总览

首先在研究阶段，你要从不同角度观察数据，浏览他的方方面面。然后考虑如何让你的可视化更清晰。

建立视觉层次

看图表的第一反应是扫一眼看有什么有趣的东西，比如明亮的颜色，较大的物体等。我们可以利用这一点。用醒目的颜色突出显示数据。

或许我们的每个图表都应该让用户为最大值或者最小的那一列或者数值定制颜色。

帮助用户快速关注到图形的重要部分，把其他的都当做背景。

同样数据的图在调整过视觉层次后在视觉效果上差好多。之前的问题就在于让大脑困惑什么才是重点。

增强图表可读性

通过一些基础手段来增强图表的可读性，比如增加标注，更广的色阶，挑选合适的视觉暗示。

描述背景信息

比如我们的仪表盘，支持配置红绿色谁增谁涨就是标准的背景信息，就是去符合人的背景知识。还有就是下面的失业人数图：

用负的来代表否定的东西。

留白

提倡要有一定的留白，留白的原因是突出重点的数据。主要要区分开留白与普通数据，如果留白和普通数据差别不大，会影响视觉效果。

高亮显示重点内容

可以换一种视觉暗示来突出显示重点的部分。

注解可视化表达了什么

目前我们的注解只有标题。

我们 DI 的报表是否可以支持较好的注解能力，来更容易让用户读懂报表？

甚至是字体..

从不同角度做一些计算

这在目前 DI 的散点图里好像体现到了这部分的思想，用一些简单的计算就能更好的显示。这种辅助计算线。

或者如下计算了一点差值和总值，内容丰富多了：

要考虑人们是如何理解图标的，他们是否不得不心算才能得到结论，帮助读者做一些数学计算~

可视化常犯的错误

新颖的图表

我们要根据数据选择图表，而不是根据图表来灌入数据。先去理解数据，而不是先去寻找新颖的图表。

一切皆能可视化

并不是你所有的数据都需要可视化出来，只显示人们关心的数据。也不是只要有数据，就一定要可视化，没有对比的话直接把数值展现出来也就足够了。

让可视化看上去很美

其实还是老问题，重要的是数据以及你的目的，关注点错了就没有意义。

固守可视化的规则

可视化并没有严格的规则，但是任何文化活动，都不能在虚空中表演。基于一定的传统，预期和常识进行，不过不要盲从规则。

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