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　　编者按：数据可视化已经是当今的潮流，它帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。如果采用了不合适的数据表现形式，反而会影响理解甚至造成误导，来看看本文介绍的20条实现高质量数据可视化的实用建议吧。本文来自编译。

　　如今应用程序的设计开发越来越多地由数据驱动，因此人们对于高质量的数据可视化需求水涨船高。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导，因此本文列出如下20条优化建议，希望能够帮助你实现更好的数据可视化。

　　如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。一个数据集可以用很多种方式来表述，具体采用哪种方式要取决于用户的需求。所以一定要从检查数据集和调研用户需求着手来选择图表类型。

　　截断数据会导致错误的表述。在下面的例子中，通过左边的图表，你可以很快得出B值是D值的3倍多的结论。而实际上，二者的差距要小得多（见右图）。

　　左边的插图是含义模糊的折线图，右边的竖条图就很清晰地表示了每个月的数据变化

　　例如：上图使用了折线图来表示每年的收入，如果数值是按月更新的，那么就需要按月查看图表。用户可能会认为连接“标记”的线上的每个点都代表了当时的收入值，而实际上在那个特定时间的真实收入数字是未知的。

　　有时为了节省图表空间，你可能会倾向于使用双轴图表，即两个数据系列具有相同的衡量标准，但各自变化幅度不同。这种图表不仅难以阅读，而且不能清晰地表示两个数据序列之间的对比。大多数用户不会注意显示比例，他们很可能只是扫一眼图表，然后得出错误的结论。

　　饼图是最受欢迎的图表之一，但也是经常被滥用的图表。大多数情况下，柱状图是一个更好的选择。但是，如果你决定使用饼图，这里有一些如何使它正确发挥作用的建议：

　　如果没有适当的标签，无论你的图表有多好，它都不会有意义。直接在图表上贴标签对所有浏览者都有很大帮助。而对照图例需要把数值和相应的区域一一对应上，会耗费浏览者更多时间和精力。

　　直接把数值标签放在区块里可能会降低图表的可读性，如果有很小的区块也不容易显示完全。正确的做法是，在区块外部添加黑色的数值标签，与每个区块标出明确的联系指向。

　　一般来说，饼状图不是可读性最好的图表，因为很难直观对比相似的数值。但当我们把中间的部分去掉，得到一个甜甜圈形状的图，这样的确腾出了空间来显示额外的信息，但却牺牲了清晰度，所以如果处理方式过于极端就会使图表失去作用。

　　避免过多不必要的华丽修饰，因为它不仅让人分心，而且可能导致对数据的误读和错误认知。制作图表时应该避免如下情况：

　　根据美国国家眼科研究所的数据，大约每12个人中就有一个是色盲。你的图表需要让尽可能多的受众都能够读懂，所以也要注意尽量采用无障碍设计。

　　确保排版能够准确清晰地传达信息，帮助用户关注数据本身，而不是分散他们的注意力。

　　这个简单的技巧将确保用户能够更方便地查看图表（而不至于使他们的脖子紧张）

　　如果你的任务是在网络和移动项目中添加交互式图表，你应该问的第一个问题是我们将使用什么图表库？现代的图表库已经应用了许多前面提到的规则。基于一个定义好的库进行设计，可以确保实施的便利性，并为你提供大量的交互想法。

　　数据可视化不仅仅是静态的图表，我们有很多方法可以通过改变参数、可视化类型、时间轴来帮助用户探索和发现更多结论，使数据价值和洞察力最大化。在下面的例子中，你可以看到 iOS 健康应用程序，它使用了各种数据展示的组合进行很好的展示。