饼图的艺术：学术写作中的最佳实践和常见陷阱
饼图的艺术：学术写作中的最佳实践和常见陷阱
饼状图在学术写作中很常见，见于研究论文、演讲和学位论文。但是，许多研究人员发现很难饼状图很好地显示了他们的数据。最近的一项研究表明，饼状图在科学论文中，仅使用 0.12% 的墨水来记录数据，其余 88% 的墨水用于其他用途1.
什么是饼图？
饼图是一种圆形统计图形，以切片形式显示数据，每个切片代表整体的一部分。它们在学术写作中被广泛使用，以直观地显示部分与整体的关系和百分比。
示例：显示不同科学学科研究资金分配情况的饼图。
为什么在学术写作中使用饼图？
- 直观的比例可视化
- 可以有效显示类别的相对大小
- 易于广大受众理解
- 数据的紧凑表示
- 有助于强调重要类别或趋势
“精心设计的饼图可以一目了然地传达复杂的信息，使其成为学术交流中非常宝贵的工具。”——Edward Tufte 博士，数据可视化专家
使用饼图的最佳实践
- 限制切片数量（理想情况下最多 5-7 个）
- 使用清晰、对比鲜明的颜色
- 从最大到最小对切片进行排序
- 从 12 点开始顺时针移动
- 尽可能使用直接标记
- 确保总数加起来为 100%
- 避免使用 3D 效果或爆炸切片
提示：当您有许多小类别时，请考虑将它们分组到“其他”类别中以提高可读性。
要避免的常见陷阱
- 使用饼图进行随时间变化的比较
- 显示太多类别
- 对相邻切片使用相似的颜色
- 利用 3D 效果扭曲比例
- 省略标签或图例
- 使用饼图来显示细微的差异
“比饼图更糟糕的是，有好几张饼图。”——Jean-Luc Doumont 博士，科学传播专家
饼图的替代品
当饼图不适合时，请考虑以下替代方案：
- 用于比较类别的条形图
- 部分与整体关系的堆积条形图
- 分层数据的树形图
- 用于添加中心指标的环形图
饼图在不同领域的应用
饼图 学术出版物中的流行程度（2020-2024）领域 使用饼图的论文百分比 通用应用
药物 18% 患者人口统计
经济学 22% 市场份额分析
社会科学 25% 统计调查结果公布
环境科学 15% 物种分布
琐事与事实
- 第一个已知的饼图是由 William Playfair 于 1801 年创建的
- 弗洛伦斯·南丁格尔使用饼图（称为“鸡冠图”）来说明克里米亚战争中的死亡原因
- “饼图”一词最早由法国工程师查尔斯·约瑟夫·米纳德于 1858 年提出
- 研究表明，人类对面积的感知不如对长度的感知准确，因此条形图通常更适合进行精确的比较
案例
- Few, S. (2007). “把馅饼留着当甜点。”Perceptual Edge 视觉商业智能通讯。
- Tufte, ER (2001)。定量信息的可视化显示。Graphics Press。
- Friendly, M. (2008). “统计图形的黄金时代。”《统计科学》，23(4)，502-535。
这一事实表明，我们需要重新审视饼图设计。饼图是书面显示数据的关键。它们必须既美观又准确，使复杂的信息变得简单明了1。
关键精华
- 饼图在学术写作中很常见，但通常设计不佳，导致效果不佳。
- 关注数据墨水比率和平衡以使饼图发挥良好作用非常重要。
- 使用小倍数和并行排序有助于在饼图中显示更多数据。
- 遵循格式塔原则并明智地选择颜色有助于使数据清晰且易于理解。
- 避免过于复杂和错误的指标对于饼图很好地分享研究结果至关重要。
数据可视化中饼图的陷阱
饼图通常用于显示数据，但是使用起来可能比较棘手。专家们对其用途存在争议长期以来。虽然有些人支持这些观点，但在许多情况下，这些观点很难被理解。
为什么饼图对视觉传达有影响
