在日常工作中，有很多信息和内容呈现需要依赖数据图表呈现，因此设计师需要通过可视化数据图表来更好地表达意图，这就使得数据图表制作的需求非常高。但是另一方面，让人们从海量的数据中，发现数据的规律，就需要设计师懂得灵活运用各种数据图的特性来展现数据，让数据以合适的数据图进行呈现。
今天Pixso设计师就同大家聊聊常见的数据图表制作技巧，以及数据图表制作配色要点，从而帮助大家在进行数据图表制作时，做得更好。
数据图表制作配色技巧
配色也是一个非常关键的部分，决定用户对产品视觉的第一印象，在介绍5大数据图表制作类型之前，我们先来学习数据图表制作配色技巧。关于数据图表制作配色，Pixso设计师总结了以下要点：
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整体的配色要确保其可访问性
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色彩不要超过5种，尽量选用同类色，做到有区别又不干扰视觉
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低明度高饱和的色彩，更有利于长时间注视
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保持简洁，避免使用多余的装饰元素，如3D效果、网格线等
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色彩选用符合色彩心理学
如果你想深入学习数据图表制作配色，请参阅《数据图表配色指南》。
1. 柱状图与条形图
柱状图是大家非常熟悉运用最为广泛的数据图表制作之一，用于描述分类数据之间的对比，描述的数据可以是地区、品类以及时间周期，对于不需要展示数据变化趋势的场景时采用。以下为Pixso设计师总结的柱状图设计要点：
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数据图表制作画布高度空间富余
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柱状图扩展能力有限，数据条目不要超过12条
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尽量不要倾斜横轴数据标签文本，影响用户阅读效率
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坐标从0开始，让数据更为准确
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柱子间间距不要大于1/2柱子宽度，使数据易读性变弱
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基础柱状图采用统一的颜色
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空数据也要展示，否则会让人感觉分类错误，没有覆盖全部范围
如果大家在设计时，柱状数据图表制作不太满足以上条件时，也可采用条形图。如下图所示，条形图是将柱状图的X轴与Y轴进行位置调换，虽然种类很相似，但是条形图可承载超过12条的数据条目，对于数据标签文本过长的情况也有更好的兼容性，常常在排行榜的设计中被运用。
2. 折线图
折线数据图表制作用于反映一段时间内数据变化的趋势，因此在需要展示随时间的数据对比变化趋势时，就会采用折线图。折线图通常Y轴用于定量数值，X轴则是分类或顺序刻度。对于折线图的使用，Pixso设计师建议如下：
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Y轴刻度值要合理，让当前数据波动最大化显示，建议折线波动幅度占整个Y轴的2/3
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要清晰的反映数据随时间的变化趋势，需要大于3条的显示数据
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平滑的折线虽然很美观，但还需要考虑数据转折点的直观呈现
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折线应采用实线，以确保易读性
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折线图数据图表制作在大量数据的处理上很轻松，建议添加比较数据来进行对比参考，如平均值
3. 饼图与环图
如上图数据图表制作所示，左边为饼图，右边为环图。饼图由扇形组成，映射角度与面积，反映数据的分类占比数值大小。环图与饼图属于同一类型，环图映射弧长，展现数据的分类和占比情况。在需要反映一组数据中每个数据类型所占的比例，观察部分与整体的占比关系时，可采用饼图或环图。Pixso设计对于饼图与环图的总结如下：
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扇形区块类别不要超过9个，若类别太多可考虑将不重要的数值进行合并，分组到“其他”
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饼图的切分将最大的一块置于12点钟方向，按顺时针排布，便于阅读识别
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文本标签说明要注意可读性
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所有数据相加必须是 100%
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饼图中不能有负值
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数据图表的每个数据的颜色要不同
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环图的粗细要合理
4. 散点图
散点图中数据间的关系包括：正相关、负相关、不相关、线性相关、指数相关等，常与回归线结合使用，对现有数据加以归纳分析并预测。对于散点图的使用总结如下：
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数据图表制作中的字体数量以及字体大小的种类不要超过3种
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散点图本身可承载2个维度数据，但改变散点形状、颜色、大小最多可承载4个维度即气泡图
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尽量添加趋势线，方便用户获取数据信息
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坐标线要比刻度线更醒目，划分好主次
5. 地图
地图是将真实的世界转换为平面，通过图形的位置来展现数据的地理位置，常用于展示数据在不同地理区域上的分布情况。
最后，Pixso设计师想说要做好数据图表制作，需要让数据的价值得到突出，方便分析且美观。在进行数据图表制作时，设计师要考虑如何让用户在数据分析时更轻松、易读，提高用户的效率。 以上是本文总结的数据图表制作要点，希望能够对大家有所帮助。
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