如何制作优秀的数据可视化图表
作为数据人，在日常生活和工作之中，我们是否经常被要求制作如下图所示的一些数据统计表格：
总的来看，这些表格看似包含的信息很全，但是其实人脑对数字本身并不敏感，看到数字之后需要在左脑进行进一步思考才能转化为人最终获取到的信息。
而幸运的是，人的右脑对图像信息的处理速度非常快，能达到相同场景下数字处理速度的100倍以上。
基于人脑对数字和图像处理的以上特征对比，我们开始尝试使用图表的方式对数据进行更好的信息传达。
尽管如此，却经常发现自己虽然有数据，却不知道用什么图表来进行数据最佳形式的价值表达，只会使用几个简单的柱状图、折线图、饼图。
在颜和字体等细节样式方面，不知道如何进行更加美观的调配，做出来的图表被人吐槽巨丑。
做好的报告不知道如何进行组合呈现，不知道如何进行合理的布局，最终做出来的报告，甚至有时候自己都有点不忍直视。
要构建一个优秀的可视化仪表板（即真正信息丰富、可以指导行动的仪表板），仅将所有「顿悟」放到画布上是不够的。要让仪表板达到给使用者最佳的信息传达效果，我们必须认真考虑各种规划和设计各种元素。
接下来将从图表类型、颜搭配、仪表板布局设计原则、作品完善四个部分详细地给大家进行讲解，希望能够让大家的商业数据可视化分析报告能力得到一定提升。
1学会使用最佳的图表类型
时间趋势分析
时间趋势分析，是我们日常工作中应用最为广泛的方法之一。对于这类场景，我们通常可以选择折线图、柱状图来更好地进行数据到时间趋势的分析，比如上图所示，我们用折线图来分析每个地区的年度合同金额走势。
但是如果我们同时还想知道总的销售额在每年的走势如何，仅仅通过折线图或者柱状图显然是无法表达的。如果想知道每年总的销售额的走势，这个时候我们就可以通过范围面积图、堆积折线图或者堆积柱状图来实现。
但是这三其实者也是有区别，范围面积图和堆积折线图是以每个地区作为一个模式的（单独观察每个地区的合同金额走势也同样方便），而堆积柱状图是将每个月份作为一个模式的。
比较和排序分析
第二种要给大家介绍的是比较和排序分析，对于这类场景，我们通常可以选择条形图或者柱状图来进行对比比较和排序，这是因为他们都是基于相同的基线然后将数值显示为长度或者高度，使得值与值之间的对比分析变得异常容易。
相关性分析
我们经常会有一些需要进行相关性探索分析的数据，例如研究某一种商品的单价和销售额之间的关系，研究员工考勤时间和离职率之间的关系，研究温室温度和作物生长的关系等等，这个时候采用散点分布图也许是我们的首选。
但是需要注意的是，相关性分析并不能保证绝对的存在关系，只是表示可能存在关系。一般来说，在用散点图进行资料的相关性分析时，我们还可以引入趋势拟合线进行辅助判断。
对于不同单位的数据，在FineBI中我们可以采用分面分析的方法。分面展示其实是提供了一种将多项指针并列分析的数据观察视角。
比如我想同时观察温度和衬衫销售的数据统计趋势、观察合同金额和购买数量的关系，这个时候就可以使用分面分析来进行资料统计观察。通过分面，可以分析不同指标的相关性，从而发现资料的潜在关联。
>数据可视化大屏设计

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