與數據可視化相關的演算法

❶ matlab數據可視化用的什麼演算法和工具

最近使用到matlab做一些數據可視化，查閱了很多資料，在這里做一個總結。
1，直方圖。histogram(X,M),X是要顯唯毀示的數據向量，M是直方圖柱狀的個數；
2，箱型圖沒絕。boxplot(X,G)，X是樣本數據（n*m）,m是樣本的維度，n是樣本數；G是樣本各維度對應的屬性名稱
3，散點圖。scatter(X,Y,S,C)，表示X，Y向量之間的散點圖關系，S是畫圖中圓圈的大小，C是顏色
4，矩陣圖。這里使指察備用這個網站中提供的heatmap，和matlab自帶的有些許不同

❷ 數據可視化的一些知識

我們知道，計算的目的是從數據中獲得洞察力。可視化技術是一種將數據轉換成幾何圖形表示的技術，它能夠直觀地展現數據，提供自然的人機交互的能力。
簡而言之，可視化是一種數據頃型的可視表現形式以及交互技術的總稱。它通過圖形化的方式把數據表現出來，方便用戶進行觀察和理解，並幫助用戶對數據進行探索(Exploration)、發現（Discover）數據里隱藏的模式，獲得對大量數據的理解和洞察力（Insight）

常話說： 一幅圖勝過千言萬語 ，即某些事物用文字來表達相當煩瑣，很不真觀，但是用圖形來表現，則非常容易把握和理解。
以地圖導航為例，從杭州的武林廣場到西湖音樂噴泉之間的路，文字和地理信息分別如下圖：

在地圖上我們可以一目瞭然地看到線路的全貌。通過對關鍵的換乘點進行點擊，就可以獲得時一步的線程信息。這個實例生成地展示了可視化的直觀性。
在大數據時代，數據來源多樣，數據的規模巨大，可視化技術可以幫助我們對數據進行觀察，理解、探索和發現。

可視化的一般過雀尺猜程以下圖1-3所示：

目前，可視化領域包括三個主要分支，分別是 科學可視化（Scientific Visualization） 、 信息可視化（Information Visualization） 以及 可視分析（Visual Analytics） 。
可視化領域的頂級學術會議是 IEEE VIS ，它包含三個分會，正好分別對應數據可視化的三個分支。
在數據可視化領域，科學可視化是其中最成熟的一個研究分支，它主要面向自然科學實驗、探測活動（如天文觀測）、計算機模擬所產生的數據進行建模、操作和處理。科學可視化是針對特定領域的，比如：天文觀測、地震研究、醫學研究、核物理研究、石油勘探等，其數據類型較為單一，數據中一般帶有物理和幾何結構數據，可視化的任務一般是固定的。

科學可視化和信息可視化在目標任務、應用領域、數據類型、主要方法、面向的用戶等方面的主要區別如下表：

可視化的目的是把復雜數據有效地展出來，首要的原則是 准確（Precision）困灶 和 清晰（Clarity） 。
准確是指可視化結果反映的是數據的本來面目或者本質（Substance）;
清晰是指可視化結果所表達的含義要明確。

直言圖 ，也稱為頻率直方圖（Frequency Histogram），它是統計學中用於表示頻率分布的圖形。在直角坐標系中，橫坐標表示隨機變數的取值，橫軸一般劃分成一系列的小區間，每個區間對應一個分組，作為小矩形的底邊。縱坐標表示頻率，每個分組的小矩形的高度表示隨機變數取值落入該區間的頻率。一系列的小矩形構成頻率直方圖。

❸ t-sne數據可視化演算法的作用是啥為了降維還是認識數據

數據可視化 Data Visualization 和信息可視化 Infographics 是兩個相近的專業領域名詞。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，而信息圖形（信息可視化）則是將非數字的信息進行可視化。前者用於傳遞信息，後者用於表現抽象或復雜...

