问题

好看的数据可视化的图片是怎么样做的?

回答
一张真正“好看”的数据可视化,绝不是简单地把数据扔进图表生成器里,然后挑个顺眼的模板就了事。它更像是一门技艺,一种将复杂信息转化为直观、有吸引力、又能引发思考的艺术。要做出这样的作品,需要一系列精心策划和打磨的步骤。

1. 故事是灵魂:你的图表想说什么?

这是最关键也最容易被忽略的一步。在你开始考虑颜色、形状之前,先问自己:

我想通过这些数据传达什么核心信息? 是趋势、对比、分布,还是异常?
我的目标受众是谁? 他们对这个领域有多了解?他们会关心什么?
这张图表的最终目的是什么? 是为了 inform(告知), persuade(说服),还是 entertain(娱乐)?

一旦你想清楚了这一点,你就有了“故事梗概”。接下来的所有设计决策,都围绕着如何清晰、有力地讲述这个故事。

2. 数据是血肉:理解你的材料

在设计可视化之前,你需要对你的数据有深入的了解。

数据类型: 是数值型(定量)还是分类型(定性)?是时间序列、地理空间,还是网络关系?不同的数据类型适合不同的图表。
数据量: 数据量的大小会影响你的可视化策略。大数据集可能需要概括或聚合,而小数据集则可以展示更多细节。
数据质量: 确保你的数据是准确、完整且一致的。脏数据只会导致误导性的可视化。
数据之间的关系: 数据点之间是否存在关联?是否存在相关性、因果性或层次结构?

3. 选择合适的“语言”:图表类型的选择

不同的故事需要不同的“语言”来表达。选择正确的图表类型至关重要:

比较: 条形图、柱状图、雷达图,适合展示不同类别之间的数值大小。
趋势: 折线图、面积图,适合展示数据随时间或其他连续变量的变化。
构成: 饼图(谨慎使用)、堆积条形图/柱状图、树状图,适合展示整体的组成部分。
分布: 直方图、箱线图、散点图,适合展示数据的集中程度、离散程度和异常值。
关系: 散点图、气泡图、热力图、网络图,适合展示变量之间的关联性或数据之间的连接。
地理信息: 地图(choropleth map、symbol map),适合展示地理空间数据。

切记: 避免使用不恰当的图表。例如,用饼图来比较多个类别之间的大小差异通常是不明智的,因为它难以精确地比较扇形区域。

4. 框架搭建:结构的精巧设计

一个好的可视化,其结构本身就充满了逻辑和美感。

标题: 清晰、简洁且能概括图表核心内容。最好能直接传达出你想表达的“故事”。
轴标签: 准确、完整,包含单位。避免使用模糊或技术性的术语,除非你的受众是专业人士。
图例: 易于理解,与图表中的元素一一对应。
数据点/系列: 应该清晰可见,避免过度拥挤。
网格线/背景: 适度使用,以辅助阅读,但不应喧宾夺主。

5. 美学炼金术:色彩、字体与布局

这是让你的可视化“好看”的关键,但绝不能脱离数据和故事。

色彩:
目的性: 色彩不只是为了好看,更是为了引导视线、区分信息、突出重点。
一致性: 在整个可视化作品中使用一致的色彩方案。
有意义的颜色: 使用对人们有意义的颜色(例如,绿色代表增长,红色代表下降)。
色盲友好: 考虑色盲人群的需求,避免使用容易混淆的颜色组合(如红绿配)。可以使用色盲模拟器来检查。
配色方案: 学习使用单色、邻近色、互补色等配色原理。避免使用过多刺眼的颜色。
强调色: 使用一种或两种鲜明的颜色来突出你想要观众关注的关键数据点或系列。
字体:
可读性: 选择清晰易读的字体。衬线字体(如 Times New Roman)通常在长篇文本中更易读,而无衬线字体(如 Arial, Helvetica)在屏幕上更清晰。
层次感: 使用不同字号、字重(粗细)来区分标题、轴标签、数据标签等。
数量: 避免使用过多的字体种类,通常两种就足够了。
布局:
留白: 充分的留白(负空间)可以让图表看起来更整洁、不拥挤,并帮助观众聚焦在内容上。
对齐: 元素之间的对齐能提升整体的专业感和视觉秩序。
视觉流: 设计的布局应该引导观众的视线自然地从一个信息流向下一个。

