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在处理数据时 , 为了确保数据可以正确有效地呈现给受众 , 需要遵循最优的数据可视化原则 , 这一点很重要 。 你可以使用许多不同的可视化功能和技巧 , 以确保数据可以以简洁、信息丰富且易于理解的方式呈现出来 。 这里有一些快速的格式选择和补充方法 , 可以帮助你提高图形整体的可读性 。
条件格式
条件格式指的是为某一项指标设置条件标准 。 例如下图 , 如果额度超过65%是优秀的 , 介于65%和55%之间是良好的 , 低于55%是不合格的 , 那么你可以通过条件格式快速查看谁符合预期 , 谁没有达标 。
添加趋势线
你可以通过在图表中添加趋势线的方法以展示数据的趋势或移动平均线 。 趋势线是一种非常简单但功能强大的工具 , 可帮助你确定数据中的趋势 。
按规则过滤
按规则过滤指的是你可以向轴或数据添加快速过滤选项 。 对于公司中的许多经理和高管来说 , 查看每日销售额可能是非常重要的一件事 , 但是 , 当你看到下图这样的的数据时 , 可能会很难理解数据 。 如果你通过过滤把数据缩短到最近的30天甚至7天 , 你可以更清楚地看到低销售额和高销售额的日子 。
你也可以对数据点执行此操作 。 例如 , 你所在的公司可能拥有很多的销售代表 , 但你可以通过过滤规则查看前10名或20名的销售代表 , 这样便可以知道哪些销售代表表现优秀了 。
添加层次结构
将层次结构添加到可视化中是一种非常不错的方法 , 可以让读者实现从一级菜单钻取到二级菜单 。 例如下图的数据通过添加层次结构 , 你可以显示每个销售代表的总销售额 , 然后按产品进一步细分 , 这消除了创建额外工作的需要 。
对数据进行排序
当你的数据不是基于日期维度去查看时 , 按降序或升序对数据进行排序可以直观地显示你要讲述的故事 。 下面的示例向你展示了如何快速判断“Complete”是最畅销的产品而“Enterprise”是销售表现最差的产品 。
调整数据格式
调整数据格式是一种快速、简单的方法 , 可以使数字更具视觉吸引力并且更易于用户阅读 。 对于图表中的数值 , 你可以适当调整数据的格式 , 让数字显示为货币、百分比或大数字等格式 。
包括比较
通过图表中数据的比较 , 既可以改进可视化效果 , 也可以添加更多的见解 , 例如年销售额与同比销售额的比较 , 或者预算销售额与实际销售额的比较 。
图表标题
为了保持图表简单明了 , 你的标题应和下方的图表保持一致 。
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