視覺化的最佳實務

Tableau 的資料視覺化

Maarten Van den Broeck

Content Developer, DataCamp

糟糕資料視覺化的後果

• 醜陋圖表（「垃圾圖」）

• 利害關係人失去興趣

• 不清楚、不友善的視覺化

• 誤導性的結論

資料視覺化最常見的錯誤

• 圖表類型選得不好

• 圖表元素設計具誤導性

• 顏色、形狀、大小使用不當

• 圖表格式草率

• 遺漏值處理錯誤

為情境選對圖表

• 對應情境選圖表
  • 比較：如長條圖、折線圖
  • 關係：如散佈圖
  • 分布：如直方圖、盒鬚圖
  • 組成：如堆疊長條圖
• 變數、類別的數量？
• 靜態或隨時間變化？
• 絕對值（#）或相對值（%）？

• 另外也要看：
  • 視覺化的目標
  • 受眾的資料素養程度

¹ https://www.datacamp.com/cheat-sheet/data-viz-cheat-sheet

正確設計圖表元素

• 為圖表與座標軸加上標題
• 若圖上沒有數值刻度，請加清楚的軸標籤
• 保持座標軸從 0 起跳

有意識地運用色彩

• 宜：

  • 少量使用
  • 用於凸顯關鍵資料點
  • 使用清楚、可區分的顏色（顧及色盲）
  • 考量配色、公司品牌等

• 忌：

  • 紅、黃、綠僅在表示進度（差 -> 好）時使用
  • 不要為每個資料點、長條、類別上色

有意識地運用形狀與大小

• 宜：
  • 僅在有價值時，作為額外變數使用。
  • 選能辨識類別的形狀。

• 忌：
  • 避免用符號當長條或柱狀。
  • 若會分散注意力或讓圖表難以閱讀就不要用。

遺漏值背後被（未）說出的故事

「快樂」故事：

完整故事：

一起來練習吧！

Tableau 的資料視覺化