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数据可视化工具排名

通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。

比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适的比较方法。

大数据时代，数据驱动决策。处理不好庞大、复杂的数据，其价值将大打折扣。

在2016年至2017年期间，YouTube上的品牌视频内容观看次数增加了99％。圆圈图显示99％是不正确的。这样一来，似乎有99％的视频观看次数是品牌视频，这是错误的。取而代之的是，您需要一个带有两个条形图的条形图，一个条形图表示我们自2016年以来的观看次数并作为基准，另一个条形图表示比该基准增加了99％：

用户希望看到与他们个人需求相关的内容。个性化和自定义可以使用户看到对他们自身重要内容。个性化由系统自身设定。系统ID用于识别用户，并为用户提供与其角色匹配的内容、体验或功能。自定义则是由用户自身完成。为了满足特定需求，用户可以在系统里配置布局、内容或系统功能来定制或改变体验。

这种图表非常流行，不幸的是，它也是数据可视化图表中最被滥用的类型之一。

然而可视化类型的选择，既不是纯粹美学也不是完全个人化。一个不合适的方案，受众可能会觉得乏味或者费解，甚至兼而有之。更有甚之，不精确的数据可视化会造成你和你听众之间的信任壁垒。 

强化文本的一种方法是将其与象形图（就像您在量化图中使用，但仅是一个）结合起来，使用图标或插图。这将有助于为观看者提供有关统计主题的视觉背景，同时让数字说明一切。

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这种类型的图表非常流行，糟糕的是，它也是最常被错误使用的数据可视化类型之一。

展示多个区块比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于100%。但最好避免使用这个图表，因为肉眼对面积大小不敏感。

由于人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，所以使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮助我们更容易的解释趋势和统计数据。

支持蓝牙的设备遍布全球（十亿级别）。节选自一份蓝牙交互报告，由杀手视觉策划设计。

饼图是最常用的数据可视化形式之一。分为饼图（实心）和环形图（空心，带有包含数据的圆条）。

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如果我们要将数据呈现给第三方，另一个基本但关键的要点是使用标题，它和之前的轴标记非常相似。

在人们多选的问题上就会出现比例的重叠，不同选项的百分比之和大于一。为了避免这种情况，不能直接把比例做成统计图。相较于呈现数值，有些图更着重于表现部分与整体的关系。

解决办法是对信息进行优先级排序，在进行充分的研究和访谈后，应该能够识别关键内容，只用屏幕可见区域来显示关键内容。不要长篇大论地讲故事，要展示提炼的关键信息。额外的交互可以作为容纳更多内容的一种方式，而不是让用户被过多的数据压垮。

这门课是教你如何使用我们制作的模版，重在图表的应用，而不是图表如何制作的详细过程，非技术操作

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基于高德地图实现，通过定位经纬度，用散点来表示所在位置的信息指标。

数据采集的数据源有哪些

以上三种数据可视化结构，不仅是一种呈现方式，更是一种逻辑。熟练运用这些逻辑是画好建筑分析图的关键。