信息可視化繪畫風格有哪些

A. 深入淺出丨帶你看懂數據可視化「美」的歷程

深入淺出丨帶你看懂數據可視化「美」的歷程
古人說：「人不可貌相」，但從古至今，人類卻是一群感性動物，容易受到外在表象影響，先感性才理性。
《韓非子》里提到，春秋末期魯國人澹臺滅明，天生異像，「額低口窄，鼻樑低矮，不具大器形貌」，拜孔子為師，孔子沒有拒絕，但對他不上心，愛答不理，讓他坐冷板凳。於是，他毅然決然地離開孔子，自學成才，獨辟蹊徑，游歷講學，積極傳播儒家學說，並培養出很多人才，深受老百姓愛戴。孔子聽聞他的事跡之後，幡然醒悟。
在今天，好看這件事也一樣是很重要的。「顏值即正義」，長得好看的人，似乎更容易受到歡迎和優待。
但古人也說過：「相由心生」，從一個人的外表和精神狀態可以大概知道這個人的內在狀況，相反，一個人的內心思想狀態，也會投射到形象外表。
因此，我們要注重自身內在涵養的健康發展，也要學會對外在美的表達與審視。
同樣地，好的設計也應該是兼具內容與形式。
信息時代讓人們的生活節奏加快，人們每一天都變得匆忙，時間被碎片化，甚至沒有多少時間完整看完一段文字。文字的力量是有限的。只有藉助可視化，信息才能高效地傳播。
數據可視化是數據領域一個重要的分支，目的是「讓數據說話」，展現數據之美。好的圖表會說話，好的圖表可以抓住用戶的心。
一、歷史篇：人類對世界的認知與表達從圖畫開始
研究發現，人腦處理圖片信息是同步進行的，而處理文字信息則是一步一步循序漸進的，而且一篇文字下來，大部分人只記住了其中的20%；人在看報紙時，99%的文字信息會自動被過濾掉，腦子里只殘留了可憐的1%；人腦處理圖片的速度是處理文字的6000倍。也就是說，如果一篇6000字的文章需要10分鍾看完，而壓縮成一張圖片則只需要10/6000分鍾的時間。
圖片可以表達的內容要比文字更豐富，同時也可以給人留下很大的想像空間 ，可以體現真實性（有圖有真相），可以讓人賞心悅目。
其實，在遠古時期，我們遙遠的祖先——智人就已經學會畫畫，基於自己對周邊生活環境的認知，將人、鳥、獸、草、木等事物以及狩獵、耕種、出行、征戰、搏鬥、祭祀甚至男女交媾等日常活動刻畫在岩石上、石壁上、洞穴里......到目前為止，歐洲、亞洲、美洲、大洋洲的70多個國家150多個地區發現岩畫遺址，而僅非洲和澳洲少數族群目前還存有岩畫製作的傳統，例如著名的岩畫遺址拉斯科洞窟壁畫、阿爾塔米拉洞窟壁畫、大麥地岩畫、拉文特岩畫、平圖拉斯河手洞壁畫、非洲大象岩刻、將軍崖岩畫等。
岩畫學家埃馬努埃爾·阿納蒂在《世界岩畫：原初語言》一書中提到：隨著智人技術水平的提高、抽象和感知能力的增強，促使了復雜語言和藝術的產生，而岩畫正是這種語言的一種記錄形式；目前所知的70%岩畫都是狩獵採集社會的作品，剩餘30%是游牧和農耕時期的作品，在這些岩畫的結構中存在著共同的記憶和普遍性的認知模式。岩畫是象形文字，是無文字時代的寫作，是人類隱沒記憶的見證。
可見，人類對世界的認知與表達是從圖畫開始的。

圖1. 遠古時代的岩畫
人類造出文字之前，還經歷過「結繩記事」、「圖畫記事」等階段。
但隨著社會的發展，人類發生了「農業革命」，不再單純依靠狩獵為生，製造和使用工具更加嫻熟，剩餘產品逐漸增加，社會組織逐步成熟。這時，社會組織不斷產生大量的信息，除法令條紋外，還必須記錄各種交易、稅收、商品庫存、節假日以及打勝仗的日期等。在此之前，人類雖然可以利用圖畫記事，但更多的還是用自己的大腦記錄信息。隨著信息的大量產生，容易產生記憶過載，於是就有了文字。
象形文字是由原始的圖畫發展而來的。由於社會的發展，加上圖畫效率低，難以滿足社會化需求，於是人們逐漸從圖畫中抽離出一個個元素，形成象形文字。象形文字是一種最原始的造字方法，純粹利用圖形來作文字使用，而這些文字又與所代表的東西在形狀上很相像，圖畫性質減弱，象徵性質增強。蘇美爾楔形文字、甲骨文、古埃及象形文字、瑪雅文字都是獨立地從原始社會最簡單的圖畫和花紋產生出來的。
但象形文字也有很大的局限性，因為有些實體事物和抽象事物是畫不出來的，而且寫起來很慢又難讀懂。