饼图要求观众比较面积或角度，这对人类来说很难。1984 年的一项研究发现，人们在以下情况下得出更准确的结论：条形图比饼图2。这是因为我们的大脑经常会错误判断角度，从而导致错误的数据解释2。
当切片很多或切片很接近时尺寸饼图变得难以阅读。大多数专家建议只在简单的是或否数据中使用饼图。即便如此，添加数字也有助于使饼图更清晰2。
解读饼图的认知挑战
Stephen Few 等人表示，饼图可能会导致错误的结论2它们依赖于比较区域或角度，而这正是我们的大脑所难以解决的问题。条形图更好，因为它们使得通过一个维度比较数据变得更容易2。
饼图、环形图和仪表图在数据分析中不受青睐，因为它们不如条形图3。它们使用面积来显示数据，这比使用距离的条形图更难阅读3。
尽管饼图看起来不错，但它们在显示数据方面不如其他图表那么好2。但它们在某些情况下效果很好，例如显示单个百分比或数据以百分比形式显示3。
有效饼图设计的最佳实践
使用时数据可视化设计，饼图可能很难制作。但是，通过一些关键技巧，我们可以让它们发挥作用。让我们来看看设计好的饼图的一些重要原则。
简单性：限制切片数量
保持简单是饼图设计的关键。尽量不要在饼图中放置超过 5-6 个切片4。这让人们很容易看到什么是重要的。太多的切片会使图表难以理解。
选择颜色以清晰区分数据
选择正确的颜色也很重要。选择彼此突出的颜色4避免使用过于相似的颜色。使用明亮、容易看到的颜色1。另外，直接标记饼图切片可避免使用图例，避免使图表变得混乱。
通过使用这些技巧，您可以制作出美观且实用的饼图。记住，数据的重点可视化的目的是使信息清晰易懂。这些技巧可以帮助你用饼图做到这一点41。
学术写作中饼图的替代品
饼图经常被使用，但在学术写作中有更好的方法来展示数据。条形图和柱状图非常适合比较数值。它们让您轻松查看条形或柱形的长度5。100% 堆积条形图是另一个不错的选择。它显示了整体的各个部分，而没有饼图的问题。
有时，图表需要拆分刻度来显示细小但重要的数据差 异5. 如果 3D 图表能够真正展示第三维度，那么它就会非常有用5。“图表垃圾”是指图表上多余的、对理解数据没有帮助的东西5。
图表中颜色过多可能会让人感到困惑，难以理解5。显示较少的类别可以使图表更清晰、更易于阅读5。这些技巧对于在学术写作中制作清晰显示数据的图表至关重要。
可视化技术 为什么选择 限制
条形图 – 可以轻松比较值– 适用于分类数据 – 可能无法有效显示比例
柱形图 – 可以清晰地比较价值– 适用于时间序列数据 – 跨多个系列比较值可能具有挑战性
百分比堆积条形图 – 有效显示整体内的相对比例– 避免饼图的认知挑战 – 对于某些读者来说可能不太直观
查看饼图的这些替代方案有助于作者为他们的研究制作更好的数据可视化6威尔金森在《图形语法》一书中强调了良好图形设计的重要性6借助新技术，制作和共享复杂的视觉效果变得更加容易，有助于使学术论文中的数据更加清晰、更具影响力6.
饼图的艺术：学术写作的最佳实践和陷阱
饼图是学术写作中展示数据的绝佳工具，但需要谨慎使用。卡维塔·兰加纳坦印度艾哈迈达巴德管理学院信息系统专家谈到了数据可视化。她指出了错误的尺度和缺失的部件等问题7。她的书展示了如何选择正确的图表并很好地利用设计来讲述一个强有力的故事7。
饼图对于理解数据来说可能比较困难。新研究显示饼图和条形图在显示数据方面具有不同的优势8. 选择最佳方法来清晰地共享数据是关键8.
创造真实而强大的数据视觉效果的关键在于了解你想要展示什么。Ranganathan 的书强调了设计的作用，比如颜色理论和平衡，制作能够很好地传达信息的视觉效果7。研究还表明，制作符合观众知识水平和兴趣的视觉效果非常重要8.