❹ 大數據的四種主要計算模式

大數據灶沖的四種主要計算模式分別是：
1. 批處理模式（Batch Processing）：批處理模式是指將大批量的數據集作為一個整體進行處理，通常採用離線方式處理。批處理模式主要應用於數據倉庫、數據挖掘、商業智能等領域。
2. 流式處理模式（Stream Processing）：流式處理模式是指將數據流實時處理，處理完一個數據後再處理下一個數據。流式處理模式主要應用於實時監控、實時分析、實時推薦等領域。
3. 互動式查詢模式（Interactive Query）：互動式查詢模式是指通過對數據進行互動式查詢和分析，實現對數據的快速響應和實時分析，主要應用於數據探索、數據可視化等領域。隱罩殲
4. 圖計算模式（Graph Processing）：圖計算模式是指將數據抽象為圖，通過圖演算法實現對數據的分析和計算，主要應用於社交網路悶昌分析、搜索引擎優化、網路安全等領域。
這四種計算模式在大數據處理中各有優劣，應根據不同的場景和需求進行選擇。

❺ 數據可視化的交互技術有哪些

一、常用的數據可視化技術
數據可視化技術在應用過程中，多數非技術驅動，而是目標驅動。如圖顯示了目前業界廣泛使用的根據目標分類的數據可視化方法，數據可視化目標抽象為對比、分布、組成以及關系。
按目標分類的常用數據可視化方法
1、對比。比較不同元素之間或不同時刻之間的值。
2、分布。查看數據分布特徵，是數據可視化最為常用的場景之一。
3、組成。查看數據靜態或動態組成。
4、關系。查看變數之間的相關性，這常常用於結合統計學相關性分析方法，通過視覺結合使用者專業知識與場景需求判斷多個因素之間的影響關系。
大規模數據可視化一般認為是處理數據規模明殲達到TB或PB級別的數據。經過數十年的發展，大規模數據可視化經過了大量研究，重點介紹其中的並行可視化和原位(in situ)可視化。
(1)並行可視化
並行可視化通常包括3種並行處理模式，分別是任務並行、流水線並行、數據並行。
任務並行將可視化過程分為獨立的子任務，同時運行的子任務之間不存在數據依賴。
流水線並行採用流式讀取數據片段，將可視化過程分為多個階段，計算機並行執行各個階段加速處理過程。
數據並行是一種「單程序多數據」方式，將數據劃分為多個子集，然後以子集為粒度並行執行程序處理不同的數據子集。
(2)原位可視化
數值模擬過程中生成可視化，用於緩解大規模數值模擬輸出瓶頸。根據輸出不同，原位可視化分為圖像、分布、壓縮與特徵。
輸出為圖像的原位可視化，在數值模擬過程中，將數據映射為可視化，並保存為圖像。
輸出為分布數據的原位可視化，根據使用者定義的統計指標，在數值模擬過程中計算統計指標並保存，後續進行統計數據可視化；
輸出為壓縮數據的原位可視化採用壓縮演算法降低數值模擬數據輸出規模，將壓縮數據作為後續可激念沖視化處理的輸入；
輸出為特徵的原位可視化採用特徵提取方法，在數值模擬過程中提取特徵並保存，將特徵數據作為後續可視化處理的輸入。
（3）時序數據可視化
時序數據可視化是幫助人類通過數據的視角觀察過去，預測未來，例如建立預測模型，進行預測性分析和用戶行為分析。
面積圖可顯示某時間段內量化數值的變化和發展，最常用來顯示趨勢。氣泡圖可以將其中一條軸的變數設置為時間，或者把數據變數隨時間的變化製成動畫來顯示。蠟燭圖通常用作交易工具。
甘特圖通常用作項目管理的組織工具，熱圖通過色彩變化來顯示數據，直方圖適合用來顯示在連續間隔或特定時間段內的數據分布。
高斗折線圖用於在連續間隔或時間跨度上顯示定量數值，最常用來顯示趨勢和關系。南丁格爾玫瑰圖繪制於極坐標系之上，適用於周期性時序數據。OHLC圖通常用作交易工具。
螺旋圖沿阿基米德螺旋線繪制基於時間的數據。堆疊式面積圖的原理與簡單面積圖相同，但它能同時顯示多個數據系列。量化波形圖可顯示不同類別的數據隨著時間的變化。
另外，具有空間位置信息的時序數據，常常將上述可視化方法地圖結合，例如軌跡圖。

