数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。
高质量数据可视化需要：选择正确的图表类型
如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。一个数据集可以用很多种方式来表述，具体采用哪种方式要取决于用户的需求。所以一定要从检查数据集和调研用户需求着手来选择图表类型。
高质量数据可视化需要：根据数据的正负值确定正确的绘图方向
当使用水平条图表时，请注意要在基线的左边绘制负值，在右边绘制正值。
不要在基线的同一侧绘制负值和正值。
高质量数据可视化需要：柱状图的起点要从0基线开始
截断数据会导致错误的表述。在下面的例子中，通过左边的图表，你可以很快得出B值是D值的3倍多的结论。而实际上，二者的差距要小得多（见右图）。所以，从零基线开始作图，可以确保得到一个更准确的数据表示。
高质量数据可视化需要：注重可读性
确保排版能够准确清晰地传达信息，帮助用户关注数据本身，而不是分散他们的注意力。
- 选择可读的字体，避免使用衬线字体和高度装饰性的字体
- 避免使用斜体、粗体和大写字母
- 确保文字颜色与背景色的高度对比
- 不要旋转文字
高质量数据可视化需要：使用水平条形图而不是旋转的标签
这个简单的技巧将确保用户能够更方便地查看图表（而不至于使他们的脖子紧张）。
高质量数据可视化需要：选择合适的图表库
如果你的任务是在网络和移动项目中添加交互式图表，你应该问的第一个问题是我们将使用什么图表库？现代的图表库已经应用了许多前面提到的规则。基于一个定义好的库进行设计，可以确保实施的便利性，并为你提供大量的交互想法。
高质量数据可视化需要：动态可视化报告
数据可视化不仅仅是静态的图表，我们有很多方法可以通过改变参数、可视化类型、时间轴来帮助用户探索和发现更多结论，使数据价值和洞察力最大化。在下面的例子中，你可以看到 iOS 健康应用程序，它使用了各种数据展示的组合进行很好的
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数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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