技术人最不该忽视可视化数据分析！

4. 颜色在上下文需要保持统一步调，例如之前的图用“绿色”代表香港，下面的图就不应该使用“黄色”或者“红色”，“预测数据”使用绿色，“实际数据”使用蓝色，保持秩序，减轻用户认知负荷;

5. 颜色能比其他视觉通道更能引起注意，也就意味着更容易使人疲劳。确保你使用的颜色是“有序”的，五彩斑斓、明暗跳跃的色彩序列并不可取;

6. 设计之前，可以参照一些品牌设计手册，一般被叫做visual manual。阿里几乎每个BU都会有类似的材料，可以找你们的UED同学要。使用品牌色更容易获得目标人群的青睐。但是也不是所有的品牌色都适用，使用前应当思考下效果。

7. 注意你使用颜色的场合，事实上由于各国文化和宗教信仰的不同，相同色彩在不同人群中的情感性质很不一样。比如中国人喜欢红色，但是不见得西方国家喜欢。还有医院和金融业，也是典型的颜色敏感行业，给炒股的老板看图表不要用绿色作为主色调......

8. 放弃酷炫，我们看数据不是为了酷炫。

★ 统计图表选择推荐

这个网上资料一抓一大把，选择图表前，其实更多的是要想清楚你的数据想传达的目的。数据分析纷纷咋咋，总结起来，不外乎4个目的：对比、聚焦、归纳、演绎。基于这些初始目的出发，我们再选择实例化它。

下图是一张广为流传的图表建议：

四、准备数据

4.1 为可视化调整数据结构

一般来讲，制作数据图表前，或多或少有一系列数据的采集加工环节，以集团开发同学熟悉的ODPS为例，简单来讲如下图流程所示：

多数数据仓库为了满足一定的设计规范、维护能力与健壮性，不会允许数仓上层应用做定制化侵入设计，而各类应用所需要的数据格式不尽相同，在可视化领域，为最后的图表制作，对数据进行一些调整非常常见，特别是使用BI软件进行制图，包括不仅限于以下调整：

★ 1.行列转换

比如为了进行数据对比分析的簇状柱图，不同工具配合交互时，有不同的设置方法。需要对表中的行列数据进行灵活转换，以符合软件要求。

★ 2.可读性转换

原表数据中，很可能只有"ID"、"XXX编码"、英文内容等特征数据，为了我们最后的可视化加工效果，为了图表易于解读，我们需要更多的额外数据进行关联处理，比如：

• 找到这张“事实表”的关联“维表”，拿到ID背后的中文名称、姓名等信息;
• 将英文翻译成对应中文，比如将male与female转换成“男”跟“女”;
• 找到“短名称”、“昵称”等易于识别的数据;
• 从时间数据字段中转换出“季度”、“财年”、“周”、“交易日”等契合业务场景的时间类型字段。

★ 3.针对业务场景的转换

此类转换需要结合一定的具体场景，一般来讲，原始表只提供原始数据，具体场景提供数据转换规则，典型的例如：

• 将“年龄”分段，原始表只记录用户的生日，后期加工成“18~24岁”、“25~30岁”等范围字段值，这类加工有助于用户解读和构建可视化内容。
• 新顾客、老顾客。“新”与“老”都是随着时间推移的相对概念，不太会存储在数仓的原始数据表中，用户需要根据当前分析的时间窗口，自助加工出新老顾客的定义字段。

4.2 剔除异常数据

原始数据中，不免混入异常数据，我们把错误数据(脏数据、测试数据)和不合理数据统称为异常数据。这些数据不剔除，会直接影响可视化最终的展现效果，从而影响分析效果和决策效能。我们在制作图表前，一定要做这一环的处理。

（编辑：新余站长网）

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