
[数据分析师]信息图制作教程:关于数值的表现
在信息图的制作和数据可视化过程中,数值的表现是核心,常见的资金量、人数、个数、面积体积等等数值都是信息图中核心要表达的内容。那么这些数值在信息图中的表现有什么技巧呢?本文就给大家介绍常用的数值表现方式。
大家最熟悉的就是柱状图、曲线图和折线图。这三类相对简单,也最为常见,都是利用图形或数据点的高度(或者长度)来表现数值的大小。如图:
一般情况下,这三类图形化方法就已经能够满足可视化的需求,但是,在各项数值相差较大时,这种表现方式就有了问题。如《全球30大媒体的年营收》的数据中,营收最高的谷歌的营收额为379亿美元,而排在30名的Sanoma仅为25亿美元,如果使用常见的柱状图来表现,那么最大值的谷歌将是最小的Sanoma的15倍,我们用Excel做了尝试,在真实比例下效果如下:
如果实在数据报告中,或许这种比例不会有太大影响,但是在什么要求更高的信息图中,这种比例会带来一种不协调的感觉,就是常说的“一边重一边轻”,势必会在一边有很多的留白。另外,为了让小值之间能够清晰分辨,务必会造成最大值很突兀,或者为了控制最大值,让小值之间分辨不清。
那么为了追求美感,我们有木有更好的 表现方式呢?这个问题先放一边,我们来看看柱状图、折线图和面积图表现数值的逻辑。前面已经说过,这三类表现方式都是通过高度或者宽度来表现数值,柱状图的数值体现在矩形的高度,折线图和面积图的数值体现在数据点的高度,概括来说,三类方式的数值表现都是一维的,虽然柱状图有面积,但是其宽度没有具体的表现意义。因而,我们会有这样的思考,可不可以用二维图形,也就是面积来表现数值呢?
我们还是用谷歌和sanoma的数据来举例,两者的数据比例约为15,如果用一维表示,则两者图形的一维比例就是15:1,但那时如果用面积来表示数值呢?绘制两个面积比例为379:25的正方形,那么两个正方形的高度比约为4:1,相对于15:1的比例,减少了在高度上的巨大差别,为设计提供了更多方便而且还不影响用户对数值的理解。
同理,我们也可以用三维的体现方式来展现差距更大的数值。如在《图解力》中作者就提到了用堆砌起来的正方形块来表示军费比例,一个小正方形代表1亿,在图中,超过400倍的比例仍然能够清晰分辨而不显突兀。
另外,针对差别较大的数值,还可以使用视觉透视的方式来处理。在透视视角下,远处的图形会变小,这样处理也能减少数值差别较大时的突兀感。
上面主要讲述了一些常用的数据展现方式和当数据差距较大时的处理方式,在制作信息图中,往往还需要根据发布渠道和版面要求来做合适的处理,信息图设计师除了掌握基本的设计技术,也要发挥聪明才智,表现准确与涉及审美共举,才能设计出优秀的信息图。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径,而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力,数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03