❻ 數據可視化的方法有哪些

一、面積&尺寸可視化

對同一類圖形（例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等）的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同指標對應的指標值之間的對比。這種方法會讓瀏覽者對數據及其之間的對比一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式計算，來表達准確的尺度和比例。

二、顏色可視化

通過顏色的深淺來表達指標值的強弱和大小，是數據可視化設計的常用方法，用戶一眼看上去便可整體的看出哪一部分指標的數據值更突出。

三、圖形可視化

在我們設計指標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表更加生動的被展現，更便於用戶理解圖表要表達的主題。

四、地域空間可視游老鄭化

當指標數據要表達的主題跟地域有關聯時，我們一般會選擇用地圖為大背景。這樣用戶可以直觀的了解整體的數據情況，同時也可以根據地理位置快速的定位到某一地區來查看詳細數據。

五、概念可視化

通過將抽象的指標數據轉換成我們熟悉的容易感知的數據時，用戶便更容易理解圖形要表達的意義。

在總結了常見維度的數據可視化方法和范神頌例之後，要再次總體強調下做數據可視化設計時的注意事項，總結了三點如下：

1）設計的方案至少適用於兩個層次：一是能夠整體展示大的圖形輪廓，讓用戶能夠快速的了解圖表所要表達的整體概念；之後再以合適的方式對局部的詳細數據加以呈現（如滑鼠hover展示）。

2）做數據可視化時，上述的五個方法經常是混合用的，尤其是做一些復雜圖形和多維度數據的展示時。

3）做出的可視化圖表一定要易於理解，在顯性化的基含尺礎上越美觀越好，切忌華而不實。

❼ 數據可視化的適用范圍

關於數據可視化的適用范圍，存在著不同的劃分方法。一個常見的關注焦點就是信息的呈現。
邁克爾·弗蘭德利(2008)，提出了數據可視化的兩個主要的組成部分：統計圖形和主題圖。
《Data Visualization: Modern Approaches》（意為「數據可視化：現代方法」）(2007)，概括闡述了數據可視化的下列主題 ：
1）思維導圖
2）新聞的顯示
3）數據的顯示
4）連接的顯示
5）網站的顯示
6）文章與資源
7）工具與服務
所有這些主題全都與圖形設計和信息表達密切相關。
另一方面，Frits H. Post (2002)則從計算機科學的視角，將這一領域劃分為如下多個子領域：
1）可視化演算法與技術方法
2）立體可視化
3）信息可視化
4）多解析度方法
5）建模技術方法
6）交互技術方法與體系架構
數據可視化的成功，應歸於其背後基本思想的完備性。依據數據襪首尺及其內在模式和關系，利用計算機生成的圖像來獲得深告高入認識和知識。其第二個前提就是利用人類感覺系統的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數據集以及來源多樣的大型抽象數據集合的模擬。這些思想和概念極其重要，對於計算科學與工程方法學以及管理活動都有著精深而又廣泛的影響。《Data Visualization: The State of the Art》（意為「數據可視化：尖端技術水平」）一書當中重點強調了各種應用領域與它們各芹敗自所特有的問題求解可視化技術方法之間的相互作用。

❽ 數據分析包括哪些演算法

1. Analytic Visualizations(可視化分析)

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)

我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

❾ 淺談BI實時圖表實現數據可視化的原理

淺談BI實時圖表實現數據可視化的原理
不久前，在商業智能實時圖表解決方案的選擇中，我們簡單講了下實時分析的工作流程。今天我們就來詳細討論一下這個話題。
如果你已經使用過實時dashboard，或者正打算建立一個，那麼，這篇文章可以幫助你理解實時dashboard背後的故事以及實時數據如何展現在你的dashboard中，從而實現數據可視化。
除去端到端之間極短的時間，數據實時可視化主要有四大步驟。這里我們用一張圖來展示。