圖2. 世界四大古文字
隨著社會的進一步發展，文字也得到了很大的發展，在象形文字的基礎上逐步分化出「表音」和「表意」兩種文字。文字是用來記錄和傳播語言的，而記錄和傳播只有兩種途徑，或「表音」，或「表意」。就漢字來說，其發展脈絡大致是：結繩記事—圖畫文字—象形文字—形意文字—意音文字。
社會的發展，推動了文字的發展，使得人們在對事物的表達上可以更加豐富多樣，可以指事、象形、形聲、會意、轉注、假借。人們對世界的認知和表達在廣度和深度上也都有了很大的延伸。反過來，由於更多樣化的文字，人們能夠更加准確、生動、深刻、靈活地記錄下所見所聞和所思所想，加快了知識的傳播與傳承，推動了社會的大發展。
文字即使再豐富，也有難以突破的局限性。文字需要理解，不能一目瞭然，對抽象事物及個體的表達，還不夠形象、到位。因此，在出現文字之後的時代，許多文獻就以圖文結合的形式流傳下來。例如，在1912年發現的伏尼契手稿中，字母和語言至今無人破解，但其中的植物、天體出浴美女等許多圖片，甚至出現了構造精緻的精美圖案，一目瞭然，讓人驚嘆。

圖3. 伏尼契手稿
二、發展篇：進入了「百花齊放、百家爭鳴」的時代
計算機出現之前，人們已經能夠靈活地運用柱形圖、線圖、餅圖等基本圖表來展示數據，而且也衍生了很多新型、創意的數據圖表。
大家應該都知道南丁格爾（國際上以她的生日命名了護士節），但很多人應該不知道南丁格爾玫瑰圖（下圖）就是她創造的。在克里米亞戰爭期間，南丁格爾通過搜集數據，發現很多死亡原因並非是「戰死沙場」，而是在戰場外感染疾病，或是在戰場上受傷，卻沒有得到適當的護理而致死。為了解釋這個原因，降低英國士兵死亡率，她畫了這個著名的圖表，於1858年遞交到維多利亞女王手中。(這么漂亮的圖表，想必女王一定很受感動)

圖4. 南丁格爾玫瑰圖
世界著名的繪圖大師米納德，開創了許多重要的主題繪圖技巧，改良了其他技術。他是首個把餅圖和地圖結合在一起的人，並將流線放入地圖中。以下圖表是米納德最廣為人知的作品，被EdwardTufte認為是史上最傑出的統計圖。它描繪了拿破崙的軍隊自離開波蘭－俄羅斯邊界後軍力損失的狀況，在一張圖中通過兩個維度呈現了六種維度信息：拿破崙軍隊人數、行軍距離、溫度、經緯度、移動方向以及時間－地域關系。

圖5. 拿破崙行軍圖
計算機出現後，特別是互聯網的興起，人類社會以「摩爾定律」的速度，進入一個全新的時代，科學技術也得到了前所未有的革新與發展，同時也給人們帶來了很多新思維。
技術的進步，讓我們能夠採集到比以前多得多的信息，數據規模不斷成指數量級的增長，數據的內容和類型也比以前要豐富得多，改變了人們分析和研究世界的方式，也給人們提供了新的可視化素材，推動了數據可視化領域的發展。
與以前相比，數據可視化領域發生了很多的變化，得到了很大的發展。
1. 可視化的表現形式和場景更豐富
在當今信息時代，信息出現了「泛濫」與「過載」，人們每天都受到各種信息的「轟炸」。當我們打開網頁或手機APP時，首先進入我們視野的就是各種彈出的廣告信息。這些信息從內容到形式，都經過了精心設計。我們走在大街上，映入我們眼球的則是滿大街的廣告海報，還時常有人站在街邊向路人派發傳單。我們不僅僅只從書上看到了可視化的圖表，還從海報、信息圖、PPT、數據產品、大屏等獲取到了大量的可視化信息。

圖6. 可視化的表現形式
2. 可視化展現方式更多樣和靈活
數據圖表是最常用的可視化元素。除柱形圖、條形圖、餅圖、環形圖、線圖、散點圖、面積圖、雷達圖、K線圖、地圖等基本圖表外，現在也出現了更多新式的圖表，如山峰圖、雷達圖、氣泡圖、熱力圖、漏斗圖、樹圖、箱形圖、瀑布圖、河流圖、詞雲圖、儀表盤、南丁格爾玫瑰圖、旭日圖、和弦圖、桑基圖、3D圖，等等。另外，智慧的人們也常常創意性地將各種圖表混搭，例如下圖，地圖和餅圖、散點圖、柱形圖等搭配使用。

