淺析圖表中的視覺暗示
一、前言
從客觀邏輯來講，直觀的數字的確比抽象的圖形更有可信度，但是大腦卻對處理圖形內容上會更容易理解。就像下圖一樣，我只是給你光禿禿的數據表格，也許你會漏掉一些有價值的東西。但是好的可視化來表達這些數據，你會挖掘數字背后的信息。
之前列舉過很多復雜又有趣的可視化案例，這次準備談一談數據可視化圖表中的視覺暗示。
當我們設計可視化圖表的時候，首先，我們要知道我們有什么數據，需要哪些元素來二次加工這些數據。這時，我們就要先了解到可視化的組件有哪些?在這里我將它分為幾個部分用下圖作示范。
二、視覺暗示
這些組件相互協作。其中視覺暗示是組件中重要的一部分，如果選擇錯誤的視覺暗示便會影響到其他的組件，使圖表變成無用的圖形。我們能用到的視覺暗示通常有:長度、面積、體積、角度、弧度、位置、方向、形狀和顏色。所以正確的選擇哪些視覺暗示就取決于你對形狀、顏色、大小的理解，以及數據本身和目標。
1. 長度
我們經常看到的柱狀圖、條形圖，這就是長度的視覺暗示。數值越大，長度就會越長。經常用于對比類數據里。長度是圖形中兩端之間的距離，坐標中最小值要從0值開始，否則并不能準確的反映出真實的價值。
2. 面積和體積
我們普遍都會將數值大小用物體的大小來表達。長度和面積通常用在二維空間里的數值大小對比，體積則用在三維空間里進行多維度對比。這里要強調兩點：第一，你要注意你用的是幾維空間;第二，面積大小應該按照面積進行擴大縮放，而不是長寬。
3. 角度和弧度
角度是相交于一個點的兩個向量，取值范圍在0度到360度,形成一個圓形。
角度的視覺暗示一般都用在餅圖。這時候你也許會聯想到餅圖的近親:環形圖，但環形圖的本質是將餅圖的中間區域切除，所以環圖的視覺暗示并不是角度，而是弧度。
餅圖和環形圖的優勢是讓用戶快速的了解到數據之間的占比分配，但是如圖，它們不適用于過多分類的數據。
4. 方向
方向是指坐標系上一個向量的斜度，可以看到上下左右及其他方向。一般用在折線圖上，表現是增長、下降還是波動。這里要注意一點，隨著坐標軸的比例變化，斜度的大小也會受到很大影響。所以根據實際情況，適當調整比例，使變化大的數據放大比例來突出差異，反之，變化微小且不重要的，避免放大比例。
5. 位置
散點圖就用了空間中的位置作為視覺暗示，通過點的形式展現在x、y坐標軸上。每個點代表一個數據，點的位置由變量的數值決定。當大量數據展示出來的時候，就可以看出趨勢和相關性，并且比別的視覺暗示占用空間更少。
- 趨勢：上升、下降;
- 相關性：集群、離群。
6. 形狀
當在一個圖表中有多個對象和分類時，用不同形狀或者符號來表示。這就是形狀上的暗示，通常運用在散點圖內，符號或者形狀比顏色更容易區分類別。比如用文字符號表示不同分類。
7. 顏色
在圖表的顏色視覺暗示中分為兩種，色相和飽和度。
色相是指區別紅、黃、綠、藍等各種顏色，運用在在圖表中不同顏色可以表示不同的數據分類。
飽和度是指色彩的純度，顏色的純度越高則飽和度越高，如鮮紅;混雜了白色、灰色或其他色調的顏色，則飽和度越低，如粉紅、黃褐等。在圖表中可以用一種顏色飽和度的高低表示同一變量程度的高低。
運用顏色做暗示時，要注意考慮到色盲、色弱人群可能不容易通過顏色來區分圖表的緯度和變量。
三、下面結合多個視覺暗示的舉例
1. 色相+位置+長度
2. 顏色(色相+飽和度)+面積+位置
3. 符號+顏色+位置
【本文是51CTO專欄機構“豈安科技”的原創文章，轉載請通過微信公眾號(bigsec)聯系原作者】