6. 细节决定成败:微调与优化

很多时候,一张好的可视化与一张平庸的之间,只差那最后的几步打磨。

数据标签: 在关键数据点旁边直接添加数值标签,可以减少观众查看图例或轴的次数。
注释: 在图表中添加简短的注释,解释异常值、趋势转折点或提供背景信息。
交互性(如果可能): 对于数字内容,添加悬停提示(tooltip)、缩放、过滤等交互功能,可以极大地增强用户体验和信息探索的可能性。
动态性(如果需要): 对于时间序列或流程展示,动画可以非常有说服力,但要确保动画是为了服务信息,而不是制造干扰。
多图组合(Dashboard): 如果需要展示多个相关联的信息,可以将多个图表组合成一个仪表盘,但要注意整体的协调性和逻辑性。

7. 反馈与迭代:精益求精

制作好可视化的过程往往不是一次性的。

自我审视: 审视你的作品,尝试从观众的角度去理解它。我的故事清晰吗?信息容易获取吗?有什么令人困惑的地方?
寻求反馈: 让你的同事、朋友或目标受众来审视你的作品,他们的视角往往能发现你忽略的问题。
迭代改进: 根据反馈进行修改和优化,直到你满意为止。

总结一下,要做出“好看”的数据可视化,你需要:

1. 明确你想传达的故事和目标。
2. 深入理解你的数据。
3. 选择最适合的图表类型。
4. 构建清晰、有逻辑的图表框架。
5. 运用色彩、字体和布局来增强美感和信息传达。
6. 关注细节,进行精细打磨。
7. 通过反馈不断迭代优化。

最终,一张好看的数据可视化,是技术、逻辑、美学和用户体验的完美融合,它能让数据“活”起来,不仅“看”起来舒服,更能“说”出故事,引发共鸣。

网友意见

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作为一个数据猿,我来推荐一些实用的数据可视化工具,这些工具包含:

1. 最近很火的动态条形图工具

2. 各种Python数据可视化第三方库

3. 其它语言的数据可视化框架




1. 最近很火的动态条形图工具

最近类似于这种动态条形图看起来非常酷炫,在朋友圈和某音等平台非常火,以下是我总结的用于绘制动态条形图的简单易用的工具:

1.1 Flourish

Flourish是一个在线数据可视化网站,可以快速地把表格数据转换为各种各样好看的图表,并且,它提供的Bar Chart Race(动态条形图)有一套完整的参数让我们可以绘制出自己想要的动态条形图。

除此之外,它还可以用于绘制其它各种各样的数据图,绘制完成之后可以发布并且嵌入到网页或者PPT中。

链接:app.flourish.studio/tem


1.2 Power BI + Animated Bar Chart Race插件

Power BI是微软发布的交互式数据可视化BI工具,可以快速地把数据转化为各种漂亮的可视化图表。为了在Power BI上也可以绘制出动态条形图,Wishyoulization开发了Animated Bar Chart Race插件,在Power BI的marketplace里面搜索下载之后便可以使用。

除此之外,Power BI这款商业分析工具还可以制作出更多漂亮的图表,协作并共享自定义仪表板和交互式报表等。


1.3 花火hanabi

花火hanabi是一款在线数据可视化工具,它制作出来的图表非常符合扁平化的审美要求。它的动态条形图提供了各种图表设置,可以让我们轻松地制作出符合自己要求的动态条形图,并且可以把制作好的图形直接导出为GIF、MP4格式。

链接:hanabi.data-viz.cn/temp

官方文档:hanabi.data-viz.cn/help


2. 各种Python数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里,很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。


2.1 Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具,它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形,可以高性能地可视化大型数据集以及流数据,帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

官网链接:bokeh.org/

GitHub链接:github.com/bokeh/bokeh

Github Star:11.9k


2.2 pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts,pyecharts便诞生了,它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口,让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。




官方文档链接:pyecharts.org/#

GitHub链接:github.com/pyecharts/py

GitHub Star:7.2k


2.3 plotly Python

plotly 是一个交互式开源数据可视化框架,它具有Python、R、Javascript等语言的API接口。plotly Python绘图库可以制作交互式的线图、散点图、面积图、条形图、箱型图、分布图、热力图、子图、极坐标图、气泡图等多种发行级别的图形。