1、捕獲數據流
實時數據流使用 scrapers、collectors、agents、listeners捕獲，並且存儲在資料庫中。資料庫通常是NoSQL資料庫，例如， Cassandra、MongoDB, 或者有時候是你只是Hadoop Hive。關系資料庫不適合這種高展現的分析。NoSQL資料庫的崛起也增強了實時數據分析向他靠攏的趨勢。
2、數據流處理
數據流可以通過許多方式處理，比如，分裂、合並、計算以及與外部數據源結合。這些工作由一個容錯分布式資料庫系統，比如， Storm、Hadoop，這些都是比較常用的大數據處理框架。但是他們卻不是實時數據分析的理想選擇。因為他們依賴MapRece面向批量的處理。不過Hadoop 2.0允許使用其他計算演算法代替MapRece，這樣使得Hadoop在實時分析系統中運用又進了一步。處理之後，數據就可以很可視化組件讀取了。
3、數據可視化組件蠢寬讀取處理過的數據
處理過的數據以結構化的格式(比如JSON或者XML)存儲在NoSQL資料庫中，被可視化組件讀取。在大多數情況下，這會是一個嵌入到一個內部BI系統的圖表庫，或者成為像Tableau這種更加廣泛的可視化平台的一部分。處理過的數據在JSON/XML文件中的刷新頻率，稱為更新時間間隔。
4、可視化組滲芹件更新實時DASHBOARD
可視化組件從結構數據文件(JSON/XML),在圖表界面繪制一個圖表、儀表或者其他可視化行為。處理過的數據在客戶端展現的頻率叫做刷新間隔時間。在一些應用程序中，比如帶有圖表渲染功能的股票交易應用程序,會預先設置基於數據流的觸發功能。
會不會覺得很復雜呢?只不過這些過程會在幾秒鍾內，甚至更短時間內完成。這些操作因為不斷進步的資料庫及實時功能變成現實，特別是NoSQL資料庫。再由諸如Storm這種專用於實時進程處理叢檔畢的工具輔助，可以讓其性能效果更上一層能。現在的可視化數據已經支持需求場景，在當今的大數據應用程序中建立了一個實時分析生態圈。

