雨沐田：數據可視化-折線圖也可以更完美

來自專欄 大數據力量

折線圖是常見的數據可視化圖形，常用於繪製和表達連續的數據，折線是連接了點（數據點），而且這些點之前存在著聯繫。

折線圖可以展示一組或多組數據，表現到圖上也就是1條或多條折線，這裡有2個原則：

1、折線圖展示的數據建議不要超過3組，特別是在線之間有交叉的時候，更要控制線的數量。

2、如果線條比較多，建議通過粗細、顏色等加以區分。

舉個栗子演示折線圖的優化思路：

對於網店來說，發貨速度是提高買家滿意度的重要一環，如果當天下單當天發貨那是最好不過的了。

某小網店上線一年多，訂單量持續增長，但發貨人員一直是2人，剛開始還能應付，但隨著時間的推移，當天訂單當天發完的壓力越來越大，常常是加班加點，店主為了說服不經常出現的老闆儘快加人手，匯總了最近12個月的發貨數據，並製作折線圖，交給老闆，爭取一次說明問題，一次搞定。

匯總數據如下：

1、先Excel繪製折線圖，選擇數據，插入折線圖，得到如下圖：

2、先去掉網格線，軸加刻度，編輯標題：

就各種圖上的網格線，不一定非要去掉，如果你覺得網格線有助於用戶理解數據，也可以留下，但盡量更細、顏色更淺，千萬不要讓網格線和折線（或其他數據圖）形成視覺上的競爭，如果可以盡量去除網格線，能形成更強烈的對比，使數據更突出。

3、此時，圖已經很清晰了，就趨勢而言已經可以表達了，但依然可以繼續優化，現在的問題是紅藍2條線，都代表什麼數據呢，想知道，必須先看下方的標籤，再看折線，這樣一來，視覺上有跳躍，讀圖有先後，並不是很平滑，於是再優化如下：

直接給折線加標記後，讀圖更平滑，按一般習慣，從左看到右，看到趨勢的同時也很清楚的區分數據，讀圖難度下降很多。

4、數據可視化設計的一個重要原則是保持顏色一致，所以再優化：

優化到這個程度，閱讀的平滑性已經很好了，閱讀難度很小。

但但但！

永遠不要忘了，我們要通過圖是要突出某些數據的，上面的案例我們是要突出什麼呢，自然是每日的發出量數據是要被重點突出的，新增訂單量是主要對比數據。

既如此，繼續優化，如何突出？

兩個字：顏色。將重要的數據突出，其他的數據盡量融入背景。

三下五除二，再修改如下：

此處說一說數據可視化時，顏色使用的原則：顏色千萬不要太多，要統一，顏色也不要太艷，除了需要強調的數據外，其他都盡量融入背景。

5、到現在圖的閱讀絕對沒問題了，很直觀，需要強調的數據也很突出，數據的趨勢和全局觀都沒問題了。

按照正常的邏輯順序，理解了趨勢，必然需要理解細節。

看現在的圖，發現最近幾個月當日出發量小於當日新增量，但小多少呢？卻沒有具體的量化，當然，可以通過指標軸去看，但只能看個大概，無法達到精確表達數據的目的，怎麼解？

好辦，加數據標籤和數據標記：

雖然數據是夠清楚了，但感覺瞬間變雜亂，與一直追求的簡單背道而馳。怎麼辦？把數據標籤刪掉？

不行，數據標籤還是要留下的，但我們考慮我們要重點表達什麼？是要表達最近幾個月不能及時發出去的訂單量，所以我們不需要全部標記，於是：

如此這般，我們在簡潔和表達2個方面達到了相對的平衡。

Y軸刻度間隔小，顯得有些擁擠了，有了數據標記，就可以間隔大些了，再去掉圖的邊框，關鍵節點加重點說明，最終調整如下：

到這兒，這個折線圖已經很專業了，但優化無止境，沒最好的，只有更好的，可以根據實際情況再優化。

顏色使用注意事項：

1、顏色使用請刻意為之，不要讓工具為你選擇。

2、背景使用灰色，是為了更突出需要強調的顏色。

3、一般情況下，藍色是第一選擇，原因是列印效果比較好，可以避免色盲的問題，顯得穩重且專業。但，這不是絕對的，顏色選擇還是要看錶達的數據類型。

4、盡量少量使用顏色，顏色多代表哪一種都不會太突出。

5、需要多個顏色時，優先考慮同一顏色的不同飽和度。

嗯，今天就到這兒，希望你能舉一反三，學到的比一篇文章可以表達的多。

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