圖7. 各種圖表的混搭
除圖表外，對圖片和圖標的靈活運用，使得可視化更加美觀、形象、貼切。

圖9. 圖標的靈活運用
3. 從靜態到動態
由於技術的發展，實時數據採集、實時數據傳輸以及實時數據計算得以實現，人們終於得以欣賞到數據的靈動之美。以前人們只能看到事後數據形成的分析結果，看到的是數據的過去式，領略的是數據的靜態之美。而現在，通過實時計算及數據可視化，人們可以知道「當前時刻發生了什麼」，看到了數據的變化，看到了數據的動態之美。
4. 設計上更注重用戶體驗
由「信息泛濫」引起「信息過載」，從而導致「信息焦慮」。無論是風格、元素、配色、文字、交互上還是細節上，人們的可視化作品都越來越注重用戶的視覺體驗，希望能讓用戶一目瞭然，不多花一點兒時間去理解。在設計風格上，從3D擬物化到簡潔扁平化再到擬物扁平化的發展變化，也在不斷地為用戶「做減法」。
三、原則篇：關於設計的四大原則
「別忘了，你是為讀者進行可視化設計。」
——《數據之美：一本書學會可視化設計》
所有的設計細節，都必須經過精心構思，都必須站在用戶角度來思考。
顏值高或者打扮好看的人，總能牢牢地吸引別人的目光，相反，衣著邋遢不修邊幅的人，卻往往是別人瞅一眼就嫌棄。那些聰明的人，必然深諳這樣的秘訣：好看的PPT報告，總能在第一時間吸引受眾，再加上生動的演講，就會收到很多好評；廣告牌做得越好，就越吸引路人的注意力，越能讓路人記住，廣告效果也就越好。
當你看到別人的可視化作品時，你是否總覺得不好，但怎麼也說不出到底哪些地方不好？如果你熟悉以下基本原則，就算不是一個專業的設計人員，你也可以快速看出哪裡出了問題並提出非常中肯的建議。如果你還能熟練運用這些原則，那你的可視化作品將煥然一新，更加專業、好看、有趣，也將收獲更多讀者的贊賞。
親密性（分組）
在生活中，幾乎每件事都有邏輯，人們也喜歡遵循一定的邏輯去理解世間之事，例如時間先後、空間、因果、總-分-總等邏輯結構。
在做可視化設計的時候，我們所要表達的內容一定不能是一些無序呈現，這樣會給讀者造成理解上的混亂。我們的可視化作品應當能夠遵循多數讀者所能理解的思維邏輯，將內容分成幾部分按順序一步一步地表達出來。
相同部分的內容，彼此相關，應當靠近，放在一起。這樣閱讀起來才能被理解成為同一單元的內容，而不是多個孤立的不相關的內容。不同部分的內容，應當明顯地區隔開來，例如上下部分內容之間用一空行隔開或者間距放大。這樣有助於組織信息，減少混亂，為讀者提供清晰的結構。

圖10. 親密性原則
對齊
在版式布局上，任何元素的擺放，都可能會影響甚至主導用戶的視覺流程。因此，任何元素都不能隨意擺放，否則會造成混亂，而混亂會令人不適。對齊，使每個元素都與其它元素建立起某種視覺聯系。對齊，也讓可視化作品更加清晰、精巧、清爽。
對齊，不僅包括左對齊、右對齊、頂端對齊、低端對齊，還包括水平居中、垂直居中、橫向分布、縱向分布，等。

圖11. 對齊原則
重復/統一
我們都有「先入為主」的「陋習」，當看到與之前不和諧不一致的東西，常感突兀，甚至本能抗拒。因此，在可視化作品中反復使用一些視覺要素，建立上下文之間的聯系，增加條理性，保持視覺上的統一。
任何視覺元素都可以在同一作品中重復使用，例如顏色、形狀、材質、空間關系、線寬、字體、大小和圖片，等等。

圖12. 重復原則
對比/強調
在做可視化設計時，我們的初心是以圖文的形式把所要表達的信息清晰的傳遞給用戶，讓用戶一目瞭然，盡量不需要太多思考和理解。為了達到這個目的，我們需要強調重點，弱化次要，避免作品中所有的元素看起來重要程度都是一樣的。如果所有的東西都同等重要，那就相當於所有的東西都不重要。

圖13. 強調重點，弱化必要
如果你想突出某些信息要點，那就讓對應的元素（字體、顏色、大小、線寬、形狀、空間等）與其它元素不相同，讓它們截然不同，讓用戶首先能夠關注到它們。

圖14. 對比原則
表達，力求准確、到位、簡潔、易懂
當用戶看到我們的可視化作品時，我們最好要保證所表達的信息能被用戶正確理解。除使用上面幾個原則外，我們還要附加一些輔助信息，例如文字、箭頭等。在可視化作品中，文字必不可少，但篇幅要加以控制。
文字的表達，要准確、到位、簡潔、易懂，要能引導用戶正確地理解圖表的意思，要能不引起任何歧義。