数据可视化提供了很多产生影响的机会，但在当今数据丰富的世界里，要做到这一点并不容易。Ranganathan 的教学有助于澄清数据可视化并为读者提供发现数据可视化错误的方法7. 最近的研究强调需要多次检查数据的准确性和真实性8.
掌握学术写作中的饼图意味着平衡他们的挑战最佳实践专家表示，了解设计、观众的喜好以及道德问题是实现良好数据可视化的关键8凭借这些技能，作家和研究人员可以制作出吸引注意力并清晰地分享复杂信息的饼图8.
最佳实践 常见的陷阱
限制饼图中的切片数使用清晰、独特的颜色调色板根据受众的知识水平定制可视化强调数据可视化背后的意图通过多重检查确保数据完整性 过分强调工具而非故事未能根据受众量身定制可视化效果尺度不平衡和战略疏漏缺乏对设计原则的关注对数据准确性和完整性考虑不足
“数据可视化中的道德考量是 Ranganathan 这本书的核心，强调了真实数据表示的重要性。”7
使用技巧学术写作中的饼图随着数字世界的变化，这仍然是关键。通过遵循最佳实践避免错误，关注数据真实性和道德性，作家和研究人员可以使用饼图来分享复杂的信息并激发洞察力789，,,
平衡数据可视化的美观度和准确性
制作出色的数据可视化意味着在外观和事实之间找到平衡。美观的图形会吸引注意力，但它们的主要作用是清晰而真实地分享信息。选择正确的视觉元素， 喜欢颜色和塑造，是确保数据清晰且有意义的关键。
视觉编码在传达信息中的作用
良好的数据可视化需要知道视觉效果如何影响我们看待信息的方式。例如，使用双 Y 轴通常是一个错误，因为它会让人感到困惑10。此外，条形图中倒置的 Y 轴使得趋势难以看出10。选择正确的颜色、图表类型和标签对于清晰的沟通至关重要。
设计师在制作可视化时应该考虑人们如何看待事物。倾斜的标签会使图表难以阅读，因此最好保持标签笔直10. 堆叠条形图中的颜色太多，难以看出不同之处10，而比较中间部分可能会增加混乱。
为了解决这些问题，最好在堆叠条形图中使用较少的类别，以使其更易于阅读10。如果你做不到这一点，将不同的组分成不同的图表效果会更好10.
“有效的可视化可以避免混乱和不必要的元素，从而专注于清晰地传达信息。”11
通过了解视觉元素的工作原理并遵循最佳实践，研究人员可以制作美观而准确的图表。这样，复杂的数据就能够以一种吸引观众并清晰传达信息的方式共享。
科学出版物中常见的可视化陷阱
数据可视化是科学论文中分享研究成果的关键。但作者经常会遇到一些可能引起困惑的问题。最近的研究指出颜色问题，塑造,尺寸及取向在视觉上。
分析颜色、形状、大小和方向的误差
-研究表明图表经常被误用。规模被视为最大问题12进行测试以查看错误最常发生的位置，并且发现巨大差异12.
之前，我们列出了 51 个可视化错误12。各领域的专家讨论了这些问题。他们研究了这些错误如何影响我们12.
细节过多、标签不清晰、格式不统一是期刊图表的大问题13遵守期刊规则、检查数据质量和使视觉效果清晰是改善科学论文数据视觉效果的关键13.
了解并解决这些问题有助于使数据可视化更清晰、更有力。这样，研究人员可以更好地分享他们的研究成果1213.
确保图形表示的清晰度和完整性
有效的数据可视化是学术写作的关键。它可以帮助研究人员清晰、引人入胜地分享复杂的信息。但是，确保我们的图表清晰、真实是件棘手的事。它需要很好地掌握最佳实践和常见错误1通过擅长数据可视化，我们可以使我们的研究变得更好，并帮助做出合理的决策。
-数据墨水比率这是 Edward Tufte 的一个伟大想法。它说我们应该用更多的墨水来记录数据，用更少的墨水来记录其他东西14. 如果我们不遵循这一点，比如错误地设置 y 轴或使用不同的比例，我们的图表可能会产生误导14.
