数据可视化配色，是设计师做数据可视化项目不可缺少的一环。如今身处大数据时代，从人们的衣食住行，到社会的各行各业都在产生以及使用数据，如何更好地利用这些数据，关键在于将数据可视化。而在数据可视化的过程中，使用合理恰当的数据可视化配色，不仅能够帮助用户理解，更是提升信息价值的关键。那应该如何为你的图表选择合适的配色方案呢？本文 Pixso 为大家整理了一份超实用数据可视化配色指南，建议赶紧收藏起来。
1. 数据可视化配色原则
色彩在数据可视化中承担一个非常重要的角色，使得数据可视化图表更清晰、准确、丰富地展示数据。每种颜色都代表一个独特的信息，不同的配色也展示不同的数据类型及数据关系。因此在做数据可视化时，设计师们需要遵循以下设计原则：
原则一：清晰。数据可视化配色必须清晰展现用户所需信息，让用户能在5秒内了解到数据的含义及用途。
原则二：准确。针对不同类型的数据进行合理恰当的数据可视化配色，并确保在色彩的语义上准确表达信息。
原则三：统一。数据可视化配色需考虑界面布局、结构和内容的一致性，视觉搭配和谐统一。
原则四：兼容。数据可视化配色应兼顾不同用户（如色盲用户、外国用户等）对色彩的感觉，同时需兼容不同场景（如室内或室外、出现极限值等场景）的应用。
2. 数据可视化的数据类型
在统计学中，数据分为两大类，定性数据和定量数据。定性数据包括分类数据和顺序数据，定量数据一般为离散数据。
2.1 分类数据
指按照现象的某种属性对其进行分类而得到的反映事物类型的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，用文字表述。比如：男性、女性、未婚、已婚、离异、丧偶等数据，类别之间不存在排列顺序关系的。
2.2 顺序数据
顺序数据可视化类型指统一指标归于某一有序类别的一组数据，数据分析的目的在于通过找出样本中数据的特性或发展规律，从而构建序列模型。比如：按城市规模分为超大城市、特大城市、大城市、中等城市和小城市的一组数据，它实际是根据城市人口数量从多到少进行有序排列的。
2.3 离散数据
离散数据可视化类型，通常指用来表示空间、形状、大小、位置及其分布特征等多方面信息的数据，一般包含具体数字观测值的数据。如：某学校建筑面积37.5万平方米，学生3182人，教师687人，是属于包含具体数字观测值的数据，但数据间不存在有序类别，因此属于定量数据。
3. 数据可视化的三种配色方案
网络上确实有很多五颜六色的数据可视化配色方案，但要知道并不是所有的数据可视化配色方案都适合你的图表。那应该如何选择呢？
针对上述数据类型，数据可视化配色方案也相应分为三类：
3.1 分类色板
分类色板适用于描述不同类别的数据。
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采用不同色相来作区分，同时要求色相之间具有高辨识度、高区分度。
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在选择色相时，建议跨越全色环均匀选取，并对不同的色相赋予明暗差异化，能获得更好的提高色彩辨识度，以及确保色盲读者能有良好的观感体验。
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色相太少区分度不够，选取太多色相又容易使得图表眼花缭乱。根据调查研究，制定8~9种不同颜色进行可视化配色，能较大限度地提高色彩的区分度。
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当出现极限值情景，即当数据类别数量超出可选配色范围时，可通过基础色相拓展色阶及增加明暗差异的方式来循环使用配色；或者可考虑将较少数值的类别统归为“其他”一类。
3.2 连续色板
连续色板的数据可视化配色方案，适用于表示数据样本中的数值或梯度的变化。
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通常使用同色相不同明度、饱和度来建立调色板，要求颜色在色环上分布均匀且跨度大。
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同一类别应使用同一色相。
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为了使用户理解不同类别间的差异，连续色板的不同色相必须相邻衔接，而非分散展示。
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可通过颜色的深浅来表示数据大小，如浅色表示数值小的数据，深色表示数值大的数据。
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推荐使用Photoshop的拾色器，基于CIELab色彩空间，保持a、b值不变，等差调节亮度L值，即可获得变化均匀的连续色板。L值增大，颜色变亮，L值减小则颜色变浅。
3.3 发散色板
用于描述数据正负值的变化，中间一般会有个中间值（通常为0）。
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常采用两个连续的色板，由一种颜色变浅再过渡到另外一种对立色的组合，同样要求色相均匀、跨度大。
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注意发散色板数据可视化配色方案的取色应是两种对立颜色，可以是互补色或对比色。常见组合色板有：红-蓝（可用于展示温度的冷暖关系）、橙-蓝（常用于表示销售增减等）、紫-绿（中性色，常用于表现性能等）。
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当可视化具有两个不同方向变化的数据时，还能标注极端值起强调作用。
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当你的图标仅需强调一个最大值或最小值时，就选择连续色板；但如果你的图表需要用户同时关注最低和最高值时，就应该使用发散色板。
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