圖15. 表達，要准確、到位
四、流程篇：要有數據可視化的正確姿勢
沒有什麼比親手創造美這件事更給人帶來成就感了。
當我們滿懷激動地開始數據可視化時，請不要馬上鑽入某個細節里，不要急著考慮用什麼酷炫的圖表來展現，也不要糾結於用什麼顏色、什麼字體。我們要有數據可視化的正確打開姿勢。
不同形式的數據可視化流程有所不同，這里主要講重要且相通的部分。
(一) 了解你的需求
關於需求，在實現之前，一定要聽清楚做什麼，想清楚怎麼做，說清楚怎麼做。
了解與分析數據可視化需求，主要圍繞以下幾點來展開：
1. 看什麼，即哪些內容需要可視化。
很少需求方能夠准確、全面地說出他們真正想要什麼。他們只能描述出大概的樣子，因此需要不斷引導他們以明確真正詳細的需求。
· 可視化的目的是什麼，用戶是誰，在哪裡看，什麼情況下看，多久看一次；
· 了解數據，看看有哪些指標，哪些指標可以直接取，哪些需要復雜計算，哪些可以實時，哪些只能離線；
· 哪些指標必須展現，哪些指標不展現，哪些指標可展現可不展現；
· 展現的維度有哪些，按時間、部門、地域、指標，看實時數據還是歷史數據；
· 通過可視化，期望從中知道哪些信息，等等。
2. 誰看，即用戶是誰。
如果面對的是求真務實的老闆，那可能需要側重於內容，追求邏輯的合理性和數據的准確性；如果是來訪參觀的貴客，那可能為了展示公司實力與形象而追求高大上的圖表設計；如果是不懂技術的業務人員，在可視化時可能需要避免過於技術性。
3. 在哪裡看，即有哪些可視化形式。
一次性的工作匯報，可使用PPT，如果老闆嫌棄做PPT太慢，可以直接用Excel，或者其它工具，如腦圖；如果為很多用戶提供周期性計算的指標數據，且滿足不同條件下的查看，那適合做一款數據產品或者可視化報表；向來訪的貴客介紹公司情況時，如果想給客人們提供一種賞心悅目的視覺享受，用大屏可視化數據再合適不過了；如果想給公司各部門同事普及知識、介紹成果、通知活動等，做一張可視化信息圖，並在線發布，圖文結合，有趣生動，既吸引更多讀者關注，提升閱讀體驗。
4. 什麼情況下看。
「第一印象」肯定是重要的。用戶「第一眼」感覺不好，當然就沒有瞭然後，就不會有「第二眼」、「第三眼」，也就不會再往下看了。所以，要帶給用戶「第一眼」足夠良好的視覺體驗，就要多想想用戶會在什麼場景下去看你的可視化作品。
例如，打開手機，多數情形下，用戶只會根據標題有選擇地瀏覽少量文章，因此，取一個生動、有趣、亮眼的標題，比普通標題更有視覺沖擊力，會讓你的文章從眾多內容中脫穎而出，贏得更多用戶點擊閱讀。

圖16. 取一個有吸引力的標題
例如，在企業內部（特別是人多的公司），海報、信息圖形式的內容，每天都大量地以郵件地方式群發給各部門人員，或活動通知、或展現成果、或宣傳典型，等等。每個員工都「信息過載」，只能閱讀少量的信息。
除標題要吸引人外，還需要注意用戶打開郵件的實際場景。不少用戶打開這種群發郵件時，常常是下面的情況，一堆的收件人，一堆的抄送人，這已經占據了有限電腦屏幕的一部分，剩下的部分就是點擊某個郵件時出現的正文內容的部分。因此，在這一區域完整顯示出標題（以及內容摘要），才能吸引用戶往下看。

圖17. 多想想具體的場景
（二）可視化設計
可視化設計是最重要的環節。只有做好這一環節，後面的事情才會變得簡單順暢。
1. 梳邏輯
我們在閱讀時，只要遇到稍微難懂的知識，基本上會本能地第一時間選擇退縮，不再看下去。之所以覺得難懂，最主要是因為邏輯不清晰給我們帶來理解上的困擾。邏輯就像一棵樹的樹干，如果我們只見樹葉不見樹干，就會迷失方向。因此，在可視化設計前，一定要站在用戶的角度，梳理出清晰的邏輯結構。這一步，想清楚怎麼做，很重要，多花點時間也沒關系。
對於數據可視化來說，邏輯就是確定各部分的核心內容，以及內容之間的先後次序和關聯關系，即講什麼不講什麼，先講什麼後講什麼。
把邏輯設計得簡單一些，清晰一些，用戶就能越快明白你的「良苦用心」。
2. 定風格
風格營造一種氛圍，驅動用戶沉浸式閱讀。不同的風格，適合不同的用戶不同的場景，例如科技、學院、活潑、嚴肅、可愛，等等。
3. 排版式
版式設計就是關於如何處理信息重點，因為在任何設計中，最重要的信息需要首先被注意到，然後是次要信息。
好的版式就像導盲犬，合理地對內容進行布局，適當地安排版式中的視覺流程，引導用戶第一時間看到最需要被關注的部分，暗示用戶「先看什麼，後看什麼」。
一般來說，可視化作品一般包括標題、正文、圖表、說明文字等要素。版式就是基於上述提到的幾個原則，確定元素之間的層次結構，合理擺放這幾個要素。
4. 選圖表
不是越酷炫的圖表就越適合。這首先要看展現什麼數據。某些圖表只適合展現相應格式的數據。其次，也需要對展現數據的圖表進行個性化定製，包括樣式、風格、顏色、字體，使之契合上下文語境，也讓圖表更有溫度。
不要將就而選擇默認設置的圖表，不要做那個「Mr.差不多」或「Ms.還行」。如果將默認設置的圖表放在可視化作品中，總是顯得那麼突兀和不協調。另外，對默認設置的棄用，可以強迫自己不斷精進，不斷提升可視化的能力。
5. 調細節
對單個部分的可視化設計，並不能完全保證整體上的和諧一致。因此，回到整體，根據前面提到的幾個原則，發現細節問題，對某些細節進行調整，使之整體上保持一致。例如，各部分視覺元素之間保持對齊，如標題、正文、圖表等；在配色、字體或其它細節上，各部分要盡量做到統一；各部分之間要有明顯的區隔，等等。
（三）指標計算
巧婦難為五米之炊。有數據，才能談數據可視化。數據的獲取、整合、計算，會佔用大量的時間。這一部分工作是相對獨立的。
但需要注意的是，模擬數據和真實數據是有區別的。根據模擬數據設計的圖表，一定要用真實數據展現與驗證，驗證圖表與真實數據的契合程度。例如下圖，模擬數據展示的圖表中各部門之間存在明顯的差異，但改為用真實數據展示時，卻「看起來感覺都一樣」，這時候就需要調整圖表的設置，凸顯視覺上的差異。

