或者是编写分析报告的时候，通常会以图形化的方式展现。这个时候，若你能够 利用数据讲故事 ，那么你的汇报就会十分精彩。本文内容来自一本我个人非常喜欢的书，作者是Google工作多年、数据可视化领域的专家。若你也对数据可视化感兴趣，欢迎去阅读原著：《Storytelling With Data》。
选择有效的图表
简单文本
当只有一两项数据需要分享时，简单文本是绝佳的沟通方法。考虑只用数字本身(尽可能突出)和一些辅助性文字来清晰地阐述观点。例如：
上图用了相当多的文字和空间衬托仅仅两项数据。图表本身对数据的解读并没有多少帮助。
修改后：
表格
使用表格时需要记住一点：让设计融入背景。让数据占据核心地位。不要让厚重的边框和阴影与数据争夺受众的注意力。要用窄边框或者空白来区分表格的元素。
也可以使用 热力图 辅助表格，这会使得极值更容易被观众捕捉：
需要避开的陷阱
- 不要使用饼图
- 不要使用3D效果图
- 不要使用双y轴的图，而是应该将它们分开成两个单独的图
去除杂乱
- 巧用留白
- 用对比(颜色、字号)突出要表达的元素
- 对齐使得页面更整洁
- Less is More:
聚焦观众视线
文字中的前注意属性
图表中的前注意属性
加入强调之后：
颜色
使用少量的颜色。通常选择灰色做背景，再挑选一个大胆的颜色（例如蓝色）来吸引注意。
避免”意大利面”式的图表策略
下图的折线图太过于杂乱，观众无法从中获取有用的信息。
对这类图表的改进可利用 前注意属性一次强调一根线条。然后从空间上隔离这些线条的图表：
一次只强调一根线 (颜色 + 线条粗细)
空间隔离
混合方法 (空间上分离 + 一次只强调一根线条)
饼图的替代方案
未处理前的饼图：
方案1: 直观展示数字
方案2: 简单条形图
方案3: 水平堆叠条形图
方案4: 斜率图
通过线条的斜率很容易看出项目前后每个类别百分比的 变化，易于 对比来突出项目效果。