官方文档链接:plot.ly/python/

GitHub链接:github.com/plotly/plotl

GitHub Star:5.6k


2.4 Altair

Altair是一个声明式的Python数据可视化库,让我们可以把更多的时间专注于数据理解。Altair的API是简单、友好的,它建立在强大的Vega-Lite可视化语法之上,让我们可以使用最少的代码绘制出漂亮的可视化图表。

官方文档链接:altair-viz.github.io/

GitHub链接:github.com/altair-viz/a

GitHub Star:4.2k


2.5 VisPy

VisPy是一个高性能的、交互式的数据科学可视化Python库。它基于OpenGL库,可利用GPU计算来展示大型数据集,可以绘制高达百万数据点的高质量交互式科学图形、实时数据、3D图形等。

官方文档链接:vispy.org/documentation

GitHub链接:github.com/vispy/vispy

GitHub Star:2.1k


2.6 missingno

missingno是用于绘制缺失数据的Python可视化模块,它提供了灵活易用的用于展示数据集完整程度的可视化组件,让我们可以一目了然地获取到缺失数据的模式。


GitHub链接:github.com/ResidentMari

GitHub Star:1.8k


2.7 HoloViews

HoloViews是一个开源的Python库,致力于让数据分析和可视化更加简单。它让我们可以用更少的代码去展示想要展示的图形,把专注力集中在数据探索上,而不是绘图的过程上。

官方文档链接:holoviews.org/

GitHub链接:github.com/pyviz/holovi

GitHub Star:1.4k


2.8 Mayavi

Mayavi是一个用于绘制交互式3D科学数据的Python库。

官方文档链接:docs.enthought.com/maya

GitHub链接:github.com/enthought/ma

GitHub Star:647


3. 其它的数据可视化工具

3.1 Echarts

前面说过了,Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库,它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

官方文档链接:echartsjs.com/zh/tutori


3.2 AntV G2

G2 是一套基于可视化编码的图形语法,以数据驱动,具有高度的易用性和扩展性,用户无需关注各种繁琐的实现细节,一条语句即可构建出各种各样的可交互的统计图表。

官方文档链接:antv.alipay.com/zh-cn/g

GitHub链接:github.com/antvis/g2/

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3.3 TOAST UI Chart

TOAST UI Chart是一个漂亮的图表库,可用于可视化统计数据。它开源、易用、支持各大主流浏览器、支持通过自定义选项设置和主题来更改图表。

官方文档链接:ui.toast.com/tui-chart

GitHub链接:github.com/nhn/tui.char

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分享一个GitHub上很火的用Python做交互式图形的工具吧。

这一工具名为Bokeh,官方介绍称,它能读取大型数据集或者流数据,以简单快速的方式为网页提供优美、高交互性能的图形。

比如,有人用它做出了这样的图:


还有其他各种图:



也有人用它做了图去TED上演讲:


“美观、实用”是不少用户给出的评价,甚至有人想让这份工具用起来更方便,尝试去汉化它的官方文档。

现在,这份资源已经标星9900+,一度冲上GitHub趋势榜第一。



Bokeh使用指南

Bokeh,是由非营利组织NumFocus提供支持,大家可以免费使用,官方网站地址:

bokeh.pydata.org/en/lat

Bokeh面向用户开放三个层次的接口:

  • 低级接口能为应用开发者提供高度灵活的图形表示(支持自定义一些顶层的组件)
  • 中级接口主要用于绘制曲线(会默认加载一些低级的组件)
  • 高级接口用于快速简单地构建复杂图形

官方支持Python 2.7和3.5+版本,在其他版本的Python上功能可能会受限。

想要使用这一资源,最直接的办法是去GitHub上下载。项目地址:

github.com/bokeh/bokeh

不过,官方推荐的安装方式是使用Anaconda Python及其附带的Conda包管理系统,这是一个专门为Python/R语言打造的数据科学平台,下载地址:

anaconda.com/distributi

在工具使用方面,官方也提供了详尽的用户指南,包括快速安装运行、了解基础概念、如何处理数据、绘图、添加注释交互等等:



有人正在将Bokeh的用户指南汉化:

在具体实现方面,官方提供了教程与示例:



教程是基于Jupyter Notebook提供的,Bokeh本身也与Jupyter Notebook无缝集成,使用起来也比较方便。对于给出的每一个示例,官方也都给出了背后实现的代码。

如果你对这一工具有兴趣,或者正好需要这样一个工具,不妨去尝试下:

GitHub传送门:
github.com/bokeh/bokeh


Bokeh官网传送门:


量子位 · QbitAI
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推荐一个不仅仅是可视化工具的可视化工具:PowerBI.