圖18. 用真實數據驗證可視化的效果
指標的計算過程，這里略去不講。
（四）前端開發
數據產品、大屏的可視化實現，還需要前端開發。
理論上來講，只要設計出的圖表，就一定能在前端實現。但這個可能會受到前端開發人員的技術水平和展現工具的限制。所以，可視化設計有時候需要尋求一種關於設計與實現之間的平衡。
可視化設計人員最好事先有所評估，採用復雜圖表設計之前最好與開發人員溝通探討實現的可行性。
五、工具篇：你會用Excel設計圖表嗎？
Excel是最常用、最基本、最靈活且最應該掌握的圖表製作工具。 可以說，大多數圖表樣式都可以用Excel畫出來。如果你認為用Excel畫不出來某種樣式的圖表，有可能是你還未掌握Excel的高階技巧。
Excel展現的圖表是靜態的，且支持的數據量比較有限。所以，如果是企業級的動態數據展現，還需要藉助專業的大數據可視化工具。
專業可視化工具有很多，大致可分為三類：企業級專業可視化工具、輕量級在線可視化工具、編程式圖表工具。
企業級專業可視化工具
ECharts 是國內使用率非常高的開源圖表工具，可以流暢的運行在 PC 和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器，底層依賴輕量級的 Canvas 類庫 ZRender，提供直觀、生動、可交互、可高度個性化定製的數據可視化圖表。ECharts 3 中更是加入了更多豐富的交互功能以及更多的可視化效果，並且對移動端做了深度的優化。
D3.js 是最好的開源數據可視化工具庫。D3.js運行在JavaScript上，並使用HTML、CSS和SVG。 D3.js使用數據驅動的方式創建漂亮的網頁。 D3.js可實現實時交互。這個JS庫將數據以SVG和HTML5格式呈現，所以像IE7和8這樣的舊式瀏覽器不能利用D3.js功能。
Tableau是一款企業級的大數據可視化工具。Tableau 可以讓你輕松創建圖形，表格和地圖。 它不僅提供了PC桌面版，還提供了伺服器解決方案，可以讓您在線生成可視化報告。伺服器解決方案可以提供了雲託管服務。
輕量級在線可視化工具
BDP個人版，類似Tableau的在線免費的數據可視化分析工具，不需要破解、不需要下載安裝，在線注冊後就能一直使用，操作很簡單，只需要拖拽。支持幾十種圖表類型，也支持製作數據地圖（自帶坐標糾偏）。除可視化之外，BDP還有數據整合、數據處理、數據分析等功能。
網路圖說，基於ECharts，在線圖表製作工具，採用Excel式的操作方式製作樣式豐富的圖表，圖表自定義的選項很豐富，使數據呈現的方式更加美觀個性，易分享傳播。
文圖主要用在你要出一份包含文字說明的報告時使用，提供幾個確定好風格配色的主題供選擇，讓整個報告風格統一、簡潔美觀！文圖能夠良好地適配移動端。但文圖的排版不是很好用。
創客貼，在線平面設計工具，簡單，快速，輕松完成在線設計，據說是2016最好的在線設計網站。
編程式圖表工具
對於掌握編程語言的程序員來說，設計新穎、令人驚艷的數據圖表也可以通過代碼來實現。
Python有很多具有畫圖功能的包，如matplotlib、Seaborn、ggplot、Bokeh、pygal、Plotly、Geoplotlib、Gleam、missingno、Leather，等等。
R語言提供了很多數據可視化工具包，例如ggplot2、ggthemes、ggmap、ggiraph、ggstance、GGally、gganimate、ggradar、ggTimeSeries、ggseas、lattice、rgl、ggvis、htmlwidgets、leaflet、dygraphs，等等。
類似提供強大繪圖編程功能的語言還有PHP、HTML、JavaScript、CSS等。
六、技巧篇：刻意練習是提升可視化技能的唯一途徑
不斷練習，不斷精進
提升數據可視化技能的唯一途徑就是在理解可視化設計原則和方法論的基礎上，不斷練習，不斷精進。
除此之外，還要有點完美主義。
技巧在於平時的積累。多觀察，生活中看到好的設計，多想想為什麼人家設計那麼好，讓你忍不住多看幾眼。看到不好的設計，多想想到底哪裡不好。看到好看的圖表，看到別人介紹的小技巧，動手做一做。
技巧太多，這里不做展開細講。
「去設施傾向」
「這是章北海看到的另一個以前很少有人想像到的現代技術特色——去設施傾向。這種傾向在地球上還只是初露端倪，但『去設施化』已成為比地球世界更先進的艦隊世界的基本結構。這個世界到處都是簡潔空盪的，幾乎見不到任何設施，只有在需要時，設施才會出現，而且是在任何需要的位置出現。世界在被技術復雜化後，正在重新變得簡潔起來，技術被深深地隱藏在現實的後面。」
——《三體》
科幻小說《三體》裡面的這段話，給了我們提示。當我們做分析和可視化數據時，如果不用選項框和菜單欄時，應該隱藏起來，用到時才打開。另外，也盡量讓所使用的軟體最大化。這樣可以讓內容信息展現在最大的視野區域內，這樣有助於讓我們從中獲取更全面的信息，指導我們下一步做正確的決策。