❿ 如何設計成功而有價值的數據可視化

如何設計成功而有價值的數據可視化
【what】什麼是數據可視化?塔夫特所說，「圖形表現數據。實際上比傳統的統計分析法更加精確和有啟發性。」對於廣大的編輯、設計師、運營分析師、大數據研究者等等都需要從不同維度、不同層面、不同粒度的數據處理統計中，藉助圖表和信息圖的方式為用戶(只獲得信息)、閱讀者(消費信息)及管理者(利用信息進行管理和決策)呈現不同於表格式的分析結果。數據可視化技術綜合運用計算機圖形學、圖像、人機交互等，將採集、清洗、轉換、處理過的符合標准和規范的數據映射為可識別的圖形、圖像、動畫甚至視頻，並允許用戶與數據可視化進行交互和分析。而任何形式的數據可視化都會由豐富的內容、引人注意的視覺效果、精細的製作三個要素組成，概括起來就是新穎而有趣、充實而高效、美感且悅目三個特徵。【why】為什麼要進行數據可視化?無論是哪種職業和應用場景，數據可視化都有一個共同的目的，那就是准確而高效、精簡而全面地傳遞信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。並且利用合適的圖表直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現數據自我解釋、讓數據說話的目的。而人類右腦記憶圖像的速度比左腦記憶抽象的文字快100萬倍。因此，數據可視化能夠加深和強化受眾對於數據的理解和記憶。【how】如何實現可靠的數據可視化數據可視化包括數據的採集、分析、治理、管理、挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，或許是二維圖表、三維立體視圖，不管是什麼樣的信息圖，最後由前端工程師創建對應的可視化演算法及前端渲染和展現的實現。如果僅僅是能夠將數據轉化成漂亮的圖表，設計出固定維度、不同式樣的圖表來解釋你搭臘毀的觀點，並不說明這樣的結局就足夠好。這只是一個簡單的開始，只是一個美好願望的萌芽。如果要成功報告結果，將你所分析的度量和數據有效地轉化為有商業價值的見解，使其能夠為基於事實所做的決策提供支持，那麼還需要做更多的功課。色彩提升信息可視化的視覺效果。在信息可視化通過造型元素明確傳達信息及敘述的基礎上，把握好視覺元素中色彩的運用，使圖形變得更加生動、有趣，信息表達得更加准確和直觀。色彩可以幫助人們對信局羨息進行深入分類，強調和淡化、生動而有趣的可視化作品的表現形式，常常給受眾帶來視覺效果上的享受。當然，視覺效果要將企業品牌的色調融合進去，和企業的品牌文化保持高度的一致，這是一個最基本的常識。比如，如果企業的品牌色調比較熱衷紅色，你設計的可視化效果，就要有意識地朝著這個基調靠攏。但沒有必要吻合，因為紅色的可視化效果，通常都包含知備警示的韻味，所以，紅色適合做預警、提醒和突出信息的功能。排版布局增強信息可視化的敘事性。我有酒，你有故事嗎?排版布局四大基本原則：(1)對比(Contrast)：如果兩個項不完全相同，就應當使之不同，而且應當是截然不同。(2)重復(Repetition)：設計的某些方面在整個作品中重復。(3)對齊(Alignment)：任何元素都不能在頁面上隨意安放。每一項都應當與頁面上的某個內容存在某種視覺聯系。(4)親密性(Proximity)：將相關的項組織在一起，使它們的物理位置相互靠近相關的項將被看作凝聚為一體的一個組。動態增加信息可視化的視覺體驗。在信息可視化的視覺表達中，動態地將相互分離的各種信息傳播形式有機地融合在一起，進行有關聯、有節奏的信息處理、傳輸和實現。最終的目的是，為了實現數據之間的聯動，解釋數據表現之間驅動和聯系的關系。通過圖表樣式和色彩的運動，滿足受眾的視覺感受，同時將信息內容更加深刻而精簡地傳達給閱讀者，使整個信息傳達的過程更加輕松便捷。對於數據可視化有諸多工具，如：ECharts、iCharts、D3js、Flot、Rapha?l等功能都十分強大，但對於非專業可視化而又經常與圖表打交道的職場人士來說，一款輕便易學而又實用的可視化軟體則顯得十分重要。比如cognos、tebleue等。如果需要展現的數據結構不是特別復雜，而又要把數據展現的絢麗多彩，而且具有交互性，那麼水晶易表是不二之選。1.誰是你的閱讀者?無論你是否在做一份傳統的報表還是新式的信息圖，首先問問自己有哪些閱讀者看到這份報告?他們對將要討論的事項了解多少?他們需要什麼?、還有，他們會如何利用你要展示的信息和數據呢?而我在《一份靠譜的數據分析報告都有什麼套路?》里講過，明確清晰的分析目標和方法會有多重要，因為只有明確分析目標，才能有一個良好的驅動過程。無論是目標驅動還是分析過程驅動，後續的數據分析工作和分析報告里所要呈現的全部內容事項都是緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。