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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了数据可视化技术来进行数据分析，而今天我们就一起来了解一下，数据可视化设计都有哪些方法。
1、偏向文字说明
建议的行为是说服的艺术。**告诉某人他们应该在图像中看到什么，他们可能会看到。**可视化附带的文本(支持副本，标题，标签，标题)旨在为观看者提供客观的背景信息，而不是操纵他们对数据的感知。
2、选择错误的可视化方法
每种数据可视化方法都有其自己的用例。例如，饼图用于比较整体的不同部分。它们适用于预算明细和调查结果(同一个饼图)，但并不是要在不同的数据集(不同的饼图)之间进行比较。
饼形图可用于可视化三个竞争企业的收益，但条形图可使两个企业之间的差异(或相似性)更加明显。如果可视化旨在显示一段时间内的收入，则折线图将比条形图更好。
3、令人困惑的相关性
可视化数据集之间的相关性是一种有益的方式，可以使观看者对主题有更广泛的了解。显示相关性的一种方法是将数据集覆盖在同一张图上。当仔细考虑相关性时，重叠会导致aha时刻。当叠加层数量过多时，观众很难绘制连接。
4、避免常见的视觉关联
视觉设计元素会影响人类的心理。**图标，配色方案和字体均带有影响观看者感知的内涵。**当设计师忽略这些关联或避开它们而转而使用创意表达时，这种情况很少会发生。
分析数据可视化在精神上是费力的。在认知的关键时刻，大脑可能不需要花时间来解读熟悉的设计元素的重新构想。
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2023-11-24
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