圖19. 限的視野區域，信息最大化
顏色不宜過多，配色要合理
我們在可視化設計時，最好不要使用超過三種以上的主色調。顏色過多，無形中會分散用戶的注意力，使得用戶無法聚焦。
顏色的搭配要合理。大自然是最好的色彩家，可以借鑒大自然的色彩搭配。另外，如果你第一眼看到別人的設計，感覺很舒服，賞心悅目，那也可以借鑒作品中的色彩搭配。相信你的直覺，至少你的身體不會欺騙你。

圖20.顏色不宜過多，配色要合理

圖21.從生活和自然中學習配色技巧

B. 什麼是cg繪畫

「CG繪畫 」特指依靠電腦、平面設計軟體、數位攝影科技和電腦輔助繪畫軟體等進行數字視覺作品創作的藝術家。

名詞釋義：

CG是Computer Graphics的縮寫，原義為「電腦圖形圖像」，「CG藝術」是指依靠電腦、平面設計軟體、數位攝影科技和電腦輔助繪畫軟體等進行創作的數字視覺作品。

CG藝術家

隨著電腦技術的普及與網路的推廣，當今世界越來越多的藝術家把創作載體由傳統紙面轉移到電腦軟體，結合視覺審美、繪畫功底及天馬行空的想像力，運用軟體優勢創作出各種新奇的設計及繪畫作品。在影視、動畫、游戲、廣告行業尤為常見。

CG藝術於20世紀90年代在中國出現，正式普及並廣泛推廣是在2002年左右。如今中國已涌現出大量優秀CG藝術人才，並在國際上獲得各種大賽獎項，為中國CG藝術在國際的地位奠定基礎，代表人物有「楊雪果」「焉博 」「肖壯悅」「何德洪」「朱峰」「陳惟」「季諾」等等。

(2)信息可視化繪畫風格有哪些擴展閱讀

CG」原為Computer Graphics的英文縮寫。隨著以計算機為主要工具進行視覺設計和生產的一系列相關產業的形成,國際上習慣將利用計算機技術進行視覺設計和生產的領域通稱為CG。

它既包括技術也包括藝術，幾乎囊括了當今電腦時代中所有的視覺藝術創作活動，如平面印刷品的設計、網頁設計、三維動畫、影視特效、多媒體技術、以計算機輔助設計為主的建築設計及工業造型設計等。

計算機動畫（Computer Animation），是藉助計算機來製作動畫的技術。大致可以分為二維動畫（2D）和三維動畫（3D）兩種。

參考資料

網路-CG藝術

網路-CG

C. 可視化思維，思維可視化

                        您知道可視化思維？

                          ——可視化思維，讓思維無所遁形

        可視化思維(Thinking visualization)是指運用一系列圖示或圖示組合把本來不可見的思維(思考路徑及思考方法)呈現出來，使其清晰可見的過程，這是一種高效工作和學習的策略。被可視化的「思維」更有利於理解和記憶，可以有效提高信息加工及信息傳遞的效能。簡單地來說就是「一圖勝萬字」，也就是說我們能從圖示裡面獲取更多的信息。

為什麼要重視思維可視化?

心理學的研究表明，思維是隱性的，傳遞和學習思維的難度要遠遠大於純粹的知識。如果我們能夠把「不可視的」思維的過程和方法清晰地呈現出來，自然就能更好地理解、記憶和運用。有人總結過應當重視思維可視化的十大依據:

1.人與人之間93%的交流是靠非言語行為，而在非言語的環境下，視覺在我們接收信息、傳遞感情時扮演的角色尤為重要。

2.你的大腦將近50%的精力是在進行視覺處理，這是一個相當大的比例。

3. 70%的感覺接收器都集中在你的眼睛中，因此我們更容易吸收視覺上的信息。

4.我們可以在每1/10秒內獲得一個視覺信息，這比通過閱讀、消化和理解一段文字要快得多。

5.通過使用悅人眼目的、恰當的顏色在可視化信息中，人們更容易去閱讀，更願意去閱讀。

6.商品介紹圖文並茂時，人們會更好地理解，大家看淘寶上的商品介紹就能夠證明這一點。

7.在人們辨別方位時，帶有插圖的路標對路人起到的幫助比不帶插圖的純文字路標高出323%

8.當信息以可視化的形式呈現，個人的效率普遍提高17%，且減少使用20%的腦力資源。

9.在團隊工作項目中使用可視化工具，可節約10%的腦力資源，且在整體的效率上有8%的提高

10.「A picture is worth ten thousand words(一張圖片勝過一萬字)。」--華盛頓郵報，1925年7月26日

對於學生來說，"知識的加工"和"問題的解決"的思維過程幾乎都是不可視的，而且大多數教師和學生都把目光聚焦到了答案上，幾乎忽視了答案的解決過程。其實學生思維的培養並不等於"答案的積累"，而是來自於"得出答案的思維方法和過程"。答案的累積只能讓學生在再次面對相似的情景時，做出經驗性的結果處理方式，而不能進行理性的判斷處理。所以當題目或題型不再熟悉，學生便無法應對，因為"感性經驗"和所面對的情景已經風馬牛不相及了。所以要提高學生學習的效能，我們就必須從"關注答案"向"關注答案的生成過程"進行轉變，從依靠感性經驗解決問題向理性思考解決問題的方式進行轉變。而要達到這種轉變就必須要把"不可視的"思維的過程和方法清晰地呈現出來，以便更好地理解、記憶和運用。

那當學生擁有可視化的思維之後會有哪些優勢呢？首先是每個孩子都要學習「語數外物化生政史地」這么多科的學科知識，個人處理信息和管理時間的能力就略顯不足了，這時候可視化的思維就起到了不可磨滅的作用，這也是當今優等生和大多數學生之間的差異之一；其次擁有可視化的思維方式會使得學生處理具體事情的思維方式不同，如果掌握可視化的思維技巧，那麼在完成小組合作或者班幹部進行管理時，孩子的管理力和領導力會得到明顯的提升，等等。

可視化思維代表名人

愛因斯坦曾經說過：「我的所有點子都是通過畫圖得來的。語言只不過是我用來向別人解釋我的想法的工具。可見，愛因斯坦一直把「可視化思維」當作他強大的工具。他在他所在的時代就已經掌握了「可視化思維」的精髓，只是他並沒有把這種思維進行系統的解釋和深入。

達·芬奇將思維可視化運用得淋漓精緻，在他的著作《哈默手稿》中約15000頁的筆記與繪畫全是混合藝術與科學所組成可視化思維圖示。這本著作包含了物理工程學，機械動力學，生物工程學，人體解剖學，天文學和建築學等一系列自然科學。也被譽為「人類智力的頂峰」

福爾摩斯利用記憶宮殿和演繹法將案情還原，將一系列破碎的細節，進行現場的模擬還原，再運用場景的推理技術偵破出案件的本質，就是在自己的腦海中建立可視化思維場景。

拿破崙這位天才的軍事家，更是運用可視化思維，將「縱隊戰法」演練得出神入化，帶領法國軍隊馳騁在整個歐洲戰場，屢次以弱勝強卻保持40多場戰爭勝利的傳奇。

世界首富比爾蓋茨在他的著作《未來之路》中過說「可視化思維將是下一個舞台中我們獲取信息的主要方法。比爾·蓋茨說：可視化思維能夠將眾多的知識和想法連接起來，從而最大限度地實現創新。

達爾文在他的著作《物種起源》中，運用可視化思維，將晦澀難懂的生物進化理論用形象和生動的形式表現出來，讓人類第一次真正對自己的來源有了徹底的了解。

中國有一個獨特的名族——苗族，歷史上歷經多次的遷徙，文字失傳，他們將名族生活的歷史、文化、習俗等運用可視化思維的原則鑲嵌進入了自己的服飾和首飾中。也因而譽為和穿在身上的「史書」。

經典物理學的奠基人牛頓，很早就開始運用可視化思維做筆記，牛頓一生涉及廣泛，物理學、數學、天文學、哲學無一不精，被譽為「網路全書式的全才」。在他的手稿中，有著大量的研究實驗和數據，牛頓通常都將自己的研究用思維可視化的方式記錄下來。 

愛迪生一生擁有超過2000項發明，1000多項專利，在愛迪生的發明歷史里，可視化思維是一項重要的能力，在愛迪生的發明中很多都有體現，愛迪生最早發明留聲機時就是通過在製作出視圖，最後才製造出了機器。

（部分素材借鑒於網路）

D. 這種漂亮的網路關系圖怎麼畫的用什麼軟體畫出來的

推薦比較常用的幾個工具，

一個是 python 的 NetworkX 庫

另一個是 Gephi 這個軟體。

NetworkX

這是一款Python的軟體包，用於創造、操作復雜網路，以及學習復雜網路的結構、動力學及其功能。

有了NetworkX你就可以用標准或者不標準的數據格式載入或者存儲網路，它可以產生許多種類的隨機網路或經典網路，也可以分析網路結構，建立網路模型，設計新的網路演算法，繪制網路等等。可以查看官方文檔