2.規劃數據可視化方案數據可視化方案，是一定是能夠解決用戶特定問題的。既然是能夠解決用戶特定的問題，那麼這樣的高度，是在基於你在深入地理解了這些數據的現象和本質的基礎之上。簡單來說，就是你的可視化方案，不僅懂得並且能夠很好地解釋數據分析的結論、信息和知識。並且管理者能夠沿著你規劃的可視化路徑能夠迅速地找到和發現決策之道。舉例來說，當企業的業績不達標時(企業的業績是否達標，關繫到企業最關鍵的利益和存亡。)可視化方案的設計路徑應該是這樣的：Step1，從整體運營出發，明確有哪些關鍵因素會影響成交和業績。比如：有效名單、demo品質、客服服務、產品屬性等，相應地去看這些關鍵因素對應的KPI的表現，對整體的業績來講，這些因素都會是驅動因素，這些因素對應的KPI都會是對STV有直接驅動和影響作用的。這些驅動數據的可視化是基礎，也是尋找解決方案最終的出發點和落腳點。因為，這些數據的表現，是關乎運營成功與否的最直接視圖。Step2，對關鍵因素深入分析確定是什麼因素導致了業績沒達成，發現和挖掘導致業績未達標的根本原因和問題。比如：對比分析，逐一觀測201601月-201612月全部關鍵因素對應的KPI的表現，對比成交業績最高的月份和成交業績最差月份的關鍵因素對應的KPI差異在哪裡，能夠快速定位出哪些方面、哪些因素導致業績未達標。然後能夠有針對性地驅動和幫助業務部門去改善。追蹤對成交和業績有驅動和改善的行動方案的落地和實施進度，存在什麼樣的問題，是否存在行動方案的執行不力影響了業績達標。Step3，針對這些問題因素，有的放矢地去做改善和探索提升業績之道。否則，設計再商業絢麗的可視化圖表，如果不能快速地得到信息和商業決策建議和方案就毫無意義。可視化僅僅成了虛假和欺騙，華麗而不務實的結果。基於准備好的全部的這些問題所得出的答案，就要開始定製你的數據可視化方案以滿足每個決策者的特定要求。數據可視化始終都應該是為其受眾專門定製的，這樣的報告里只應包括受眾需要知道的信息，且應將這些信息置於和他們有關並對他們有意義的背景下。3.給數據可視化一個清晰的標題。當你的報告像一份報紙、雜志的新聞一樣。從這個標題，就能給閱讀者強烈的沖擊。一個清晰的標題是能夠很好地闡釋報告和故事的主題，是對整個報告和故事概括的信息。當然，並不是鼓勵運營分析人員去做「標題黨」。好的標題，既不要模稜兩可，也不要畫蛇添足，只要解釋清楚圖表即可。這有助於幫受眾直接進入主題。這樣能讓讀者大致瀏覽文件，並能快速抓住核心所在。盡量讓你的標題突出。4.將數據可視化和你的策略、方案聯系起來如果數據可視化的目的在於介紹能解決具體的、可衡量的、可執行的、有相關性和時效性問題的數據，那就在開場白里加上這些問題。稍後再和你的策略連接起來以理清這些數據的定位，因此，讀者便能立刻明白可視化數據的相關性和價值。最終，他們便能更好地參與進來，並能夠更明智地利用這些信息。數據可視化，最終時為了企業良好的運營而服務的，這是它的商業價值。如果你不關注企業的戰略和行動方案，很難建立起具有聯動價值的信息圖。比如，企業執行的行動方案，通常是為了達成和實現企業的戰略目標，通過這樣的手段實現精益管理和精益運營。所以，可視化的解決方案要能夠做到，行動方案對戰略目標的驅動效果、個體、團隊對部門整體指標、KPI的驅動和影響效果。只有建立起來具有聯系的信息視圖，才會獲得有價值的數據可視化。5.明智地選擇你的展示圖表。不管使用哪一類圖表，bar圖、折線圖、雷達圖等等，每一種圖表都有它自身的優點和局限性。你無法找到完美的可視化圖表。但你可以通過嘗試混合展現方式讓可視化表現再人性化一點點。所以的可視化效果，都應該盡可能簡單精準地傳達訊息。這就意味著：不論有多新潮、多好看或者多絢麗，這都不是設計數據可視化的初衷。誠然，我們在持續地並且永不滿足地追求數據之美。但最佳的平衡點在於，用合適的數據可視化開闡釋恰到好處的信息和知識的價值之美。只用有關聯能傳達重要信息的且為你的受眾所需要的圖形。無需填滿頁面的所有空白——太多雜亂的內容只會干擾對重要信息的接收，會讓人太難記住，又太容易忽略。恰當運用色彩，增加信息深度。同時要注意有些色彩具備潛在含義。舉例來說，紅色被認為是代表警告或危險的顏色。適合預警額。不要使用太多不同類的圖表、表格和圖形。如果需要對比各種圖表，要確保你闡述數據時使用的是同類的圖表，這樣才能便於互相比較。6.在恰當處備注文字說明文字說明有助於用語言解釋數據，並能在情境化圖表的同時增加內容的深度。數字和表格或許僅能提供快照，而文字說明則讓人對關鍵處了解更多，加以評論並強調其內涵。引導觀看者去思考圖形的主題，而不是方法論、圖形設計、圖形生成或其他東西。避免歪曲數據原本的意圖。讓龐大的數據集連貫一致。吸引讀者將不同的數據片段進行比對和比較，突出重點和優劣。主旨要相當明確：描述、挖掘、作表、可視化自我解讀。