承载微软BI布局重任的PowerBI,它的功能十分强大,这里单单看它的可视化功能,它有丰富的图表库,它还支持R和Python,目前PowerBI的自定图表有200多个,这里我就精心挑选了一些实用炫酷的自定义图表推荐给你,这些图表:好用、好看、免费、无水印。

下面就慢慢欣赏吧,总有你需要的那一款。

01

Infographic Designer

它有条形图或柱形图的特定外观,并精确控制形状,颜色和布局,以便您能够以最能说明数据故事的方式表示信息。

02

Walkers Animated Pictogram

利用活动的人形图标组成条形图,是一个视觉上相当吸引人的动画图表。


03

Animated Bar Chart Race

动画条形图可以帮助您直观地显示趋势随时间的变化,这些类型的图表在社交媒体上非常流行,因为它们在简洁易懂的图表中提供整体数据故事/洞察力。

做法参考:


04

Horizontal bar chart


一种水平条形图,通过将类别标签放在条形图内来节省空间。

05

Small Multiple Line Chart

小倍图,是一系列使用相同比例和轴的图表,可以轻松进行比较。

06

Hourglass Chart by MAQ Software


可以帮你在两种情况下显示类别之间的差异和转换率。

07

Stacked Column Chart by Akvelon

增强型堆积柱形图,允许你选择某一个堆积条,查看特定信息。

08

Facet Key

按共享属性过滤文档,获得更加直观的视觉效果。

09

ChartAccent - BarChart

带有丰富注释功能的条形图,可用于演示文稿,您只需单击几下即可创建带有丰富注释的条形图。

10

ChartAccent - LineChart

带有丰富注释功能的折线图,可用于演示文稿。

11

word cloud

PowerBI中的词云图,小巧而简洁。

流向和关系

12

Chord



和弦图,展示数据之间的相互关系,非常适合比较数据集内或不同数据组之间的相似性。

13

Bowtie Chart

蝴蝶结图,显示从一个流程或类别到另一个流程或类别的数据流,参考:

14

Network Navigator Chart

该图表允许您通过平移和缩放关系节点布局,来探索节点链接数据。

15

Force-Directed Graph

强制布局图与弯曲的路径,用于显示数据之间的连接。

16

Sankey diagram

桑基图,可以很方便的获取数据的来源和流向,系列的宽度与流量的数量成比例。


分布

17

Box and Whisker chart

通过四分位数图形化数字对数据进行分组的便捷方式,参考:


