今天軟妹將從圖表設計的各個流程出發，藉助大數據分析軟體FineBI結合圖表設計實際案例來談一談圖表設計的主要注意事項和要點，讓圖表設計真正成為資料之美的表達，將抽象的數字轉化為直覺的視覺語言，助力我們從資料中發現洞察和價值！

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在進行視覺化分析圖表設計之前，我們要先分清兩個概念，即資訊視覺化的探索性分析和解釋性分析，這是兩種截然不同的資料視覺化分析方法。

探索性分析是一種用於初步探索和理解資料集的分析方法。它的目的是透過資訊視覺化來揭示資料的潛在模式、聯動、異常值和趨勢等特徵。分析師通常沒有明確的研究假設，而是透過對資料進行圖表轉列、摘要統計和資料交互等方式，發現資料中的趨勢、異常情況和可能的聯動關係，有助於提出新的研究問題、假設或發現資料中的隱藏資訊。
 

解釋性分析是一種旨在解釋和傳達資料結果的分析方法。它的目標是向特定受衆或決策者提供對資料的深入理解，並回答特定的研究問題。解釋性分析通常涉及詳細的資料分析和解釋，需要設計說明性的圖表、進行視覺化分析和摘要統計來支援結論，並提供相關背景知識和領域專業知識。

需要注意的是，這兩種資訊視覺化分析方法並非相互排斥，而是可以互相補充的。探索性分析可以為解釋性分析提供初步的資料洞察和發現，而解釋性分析可以進一步深入解釋和傳達資料的結果和意義。

完整的資訊視覺化流程主要包含以下4個步驟：

首先需要確定資訊視覺化的主要目標。按時間、地理、層次以及關聯性和故事情節進行數據組織。

其次需要與用戶進行溝通，了解他們在相應主題下關注的指標有哪些。明確理解用戶希望表達的資訊之間的關係。

然後，需要整理資料之間的關係，根據這些關係來確定適合的圖表設計。

最後，我們進入資訊視覺化的階段，這時需要考慮頁面的佈局和圖表設計。在頁面佈局方面，我們要確保層次分明，突出重點。在非數據層面，我們需要注意顏色、網格線、背景色和容器的搭配。在數據層面，我們需要特別關注資料之間的差距，尤其是較大、較小或者極端的差距，這可能會影響資訊視覺化的效果。

在選擇適合的圖表型別時，需要考慮不同的資料關係和資料型別。以下是一些常見的資料關係及相應的視覺化分析圖表選擇建議：

在選擇圖表時，還需要考慮資料的型別（例如，數值、類別、時間等），以及資料的規模和複雜性。同時，要注意圖表設計的可讀性和資訊傳達效果，選擇簡潔清晰、符合資料特點的圖表。

最佳的圖表通常對資料關係的理解、對視覺化目標的明確和對用戶的需求進行綜合考慮。在實踐中，可以嘗試不同的圖表型別，根據資料和資訊視覺化需求進行比較，最終選擇最適合呈現資料關係的圖表設計。

理論說起來還是有些抽象，下面我們使用一鍵圖表設計器FineBI結合具體案例來講講資訊視覺化圖表設計的魅力~

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資訊表格想來大家都很熟悉了，這裡主要談談設計資訊視覺化表格時，需要注意的幾個要點：

• 1.減少混淆和噪音：避免使用過多的線條和格子，只使用必要的分隔線。
• 2.適當的標題和標籤：為表格添加清晰的標題，並為每欄和每列添加適當的標籤。
• 3.簡潔明瞭的內容：使用簡潔的文字和要點式的內容，避免冗長的描述。
• 4.適當的排序和對齊：對表格中的資料進行適當的排序，並確保數字和文字的對齊。

這些要點能夠幫助提高表格的可讀性和易用性，讓讀者更輕鬆地理解和解讀表格中的資訊。
 

FineBI內置分組表、交叉表和明細表模板，並附有多種配色方案，只需要拖入數據，就能一鍵生成符合上文四要點的精美表格。FineBI也支持表格自訂，使用者可以根據具體的業務和審美需求定制自己獨有的表格~

熱力圖（Heatmap）是一種資訊視覺化工具，用於展示數據值在二維空間中的密度和分佈情況。它通常使用顏色來表示數據的強度，從而使讀者可以快速視覺化地識別出數據的模式和趨勢。

