2015-12-21
条形图的基线必须从零开始
条形图依赖长度来呈现数据。短的条块代表较低的值，长一些的则表示较高的值。条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。
当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。
举例来说，请看上图。左边第一幅条形图比较了两个值：50和100，它有一条并且它有一条以零为起点的基线。很好。代表数值100的条块长度正好是数值50的两倍长，为100正好也是50的两倍大小。
但当你把基线变为一个更高的、非零的值时，第一个条形的长度变短了，而另外一个条形的长度却没有变。此时值为100的条形不再是值为50的条形的两倍长。以此类推，当最后左边代表数值50的条形彻底消失了，意味着100无限地大于50了。
条形图的基线必须从零开始。
3月31日目标的值为7,066,000，比6,000,000高17.8%，然而第二个条形几乎是第一个条形长度的三倍。
有人也许会反驳说，这张图的重点在于两个值的差而非这两个值本身。即便如此，用条形图来表示本身就是一个错误的选择。使用时间序列来呈现月累积数也许会更好。
不要过分热衷于饼图
有些人认为，应该完全避免饼图。他们也许是对的，也许又不是。有些人也许会说，使用饼图完全是一种不可原谅的错误。对此，我不同意。不管怎样，事实情况是人们仍然使用饼图，所以我们至少可以争取正确地使用它们。
避免过度切割饼图，否则最终对它的阅读将难以为继。
那么多少是“太多”？这是一个判断力的问题。不过，如果已经很难从图中看出其中一块扇形是另一块两倍大，或者好几个较小的扇形区域看起来差不多大时，在扇形切割上面就该收手了。此时可以考虑把较小的类目归入一个更大的：“其他”。圆环图也是一样。
同时也考虑一下用其他种类的图表来表示比例。
不要太依赖于饼图。
例：这张饼图来自维基百科，它展示了国家的不同区域。
左边这张饼图中已经切割了许多块，但旁边另分离出一张饼图，显示了左图中看不清楚的更小国家的情况，以此来提供更多的信息。有许多方式可以展示这组数据，比如树状图、按照数据比例制作的图标，或者就用普通的地图。单薄的饼图只适用于显示只有几组值的数据。
尊重部分所占整体的比例
关于这一条，最常见的错误发生在调查问题允许多选时。比如说：“你上周使用了哪一种交通工具？可以多选。”这样的话，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，你不能直接把比例做成统计图。
每一个值都是一个单独的整体，因此在这一例中，用三个堆积式条块（或普通的条块）会更直观地表现每个值的比例。
展示数据
让读者看到数据，这是可视化的重点。如果数据的呈现不够清晰，就违背了做图表的初衷。这常常是因为一张图里的数据太多，于是读者的兴趣就被分散了。
这是一个经典的“绘图过度”的问题，相关的研究有很多。但是对于基本的图表，也有一些简单的解决方式。
首先是可以改变符号的大小，这样上图中的小圆点（或者是其他的符号）就不会占据太多空间。为了让数据直观清晰，主要要增加空白。
调节透明度，多层次的图案就不会被覆盖。
通过取样或者把对数据进行分类的方式，把总体分成几个更小的子群。从中，你可以采取小而多的方式，这样每张表里的信息就会少一些。
数据进行再统计及分门别类。
总而言之，更好地呈现数据。
例：这张图展示了金州勇士队在2008-09赛季的每个投篮。
这张图最终形成了一个球场的形状，并得出了对于球员们投篮最多的地点的一个小结论——近框，中距离，以及三分球。但是它们之间的差距是很小的，读者并不能看清真正量级上的差距。
数据聚合法将有助于解决此类问题。
解释编码
有时编码不需要解释。比如说，读者也许知道怎样读条形图，就不必解释条的长度表示的是值的大小了。但是设计者的确应该解释数据，也就是图表的单位和主题。
所以标明坐标轴代表的含义。要给读者提供线索或图例，解释图表。
例：这个错误标注的图表来自温尼伯太阳报：
我们要是能知道这是统计关于什么的问题就好了。
大功告成
搞定了。最后一件事就是确保你没有违反最基础的可视化规则——这都是关于理解数据转换可视化图形的过程。如果能弄明白怎数据是如何转换成几何图形的，你就可以创作自己的可视化作品了。但对于特定的几种只能用特定方式来读取的图表，是没有什么改变的余地的。
总之，一定要学会把数据转换成可视化图形。然后真正理解可视化制图中“规则”和“建议”的不同之处。