谈到数据可视化,很多小伙伴第一个想到的就是“美”!其实不然,数据可视化主要是借助图形化手段,清晰有效地传达信息。图形化只是一种手段,而清晰有效的传达信息才是目的。
如果仅仅为了追求“美”、“酷炫”、“高级”,忽略了可视化的最终目的,就会产生一堆看起来高大上但是难于理解的图表。比如在这个图表中,“教材整体难度”被做成了立体条形,整个图表又进行了倾斜,大大增加了理解难度,可视化的意义不复存在
如果想要高效的传达信息,就一定要尊重人类的视觉认知规律,否则就会适得其反。而怎样才算符合人类的视觉认知规律呢?格式塔完形法则会告诉我们一些答案。
格式塔是德文Gestalt的译音,意思是“形状、形式”。格式塔完形法则(Law of Organization)是心理学家在认知领域中的研究成果,它认为人类对事物的知觉并非根据此事物各个分离的片断,而是以一个有意义的整体为单位。
人们在知觉时总会按照一定的完形组织法则把经验材料组织成有意义的整体,而不是只看到互不相连的边、线和区域。
如果我们在可视化时能遵守完形法则,就会大大提升信息沟通的效率。今天我们就一起了解几种完形组织法则:
1.邻近(Proximity):接近或邻近的物体会被认为是一个整体,比如在这个图中,我们会更倾向于把邻近的竖线看成一组,认为有五组双竖线
因此,在数据可视化的过程中,我们可以通过邻近来进行视觉分组。比如如果我们想要展示一组产品的价格主要分布在三个区域:10元、25元、55元三个价格附近,我们可以这样展示
2.相似(Similarity):有明显共同特征(如形状、颜色、方向等)的物体会被认为是一个整体。比如在这个图中,我们更倾向于把相同颜色的竖线看成一组,把他们分成黄色和白色两组
由此,我们就可以通过形状、颜色等的区分来进行视觉分组。比如在进行波士顿矩阵分析时,我们就通过颜色来区分不同的产品分组
3.连续(Continuity):视觉倾向于感知连续的形式而不是离散的碎片。比如在这个图中,我们倾向于认为是两条弧线,而不是n条线段
由此我们可以知道为什么折线图多用于展现趋势,而不适合用在非连续的项目上。比如在这个图中,我们倾向于认为这是销售额在某个阶段的变化趋势,但实际却是不同项目的销售额对比,这就容易造成受众的困扰
4.图形-背景(figure-ground):知觉到的东西大于眼睛所见到的东西。在具有一定配置的场内,有些对象凸显出来形成图形,有些对象退居到衬托地位成为背景,而不同的人会注意情景中的不同部分。
比如这个图,既可以看成是一个花瓶,又可以看成两个相对的侧脸
由此,在数据可视化中,可以通过增加图形和背景间的区分度来强化需要凸显的对象。
比如在对比不同公司的销售额时,如果要凸显本公司的表现,我们可以将所有竞争者统一成灰色变成背景,让本公司成为视觉重点
5.简单(Simplicity):人类的知觉偏爱简单的结构,从而造成知觉有一种潜意识的简化倾向,过于复杂的设计容易产生理解障碍。
这也是我们前期关于图表的推送中一直在强调的问题:减少不必要的元素,最大化墨水比。试着删除一些元素,如果删掉之后完全没有影响,那它就是多余的
好了,本期的技能就介绍完了。相信你已经对数据可视化有了更多的认识,可视化绝不仅仅是为了美观,它的目的是更清晰有效的传达信息,而图形化只是一种手段。当然,你要达到目的的第一步,是要掌握这些手段。
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