在當前互聯網，各種數據可視化圖表層出不窮，本文嘗試對數據可視化的方法進行歸納，整理成6步法。
一般的數據圖表都可以拆分成最基本的兩類元素: 所描述的事物及這個事物的數值，我們暫且將其分別定義為指標和指標值。比如一個性別分布中，男性占比30%，女性占比70%，那么指標就是男性、女性，指標值對應為30%、70%。
1. 將指標值圖形化
一個指標值就是一個數據，將數據的大小以圖形的方式表現。比如用柱形圖的長度或高度表現數據大小，這也是最常用的可視化形式。
傳統的柱形圖、餅圖有可能會帶來審美疲勞，可嘗試從圖形的視覺樣式上進行一些創新，常用的方法就是將圖形與指標的含義關聯起來。
比如Google Zeitgeist在展現top10的搜索詞時，展示的就是“搜索”形狀的柱形，圖形與指標的含義相吻合，同時也做了立體的視覺變化：
2. 將指標圖形化
一般用與指標含義相近的icon來表現，使用場景也比較多，如下：
3.將指標關系圖形化
當存在多個指標時，挖掘指標之間的關系，并將其圖形化表達，可提升圖表的可視化深度。常見有以下兩種方式：
借助已有的場景來表現
聯想自然或社會中有無場景與指標關系類似，然后借助此場景來表現。
比如百度統計流量研究院操作系統的分布，首先分為windows、mac還有其他操作系統，windows又包含xp、2003等多種子系統。
根據這種關系聯想，發現宇宙星系中也有類似的關系： 宇宙中有很多星系，我們最為熟悉的是太陽系，太陽系中又包括各個行星， 因此整體借用宇宙星系的場景，將熟知的windows比喻成太陽系，將xp、window7等比喻成太陽系中的行星，將mac和其他系統比喻成其他星系，表現如下：
構建場景來表現
指標之間往往具有一些關聯特征，如從簡單到復雜、從低級到高級、從前到后等等。如無法找到已存在的對應場景，也可構建場景。
比如百度統計流量研究院中的學歷分布，指標分別是小學、初中、高中、本科等等，它們之間是一種越爬越高，從低等級到高等級的關系，那么，這種關系可以通過構建一個臺階去表現，如下：
支付寶新出的個人年度賬單中，在描述付款最多的三項時，構建了一個領獎臺的形式：
小結：
根據之前3步，可將指標、指標值和指標關系分別進行圖形化處理。
以最簡單的性別分布為例，可以得到一個線性的可視化過程，如下：
以上圖示為供參考的線性化過程，實際可視化思考中，將哪類元素進行圖形化或者圖形化前后的順序可能均有不同，需根據具體情況處理。
4. 將時間和空間可視化
時間
通過時間的維度來查看指標值的變化情況，一般通過增加時間軸的形式，也就是常見的趨勢圖。
空間
當圖表存在地域信息并且需要突出表現的時候，可用地圖將空間可視化，地圖作為主背景呈現所有信息點。
Google Zeitgeist在2010和2012年的年度熱門回顧中，都是以地圖為主要載體（同時也結合了時間），來呈現熱門事件：
5. 將數據進行概念轉換
先看下生活中的概念轉換，當我們需要喝水時，通常會說：給我來一杯水；而不會說：給我來30ml的水。在這里，30ml是一個實際數據，但是難以感知，所以用一杯的概念來轉換。
同樣在數據可視化，有時需要對數據進行概念轉換，可加深用戶對數據的感知。常用方法有對比和比喻：
對比：
下圖是一個介紹中國煙民數量的圖表：如果只看左半部分中國煙民的數量：32000000，知道數據量級很大，但具體有多大卻很難感知；直到看到右半部分：中國煙民數量超過了美國人口總和，這樣一對比，對數據的感知就加深了。
比喻
下圖是一個介紹雅虎郵箱處理數據量的圖表，大意是每小時處理的電子郵件大小有1.2TB，相當于644245094張打印的紙。
這又是一個很大的數據，但到底有多大？ 在這里用了一個比喻的手法：644245094張紙，如果把每一張紙首尾對接，可以繞地球4圈多。到這里，能較深刻感受到雅虎郵箱處理的數據量之大，為地球節省了很多紙張。
更進一步地，還將這個比喻進行了圖形化表現。
6.讓圖表“動”起來
數據圖形化完成后，可結合實際情況，將其變為動態化和可操控性的圖表，用戶在操控過程中能更好地感知數據的變化過程，提升體驗。
實現動態化通常以下兩種方式： 交互和動畫。
交互
交互包括鼠標浮動、點擊、多圖表時的聯動響應等等，如下是百度統計流量研究院的時間分布圖，采用左圖右表的聯動形式，左圖中，鼠標浮動則顯示對應數據，點擊則切換選擇：
動畫
包括增加入場動畫、交互過程的動畫、播放動畫等等。
入場動畫：即在頁面載入后，給圖表一個“生長”的過程，取代“數據載入中”這樣的提示文字。
交互動畫：用戶發生交互行為后，通過動畫形式給以及時反饋。
播放動畫：一般來是提供播放功能，像看視頻一樣，讓用戶能夠完整看到數據隨時間變化的過程。下圖是Gapminder在描述多維數據時，提供隨時間播放的功能，可以直觀感受到所有數據的變化。
總結
數據可視化形式多樣，思考過程也不盡相同。以上6步法，是基于“數據”層面（區別于信息可視化），梳理思考過程，總結設計方法，為后續可視化提供可借鑒的思路。
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本文來源： 教你如何看數據：數據可視化6步法
