好資料也會做出壞圖

ggplot2 中級資料視覺化

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

壞圖：風格問題

• 顏色
  • 不利色弱者（例如以紅、綠為主）
  • 與資料型態不符（記住 sequential、qualitative、divergent）
  • 群組難區分（顏色過於相近）
  • 醜（高飽和原色）
• 文字
  • 難以辨識（例如太小、解析度差）
  • 不夠描述性（例如「length」——指什麼？單位是什麼？）
  • 缺漏
  • 不合適（例如 comic sans）

壞圖：結構與內容

• 資訊內容
  • 資訊過多（TMI）
  • 資訊過少（TLI）
  • 缺乏明確訊息或目的
• 座標軸
  • 長寬比不佳
  • 隱藏原點
  • 斷裂的 x 或 y 軸
  • 共同但未對齊的刻度
  • 轉換錯誤或未轉換

• 統計
  • 視覺化與實際統計不相符
• 幾何要素
  • 圖表類型不對
  • 方向不對
• 非資料墨跡
  • 使用不當
• 3D 圖
  • 知覺問題
  • 第三軸無用

方向不對

斷裂的 y 軸

斷裂的 y 軸，改用轉換後資料

斷裂的 y 軸，使用分面

3D 圖：第三軸沒有資料

3D 圖：第三軸有資料

雙 y 軸

用於轉換的雙 y 軸

原則而非鐵則

• 用常識判斷：
  • 我的圖上是否有東西，妨礙清楚讀取資料或重點訊息？

一起來練習吧！

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