‧
7 分鐘閱讀
如何建立更優質的折線圖和長條圖
Alex Yarosh
‧ 7 分鐘閱讀
分享這篇文章
長條圖和折線圖約佔資料視覺化圖表的 80%。雖然在 Metabase 中建立這些圖表非常簡單，只需 30 秒即可完成，但本文將重點放在建立有效圖表背後的思考過程，而不是如何建立圖表。
我們將超越基礎知識，探索如何改進圖表，以及使用不同類型視覺化的最佳實務。
我們還舉辦了一場關於此主題的完整網路研討會 - 請查看此處的錄影（無需註冊！）。
首先，我們整理了這份方便的速查表，您可以在下次視覺化時參考。它涵蓋了 5 種常用的圖表：折線圖、長條圖、區域圖、組合圖和橫條圖。
如何選擇正確的圖表類型？
選擇正確的圖表類型是使用資料講述正確故事的關鍵。這些指南將協助您在折線圖、長條圖和區域圖之間做出選擇。
針對連續資料使用折線圖和區域圖
當資料點之間存在清晰、連續的流動時，例如追蹤一段時間內的資料，折線圖和區域圖效果最佳。如果您的資料點只是類別，且類別之間沒有內在關聯，請選擇長條圖之類的圖表。
趨勢留給折線圖，總計留給長條圖
折線圖非常適合顯示指標如何隨時間變化，重點在於趨勢。另一方面，長條圖和區域圖更適合強調特定點的指標大小或總值。當您想要清楚比較總計時，請使用長條圖。
針對微小變化使用折線圖
長條圖和區域圖暗示累積，當您的指標與零相關時，效果最佳。但如果您的資料僅顯示微小的波動（例如在 31 到 33 之間跳動），則使用長條圖可能會產生誤導。折線圖更準確地突顯微小的變化，而不會誇大它們。
如何改進長條圖
讓我們以長條圖為例，逐步嘗試改進它。
排序您的資料
對於長條圖，資料通常沒有自然的順序。將長條從大到小排序，可以更輕鬆地發現趨勢並理解資料所講述的故事。有組織的圖表讓人們可以快速看到重點。
在需要的地方顯示資訊
在閱讀長條圖或折線圖時，不斷檢查 Y 軸以找出值會令人感到沮喪。相反地，將資訊直接放在圖表上，例如在每個長條的頂端顯示值。這樣，人們可以一目瞭然地理解您的圖表，而無需不必要的來回查看。
保持長條圖簡潔
專注於必要的內容。檢視者是否需要知道確切有 1,494 份家庭作業，還是顯示家庭作業數量約為測驗的兩倍就足夠了？如果確切的數字並不重要，請簡化您的圖表。省略不必要的標籤或格線來減少雜亂，讓您的主要訊息脫穎而出。
使用自然的閱讀模式
人們閱讀圖表的方式與閱讀文字的方式相同，從左到右、從上到下。對於英語讀者來說，「Z」字形模式很自然。在某些情況下，橫條圖可能比長條圖更有效，因為它符合這種流動方向，並且使您的資料更容易理解。
突顯重點
您的圖表目標是什麼？人們應該專注於特定數字還是趨勢？使用視覺強調，例如粗體顯示關鍵資料點或變更顏色，以引導注意力到最重要的見解。
使用有意義的顏色
綠色、紅色和橘色等顏色通常帶有隱含的含義，綠色代表正面，紅色代表負面。如果您的圖表反映正面或負面的結果，請使用這些顏色來協助傳達這些情感。但如果您的圖表與情感無關，最好避免使用這些顏色，以防止產生不必要的聯想。您也可以使用色彩飽和度來突顯圖表的重要區域，而不會讓檢視者感到眼花撩亂。
堆疊圖的最佳實務
堆疊圖可能會增加資料視覺化的複雜性，因此了解何時使用以及何時避免使用它們非常重要。讓我們分解有效使用堆疊圖的關鍵考量因素。
堆疊圖會增加認知負荷
當您堆疊資料時，您正在為檢視者增加一個額外的複雜性層級來處理。在選擇堆疊圖之前，請先問問自己：您是想要比較類別內的資料，還是跨類別的資料？通常，建立個別的圖表可以更清楚地檢視您的資料。
堆疊暗示累積
僅堆疊有意義的指標，例如總計或計數。不要堆疊平均值或最大值等自然不會加總的指標。例如，您不能有 5 分滿分的「平均評分」為 12 分。僅在資料邏輯上會累積時才使用堆疊。
使用折線圖來顯示隨時間變化的趨勢
折線圖非常適合顯示指標如何隨時間演變，尤其是在追蹤微小變化時。如果您要視覺化平均評分之類的內容，折線圖將提供比長條圖更清晰的圖片。若要放大微小的變化，您可以取消釘選 Y 軸的零點，但切勿對長條圖或區域圖執行此操作，因為它可能會扭曲比例。
為了使您的折線圖更清晰，請減少不必要的資料點，以減少視覺雜亂。使用線條粗細和顏色來強調最重要的資料系列。
處理不同大小的類別
當圖表中的類別大小差異很大時，就很難比較它們。如果您的目標是比較長條圖中類別的比例，請使用 100% 堆疊圖。但如果您更有興趣比較原始大小，請重新排列細分的順序或使用非堆疊圖。
考慮使用橫條圖以獲得更自然的閱讀順序，尤其是在自訂順序更符合業務情境的情況下。您也可以使用色彩飽和度和視覺強調來突顯關鍵基準。
更棒的是
- 橫條圖取代長條圖，以獲得自然的閱讀順序
- 更符合業務意義的長條自訂順序
- 重要基準的視覺強調
- 傳達情境的色彩陰影和飽和度
比較堆疊圖中細分的挑戰
比較堆疊圖中的細分可能很困難，因為比較高度比比較面積更容易。在堆疊圖中，只有第一個（底部）區段可以輕鬆地通過高度進行比較，任何更高的區段都必須通過面積來判斷，而面積的精確度較低。
解決方案
- 使用非堆疊圖，但請注意它們可能會在視覺上變得難以負荷。
- 考慮使用堆疊區域圖，但請記住，它們可能會根據資料和情境而產生誤導。根據您想要傳達的見解選擇正確的視覺化圖表。
對堆疊區域圖保持謹慎
堆疊區域圖很容易扭曲資料，因為區域的順序會影響變化的感知方式。當圖層重疊時，很容易高估或低估變化。請記住，區域圖最適合顯示大小，而不是變化或趨勢。
結論
既然您已經掌握了基礎知識，請前往您的Metabase 帳戶並嘗試這些技巧來改進您的資料視覺化。看看它們如何讓您的圖表更清晰、更有用。祝您製圖愉快！
更多資料視覺化資源
您可能也會喜歡
所有文章