在設計製作熱力圖時，以下是其中幾個最重要的要點：

• 1.適當的顏色選擇：選擇適合的顏色映射方案，使讀者能夠清晰區分不同數據強度。
• 2.正確的數據縮放和標準化：確保數據縮放和標準化適當，以消除數據值之間的差異。
• 3.減少視覺干擾：保持熱力圖簡潔，避免使用過多的網格線或其他不必要的視覺元素。

這些要點能夠幫助您創建一個清晰、易於理解且具有視覺吸引力的熱力圖。

下面我們就使用自助BI軟體FineBI來製作一張熱力圖，FineBI內置了五十多種常用圖表，包括折線圖、熱力圖、甘特圖等，只需要拖拽數據就能夠一鍵生成精美的視覺化圖表！

（1）進入組件頁面，在圖表型別下選擇「熱力圖」，將「溫度」拖入熱力色欄。如下圖所示：

（2）在圖形屬性欄選擇展示溫度平均值，並調整圖例和自適應格式。如下圖所示：

只需要簡單兩步，一張熱力圖就做好啦~快點擊下方按鈕親自動手製作一張熱力圖吧~

更加詳盡的熱力圖製作教程可參考FineBI幫助文檔：熱力圖

桑基圖（Sankey diagram）是一種資訊視覺化圖表，用於顯示資源流動、能量流動或任何其他類型的流程。它通常以流線的形式呈現，流線的寬度表示流量的大小，而節點則代表不同的流動源或接收者。

在設計製作桑基圖時，有以下幾個要點：

• 1.減少混淆和噪音：保持圖表簡潔，避免使用過多的節點和流線，只呈現重要的資源流動。
• 2.正確的流量表示：使用流線的寬度來表示流量的大小，讓讀者能夠直觀地看到資源在不同節點之間的流動情況。
• 3.提供適當的標籤和標題：為節點和流線提供清晰的標籤，以解釋它們所代表的意義。同時，為整個圖表提供適當的標題。

這些要點能夠幫助您創建一個清晰、易於理解且具有視覺吸引力的桑基圖。

下面我們就使用FineBI來製作一張桑基圖~

（1）在圖表型別下選擇「桑基圖」，將「產品名稱」欄位拖入到起點欄，「門店名稱」欄位拖入到終點欄，「訂單金額」欄位拖入到大小欄。如下圖所示：

（2）新增過濾條件，用不同顏色區分不同產品流向，並新增起點終點的圖形標籤。

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更加詳盡的熱力圖製作教程可參考FineBI幫助文檔：桑基圖

關於資訊視覺化圖表設計就說這麼多，最後讓我們來總結一下圖表設計的要點吧！

1.適當的圖表選擇：選擇適合呈現數據的圖表類型，如長條圖、折線圖、散點圖和直方圖等。根據數據的性質和要傳達的信息，選擇最適合的圖表。

2.簡潔明瞭的視覺設計：保持圖表簡潔，避免過多的視覺元素和干擾。使用清晰的標籤、軸標題和圖例，以幫助讀者理解圖表中的數據。

3.正確的尺度和比例：確保圖表的尺度和比例是正確的，以避免產生誤導或誤解。軸標尺應該適當地標註數值，並在需要時使用適當的刻度。

4.強調重點和關聯：使用顏色、標記或其他視覺元素來強調重要的數據點或關聯性。這有助於引導讀者的注意力，並使他們更好地理解數據模式和趨勢。

5.提供上下文和解釋：在圖表周圍提供必要的上下文信息，如標題、說明文字或註解。這有助於讀者更好地理解圖表所呈現的數據背景和含義。

這些要點涵蓋了圖表選擇、視覺設計、尺度和比例、強調重點等關鍵方面。而藉助上文提到的自助BI工具FineBI的組件製作功能，就可以輕鬆實現以上所有資訊視覺化需求~ 僅需選定和拖拽操作即可設計出有效、易於理解且具有視覺吸引力的視覺化分析圖表。

以上就是關於圖表設計的全部內容啦，本文中涉及的各類視覺化圖表均使用FineBI製作。FineBI提供內置的巨量資料處理引擎和出色的圖表渲染機制，能夠應對更大量的視覺化分析資料需求。除了折線圖、圓餅圖、長條圖等常見的圖表類型外，FineBI還支援高階圖表，如日曆圖、KPI指標卡、熱力圖、桑基圖和箱型圖，以滿足不同行業的資訊視覺化需求~

FineBI在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區均提供在地化服務，由帆軟原廠當地團隊做技術支援，二次開發和專案實施。現在，請立即點擊下方圖片，開始您的圖表設計之旅吧！任何技術問題都可以隨時聯絡技術支援工程師，助力你的資訊視覺化之旅！