技术人最不该忽视可视化数据分析！

4. 颜色在上下文必要保持同一法式，譬喻之前的图用“绿色”代表香港，下面的图就不该该行使“黄色”可能“赤色”，“猜测数据”行使绿色，“现实数据”行使蓝色，保持秩序，减轻用户认知负荷;

5. 颜色能比其他视觉通道更能引起留意，也就意味着更轻易使人疲惫。确保你行使的颜色是“有序”的，五彩斑斓、明暗跳跃的色彩序列并不行取;

6. 计划之前，可以参照一些品牌计划手册，一样平常被叫做visual manual。阿里险些每个BU城市有相同的原料，可以找你们的UED同窗要。行使品牌色更轻易得到方针人群的青睐。可是也不是全部的品牌色都合用，行使前该当思索下结果。

7. 留意你行使颜色的场所，究竟上因为各国文化和宗教信奉的差异，沟通色彩在差异人群中的情绪性子很纷歧样。好比中国人喜好赤色，可是不见得西方国度喜好。尚有医院和金融业，也是典范的颜色敏感行业，给炒股的老板看图表不要用绿色作为主色调......

8. 放弃酷炫，我们看数据不是为了酷炫。

★ 统计图表选择保举

这个网上资料一抓一大把，选择图表前，着实更多的是要想清晰你的数据想通报的目标。数据说明纷纷咋咋，总结起来，不过乎4个目标：比拟、聚焦、归纳、演绎。基于这些初始目标出发，我们再选择实例化它。

下图是一张广为传播的图表提议：

四、筹备数据

4.1 为可视化调解数据布局

一样平常来讲，建造数据图表前，或多或少有一系列数据的收罗加工环节，以团体开拓同窗认识的ODPS为例，简朴来讲如下图流程所示：

大都数据客栈为了满意必然的计划类型、维护手段与结实性，不会应承数仓上层应用做定制化侵入计划，而种种应用所必要的数据名目不尽沟通，在可视化规模，为最后的图表建造，对数据举办一些调解非经常见，出格是行使BI软件举办制图，包罗不只限于以下调解：

★ 1.队列转换

好比为了举办数据比拟说明的簇状柱图，差异器材共同交互时，有差异的配置要领。必要对表中的队列数据举办机动转换，以切合软件要求。

★ 2.可读性转换

原表数据中，很也许只有"ID"、"XXX编码"、英文内容等特性数据，为了我们最后的可视化加工结果，为了图表易于解读，我们必要更多的特殊数据举办关联处理赏罚，好比：

• 找到这张“究竟表”的关联“维表”，拿到ID背后的中文名称、姓名等信息;
• 将英文翻译成对应中文，好比将male与female转换成“男”跟“女”;
• 找到“短名称”、“昵称”等易于识此外数据;
• 从时刻数据字段中转换出“季度”、“财年”、“周”、“买卖营业日”等契合营业场景的时刻范例字段。

★ 3.针对营业场景的转换

此类转换必要团结必然的详细场景，一样平常来讲，原始表只提供原始数据，详细场景提供数据转换法则，典范的譬喻：

• 将“年数”分段，原始表只记任命户的生日，后期加工成“18~24岁”、“25~30岁”等范畴字段值，这类加工有助于用户解读和构建可视化内容。
• 新顾主、老顾主。“新”与“老”都是跟着时刻推移的相对观念，不太会存储在数仓的原始数据表中，用户必要按照当前说明的时刻窗口，自助加工出新老顾主的界说字段。

4.2 剔除非常数据

原始数据中，难免混入非常数据，我们把错误数据(脏数据、测试数据)和不公道数据统称为非常数据。这些数据不剔除，会直接影响可视化最终的揭示结果，从而影响说明结果和决定效能。我们在建造图表前，必然要做这一环的处理赏罚。

（编辑：湖南网）

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