【指南】7种不常见但非常有用的数据可视化图表

行云流水2016

独特的数据可视化更加令人难忘，并为观众增添了多种多样的内容——即使是最清晰直观的可视化类型，当反复重复时也会失去吸引力。随着一般人群视觉素养的提高，数据可视化设计人员将需要不断扩大他们对可视化方法范围的了解和熟练程度，以提高他们的技能以及观众的熟悉度和期望。更重要的是，广泛的可视化知识对于将数据可视化类型与可用数据、要讲的故事以及所回答的问题进行匹配至关重要。

在这篇文章中，回顾了7种不太常见的，但非常有用的数据可视化方法：

• 斜率图
• 平行坐标图
• 冲积图
• 旭日图
• 圆堆图
• 地平线图
• 流图
  

尽管这些可选的可视化类型已经有一定程度的成熟，并且已经证明了它们在很多应用程序中的价值，但是它们比条形图，线图，散点图以及不幸的饼图要少得多。毫无疑问，基本的和通用的可视化类型对于某些直接的数据故事来说仍然是最好的。但是，传递复杂的主题（层次结构，纵向数据和多变量比较等）往往涉及具有相应深度的更高级的可视化。

每种可视化类型的概述包括：

• 简要说明
• 何时使用它
• 列举两个现实中例子
  

1、斜率图：斜率图是一种特殊类型的折线图，其中通过将一个比例尺上的每个组的值与第二个比例尺上的值相比较，可以比较两组（或更多）组的值，并在组值旁边显示标签以便于解释。这两个量表具有相同的最大值和最小值，以便很容易地看出每个组在两个类别之间是增加还是减少。按照最佳做法，设计师经常突出最感兴趣的线条（例如最多增加或减少的组）使其余部分变灰。

何时使用它：比较不同类别（通常是连续几年）的群体变化率和排序顺序切换。坡度通常要求每个组和每个类别都有相应的值，以显示从一个类别到另一个类别的全部变化。

现实中例子：

纽约时报的婴儿死亡率按国家排名

各国如何发电（2004 - 2014年）

2、平行坐标图：平行坐标图将多个变量排列在一起，每个变量从最高值到最低值（顶部最高，底部最低）以及每条实体对每个变量位置进行水平连接的线。由于大量案例显示，它通常使用交互式视图呈现，其中可以选择和突出显示个别行。

何时使用它：揭示群体如何在许多量化变量中显示相似或不同的概况。 平行坐标可视化是大规模数据的最佳可视化类型之一。

现实中例子：

美国农业部营养数据库

国内数据流的物理平行坐标

3、冲积图：冲积图（与桑葚图密切相关）显示了各个实体（或节点）如何在代表多个组或时间段的阶段中一起或分开流动。在这些图中，河流的宽度显示了每个类别内的大小或比例，类似于支流如何连接形成更大的溪流，或河流如何分裂形成各种分支。

何时使用它：显示多个组之间如何相互关联（当它们的流一起流动时显示）或彼此不同（当它们的流分离时显示），跨越多个变量。冲积图尤其适用于金钱，货物，时间，投票等文字流程，但也适用于许多其他目的。他们还可以显示哪些变量更集中（更少，更宽的流），哪些更分散（更多，更窄的流）。

现实中例子：

美国总统及其出生迹象

劳伦斯利弗莫尔估计2011年美国的能源使用量

4、旭日图 ：旭日图以圆形布局显示分层结构，每个外层代表更深层次的层次结构。 戒指细分通常由该细分中的成员数量来确定。 尽管旭日图具有饼图的一些缺点，并不适合精确的大小比较，但它们确实可以快速识别复杂的多层次结构的显着部分，以指导进一步的行动。

何时使用它 ：显示多级结构如何细分为子组，以及哪些子组比其他子组更大。旭日图基本上是分层的饼图，允许饼图从中心向外移动时以更精确的方式来分割。

现实中例子：

Co.设计如何区分66种不同的干酪

Marcin Ignac的自然摄影搜索结果可视化

5、圆堆图 ：圆堆图显示子组是紧密组织里的圆形，通常用于显示层次结构，其中较小的组与同一类别中的其他组相似，或嵌套在较大的组中。

何时使用它：显示各种团体和层级结构在大小和其他属性方面的变化情况（例如，用于显示圆圈大小的预算分配和用圆圈颜色表示的预算）。虽然类似于更为人所知的可视化方法树图，但由于许多人对圆形图形的内在偏好，圆堆图通常对观众更有吸引力。

现实中例子：

StanfordKay工作室的全球碳排放

音乐爆米花的音乐风格空间的可视化

6、地平线图 ：地平线图显示时间序列数据，在垂直尺度上有负值和正值，使用着色或阴影显示负值，同时将它们置于基线“地平线”上方。

何时使用它：显示一个或多个实体（例如国家，产品，行业）的超时数据，当数据包括正面/增长值和负值/收缩值时对很多团体很有用。

现实中例子：

流动数据的食品定价模式

沃里克郡天文台县的失业率

7、流图 ：流图显示组的大小或比例如何随时间变化，“流”的垂直宽度表示该实体的大小。 流图可以使用一个固定的尺度，在这个尺度上可以看到所有组的总体尺寸的变化，或者是一个相对的尺度，在这个尺度中，所有的组都一直增加到100％（类似于面积图）。

何时使用它：显示随时间变化的团体规模或比例，通常至少跨越6个时间段，尽管这种方法可以进一步扩展。流图可以非常有效地描绘文化影响，技术趋势和经济力量随着时间的推移发生的重大转变 - 某些群体出现的速度有多快，而其他群体则会消失。

现实中例子：

从1973年以来谁一直占据领先地位？

Google的音乐时间表

尝试多种数据可视化类型的好处

“数据可视化简化了复杂性”这个陈述本身就是过于简单了。当然，复杂性需要明确地传达，通过信息的图形化而不仅仅是数字显示，这种方式极大地促进了这一目标的实现。然而，过于强调仅仅是“简化”复杂的信息，并且尝试有限的可视化方法来做到这一点，往往也不太合适。相反，设计师应该将可视化视为一种工具，在需要的地方保持复杂性，使用与内容深度相匹配的图形，而不是仅仅考虑如何简化。

越来越多的设计师通过尝试使用不太受欢迎的图表类型。在他们的问题和数据允许的情况下扩展和尝试使用更多的图表，这样可以更有效地将消息与可视化媒介进行匹配。

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