远离图表垃圾或图表中不必要的部分，是清晰、真实的数据可视化的关键14. 多余的网格线、无用的颜色和 3D 效果等因素会使信息难以查看和共享14.
“图形完整性必须是图形卓越的第一原则。” ——Edward Tufte
为了保持图表清晰、真实，我们需要平衡外观和事实。我们应该使用正确的图表，并提供清晰、有用的信息14通过遵循这些技巧，我们可以使我们的学术工作变得更好，并帮助人们更深入地理解我们的研究结果。
文本挖掘洞察可视化最佳实践
运用文本挖掘在大量文献中，研究人员发现了许多更好的数据可视化技巧16。这些技巧有助于使可视化更有效。它们对于想要改进数据展示方式的作者和研究人员非常有用。
一个重要提示是保持饼图简单16最好只分成几个部分，这样数据就更容易看清了。巧妙地使用颜色也可以让饼图更容易理解16.
文本挖掘还展示了哪些可视化最适合不同的数据和目标。例如，条形图适合显示数量。树形图适合显示层次结构数据，弦图可以很好地显示关系16.
来自的见解文本挖掘强调在数据可视化中平衡外观和准确性的重要性。遵循这些指导原则有助于作者和研究人员制作更好的可视化。他们可以清楚地与他人分享他们的发现17.
随着数据的增长，对更好的数据可视化工具和方法17。Tableau® 和 Microsoft Power BI® 等工具现已被广泛使用。它们帮助组织快速了解其数据17.
这些文本挖掘见解为提高数据可视化技能提供了路线图。通过遵循这些最佳实践，作者和研究人员可以使他们的工作更具吸引力和清晰度。这确保他们的信息清晰而诚实地传达17.
结语
饼图是学术写作中展示数据的好方法，但我们必须明智地使用它们。良好的数据可视化关注要点，确保每个部分都有助于共享数据18.
饼图在很多领域都很流行，但它也有一些缺点19. 人们可能很难比较类似的尺寸并观察随时间的变化19. 有时，其他图表（如条形图或树形图）效果更好，可以更清晰地查看数据19.
目的是使数据视觉效果美观且准确，使信息清晰、真实18通过使用最佳实践，例如不要有太多切片并使用清晰的颜色，我们可以很好地使用饼图19随着技术和数据的增长，我们必须继续努力使我们的视觉交流清晰实用18.
常见问题
在学术写作中使用饼图的最佳做法是什么？
要制作有效的饼图，请将切片数保持在 5-6 之间，并确保它们总计为 100%。使用清晰易见的颜色来显示每个类别的重要性。直接标记饼图切片有助于避免使用图例，因为图例会使图表变得混乱。
在数据可视化中使用饼图的常见陷阱有哪些？
饼图比较复杂，因为它们要求观察者比较面积或角度，这对人类来说很难。我们的大脑经常会误判角度，导致数据解读错误。饼图也很难阅读，因为饼图有很多切片或大小相似，让人很难看清哪些是重要的。
在学术写作中，有哪些可以替代饼图的图表？
在学术写作中，饼图并不总是最好的选择。条形图和柱形图更适合用来比较数值，因为它们可以让查看者轻松看到长度。百分比堆积条形图是另一个不错的选择，它显示了不同类别如何融入一个整体，而没有饼图的问题。
研究人员和作者如何确保数据可视化的清晰度和完整性？
为了获得清晰可靠的数据可视化效果，了解不同可视化方法的局限性和最佳方法是关键。准确和公开数据也至关重要。通过研究文献中的数据可视化，研究人员可以找到制作良好可视化效果的有用技巧。
视觉编码在创建有效的数据可视化中发挥什么作用？
制作数据视觉效果时，外观与准确性之间要保持平衡。外观很重要，但主要目标是正确显示数据。颜色、形状和大小等视觉元素的选择是清晰而有意义的数据呈现的关键。