18

Dot Plot by MAQ Software

显示多个类别之间的分布以突出显示间隙,群集和异常值。

19

Cluster Map

Cluster Map富有表现力的图像拼接显示相关文档的群集。

20

Hexbin Scatterplot

散点图展示在不同的六边形中,色彩饱和度表示每个六边形中点的密度,点越多,颜色越深。

21

Candlestick by OKViz

常用于金融产品的价格变动,图表中的每个Candle通常显示四个价格值:高,低,开盘和收盘。并且可以添加多个趋势线以满足分析需要。

22

Ratings by MAQ Software

可以选择不同的指示形状,来展示评级或分数。

相关

23

Craydec Regression Chart

Craydec Regression Chart是带有简单线性回归的散点图/散点图,可以处理大型数据集,您可以使用小倍数图来探索和报告多个属性。

24

Table Heatmap


使用表格中的颜色轻松直观地比较数据。

25

Enhanced Scatter

Enhanced Scatter引入了一些在现有散点图视觉上添加的属性,包括形状作为标记,背景图像支持和用于将元素定位到图像背景上的开发人员十字准线。

地图

26

icon map

Icon Map visual允许您在地图上渲染图像和线条或圆圈,可以设置不同的地图样式,也可以显示白天黑夜。

27

flowmap

描述地理位置之间对象的移动。

28

Synoptic Panel by OKViz

创建包含连接到数据的区域的自定义地图。

该图表允许您呈现一个或多个图像,为它们的任意部分(称为区域)分配含义。您可以动态突出显示和着色这些区域,并在其上显示多个信息。

部分与整体

29

Pie Charts Tree

以树模式显示,每个节点中的饼图中显示值。

此可视组件显示一个类别树,其值在每个节点的饼图中表示。

30

TreeViz

树结构数据可视化

预测与分析

31Time Series Forecasting Chart

使用指数平滑模型基于先前观察到的值预测未来值。

32

Forecasting with ARIMA

使用Autoregressive Integrated Moving Avg(ARIMA)基于历史数据预测未来值。

33

Forecast using Neural Network by MAQ Software

MAQ软件使用神经网络进行预测实现了一个“人工神经网络”,可以从历史数据中学习并预测未来的价值。

34

ValQ – Modern Digital Planning

为您的业务建模并以前所未有的方式进行模拟。ValQ是一个云和内部部署的业务建模软件,使您的管理人员和决策者能够可视化和分析业务场景,并随时随地做出实时决策。

35

PAFnow Process Mining

基于数据分析业务流程的超强大可视化,只需点击几下鼠标,流程挖掘就可以发现有关流程的隐藏信息并生成新的见解。

控件篇

36

Text Filter

提供一个搜索框,可用于过滤仪表板上的所有其他视觉效果,文本包含您指定字段的搜索。这使您可以通过关键字搜索快速查找仪表板上显示的特定内容。

37

Timeline Slicer

时间轴切片器是一个图形日期范围选择器,用作Power BI中的过滤组件。这使得按日期维度过滤数据变得简单而有趣,参考:


38

Time Brush Slicer

Time Brush可让您通过直接拖动或刷过感兴趣的时间段来过滤基于时间的数据。参考:

认识一个好玩的时间切片器-Time Brush Slicer

39

Filter by List by Devscope


按列表筛选是一种Power BI可视化,允许用户批量应用报表的筛选值。

40

HierarchySlicer


创建不同字段的层次结构,并将其用作Power BI的切片器。

41

Play Axis

像动态切片器一样工作,它可以在没有任何用户交互的情况下激活您的其他功能视觉效果。

42

Chiclet slicer


Chiclet是由按钮制成的切片器,也可以水平排列以超紧凑形式的矩阵排列,作为其他视觉效果的画布内过滤器。

43

Enlighten Legend


使用Enlighten Legend,您可以创建独立的交互式图例。自定义标记形状和数据颜色。设置标签格式选项,包括悬停颜色,让您的报表更具有创造力和灵活性。


44

Text Enhancer by MAQ Software


Text Enhancer添加自定义选项,将丰富样式的文本,包括调整文本阴影,旋转,角度,偏斜,对齐等,添加到Power BI报表中。

45

Card Browser


卡片浏览器是一个文档集查看器,具有可翻转的双面缩略图,使用双面卡浏览文档,然后单击以在适当位置查看。

46

Image Grid

在Power BI中将图像进行可视化展示。

47

HTML Viewer


以HTML或纯文本精美呈现您的数据。此可视化允许您以原始样式显示HTML文本字符串(例如,来自SharePoint的富文本列)以及使用换行格式化。

48

Timeline Storyteller


时间线故事讲述者是一个富有表现力的视觉叙事环境,用于呈现时间表。您可以使用时间轴讲故事者使用时间轴表示,比例和布局的调色板以及过滤,突出显示和注释的控件来呈现数据的不同方面。

49

Enlighten Data Story


用您的数据讲述清晰简单的故事。此可视化显示具有突出动态数据值的文本。您可以控制文本和数据值的字体大小,颜色和样式。

50

Sanddance


帮你快速发现海量数据背后的见解,做法参考:


是已经眼花缭乱了,大部分图表只需要点点鼠标,拖动字段就可以轻松做到,有些图表需要你细细探索才能更好的使用哦,以后我也会不定期介绍其中的一些图表。以上图表的示例文件已收集并分享在知识星球,请自行下载研究。

如果你刚开始接触Power BI,可在微信公众号后台回复"PowerBI",获取《七天入门PowerBI》电子书,轻松上手。

the end.

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