精通这五大数据图表类型，让你的图表制作游刃有余！

精通这五大数据图表类型，让你的图表制作游刃有余！

在日常工作中，数据图表是信息呈现的重要工具。掌握不同图表类型的特点和制作要点，可以让数据表达更加准确和直观。本文将介绍五种常见数据图表类型及其制作技巧，帮助你更好地呈现数据信息。

数据图表制作配色技巧

色彩匹配是数据图表设计中非常关键的部分，它直接影响用户对产品的第一印象。在介绍具体图表类型之前，我们先来看一下数据图表制作的色彩匹配要点：

• 整体配色要保证其可访问性
• 颜色不超过5种，尽量选择相似的颜色，不干扰视觉
• 选择低亮度、高饱和度的色彩更有利于长期关注
• 注意保持简洁，避免使用多余的装饰元素，如3D效果、网格线等
• 颜色选择符合颜色心理学

柱状图和条形图

柱状图是最常用的数据图表之一，用于描述分类数据之间的比较。所描述的数据可用于区域、类别和时间周期，适用于不需要显示数据变化趋势的场景。以下是柱状图设计要点：

• 画布高度空间应合理利用
• 柱状图扩展能力有限，数据条目不超过12条
• 尽量不要倾斜横轴数据标签文本，以提高阅读效率
• 坐标从0开始，使数据更准确
• 柱间距不得大于1/2柱宽，以保持数据易读性
• 基础柱状图采用统一颜色
• 空数据也要显示，以避免让用户产生分类错误的误解

如果设计中柱状数据图表的制作不符合上述条件，也可以使用条形图。条形图改变了柱状图的X轴和Y轴的位置。虽然类型非常相似，但条形图可以携带12个以上的数据条目，对于数据标签文本太长的情况也有更好的兼容性，经常用于列表的设计。

折线图

折线图用于反映一段时间内数据变化的趋势，因此折线图将用于显示随时数据比较的变化趋势。折线图通常用于定量值，X轴用于分类或顺序刻度。对于折线图的使用，建议如下：

• Y轴的刻度值应合理，以最大限度地显示当前数据波动。建议折线波动幅度占整个Y轴的2/3
• 要清楚地反映数据随时间变化的趋势，需要3个以上的显示数据
• 虽然光滑的折线非常漂亮，但也需要考虑数据转折点的直观呈现
• 折线应采用实线，以保证易读性
• 折线图数据图的制作很容易处理大量数据。建议添加比较数据进行比较参考，如平均值

饼图与环图

如上图所示，左边是饼图，右边是环图。饼图由扇形、映射角度和面积组成，反映数据的分类比例。环图和饼图属于同一类型，环图映射弧长，显示数据的分类和比例。当需要反映一组数据中每个数据类型的比例，观察部分与整体的比例时，可以使用饼图或环图。即时设计对饼图和环图的总结如下：

• 扇形块的类别不应超过9个。如果类别太多，可以考虑将不重要的值合并成“其他”
• 饼图的切分将最大的一块放在12点，顺时针排列，便于阅读识别
• 注意文本标签的可读性
• 所有数据必须相加 100%
• 饼图中不能有负值
• 数据图表中每个数据的颜色应该不同
• 环图的厚度要合理

散点图

散点图中数据之间的关系包括：正相关、负相关、不相关、线性相关、指数相关等，通常与回归线结合，对现有数据进行总结、分析和预测。散点图的使用总结如下：

• 数据图表制作中的字体数量和类型不得超过3种
• 散点图本身可以承载两个维度数据，但改变散点的形状、颜色和大小最多可以承载四个维度，即气泡图
• 尽量增加趋势线，方便用户获取数据信息
• 坐标线比刻度线更醒目，主次划分好

地图

地图是将真实世界转换为平面，通过图形的位置显示数据的地理位置，通常用于显示数据在不同地理区域的分布。

总结

要做好数据图表的制作，需要突出数据的价值，便于分析和美观。在制作数据图表时，设计师应该考虑如何使用户在数据分析中更容易阅读，并提高用户的效率。以上是本文总结的数据图表制作要点，希望对您有所帮助。