。

望採納，謝謝~

E. 有哪些值得推薦的數據可視化工具

數據可視化就是利用計算機的圖形處理技術，把一些數據通過圖表等形式在電腦屏幕上面展現出來，然後在進行一些處理等方面的技術問題。

那麼首先要推薦的就是Excel。Excel的數據可視化功能是非常的厲害的，而且在生活中應用的也是非常廣泛。因為操作簡單，理解起來比較的容易，所以被大多數人所接受。Excel的數據可視化就是將在列表中的數據轉換成一個個的圖形，這其中經常用到的像餅圖，直方圖，柱形圖等等各種各樣的圖形，帶個我們的是一種直觀的感受。

第三個要推薦的就是spss。spss是一款相對來說有一定難度的數據分析工具，利用spss將數據可視化是它的一個基本功能。spss裡面集成了不少數據可視化的工作，你想畫出什麼樣的圖形也都是可以在裡面找到的，這其中也包含了一些高級的圖形，是利用Excel等普通的辦公軟體做不出來的。

第四個要推薦的就是R語言。相信了解數據分析的人都應該知道R語言這一強大的數據分析軟體，R語言的數據可視化功能可以繪畫出你所想要的任何一種圖形，只要你能夠想得到，那麼R就能夠繪畫出來，前提是你有一定的能力編寫出來這么一個R圖形包，或者是找到適合你用的R圖形包，那麼你才能施展你的手腳。數據可視化也只是R的一個簡單的功能，但是它的規范性是前面幾個數據可視化工具所不能比的。

F. 數據可視化編輯，那些年我們畫過的錯誤的圖表！

《經濟學人》雜志除了色彩鮮明的文章之外，其在數據可視化方面也有著自己獨特的風格，許多絕妙的顏色搭配、風格鮮明的圖表總是能夠讓讀者過目不忘。然而正如圖表編輯編輯Sarah Leo在一篇博客中介紹到，雖然對於每一張圖表，他們都盡量准確地以最能支持故事表達的方式來可視化數字，但有時候也會犯錯。

為了能夠做的更好，從錯誤中不斷總結教訓，不斷的自我改進。深入了解記錄後，找到了幾個有用的例子，並將針對數據可視化的問題分為三類：

1. 誤導性圖表

2. 模糊的圖表

3. 未能說明問題的圖表

以誤導的方式呈現數據是數據可視化中最嚴重的問題，雖然從不故意這樣去呈現結果和數據，但是實際情況誤導的方式呈現數據是確實時不時發生，讓我們來看看三個例子：

1. 錯誤：截斷標尺

此圖表顯示了政治左翼Facebook頁面上帖子的點贊平均數量，這張圖表的重點是顯示Corbyn先生與其他帖子之間的差異。原始圖表不僅低估了Corbyn先生帖子的數量，還誇大了其他帖子的數量，而在重新設計的版本中，我們完整地展示了Corbyn先生的數據並保證所有其他數據長條仍然可見。

另一個奇怪的是顏色的選擇，為了模仿工黨的配色方案，原圖使用了三種橙色/紅色色調來區分Jeremy Corbyn與其他國會議員和政黨。雖然顏色背後的邏輯對許多讀者來說可能是顯而易見的，但對於那些不太熟悉英國政治的人來說，這可能沒什麼意義。

2. 錯誤：通過故意操縱坐標軸來假裝存在相關關系

上面的圖表附有一個關於狗重量下降的故事，乍一看圖表呈現的是難得的完美關聯，似乎狗的體重和頸部大小完全相關。但這是真的嗎？但事實情況其實並不是很相關。

在原始圖表中，兩個坐標軸的跨度均為三個單位，左邊坐標軸數值是21到18，右邊坐標軸數值是45到42；按百分比計算，左邊的比例下降了14％而右邊則下降了7％。在重新設計的圖表中，保留了雙坐標軸的設計，但調整了它們的范圍以反映可比較的比例變化。

考慮到這個圖表的休閑主題，這個錯誤可能看起來並沒有那麼重要。畢竟，圖表的信息在兩個版本中都是相同的，但從中學到的事情很重要：如果兩個變數過於緊密相關，那麼再仔細觀察一下坐標軸尺度可能是一個好主意。

3. 錯誤：選擇錯誤的可視化方法

在每日新聞應用Espresso中發布了此投票圖表，它顯示了民眾對歐盟公投結果的態度，並以折線圖繪制。從數據來看，似乎受訪者對公投結果的看法相當不穩定，每周都會增加或減少幾個百分點。這是因為並未使用平滑曲線繪制單個民意調查來顯示趨勢，而是連接每個民意調查的實際值。

此圖表中需要注意的另一件事是坐標軸如何起點的方式。原始圖表將數據擴展到全部空間。而在重新設計的版本中，在坐標軸開始的部位和最小數據點之間留下了更多空間。為此制定了一個很好的規則：應當試著在一個不從零開始的折線圖下留出至少33％的空白區域。

雖然模糊的圖表沒有誤導性圖表那麼嚴重，但是一份難以閱讀的圖表還是表明可視化工作做得很糟糕。

1. 錯誤：「發散性思維」過於發散了

人們總是被鼓勵創造「發散性思維」，但是有時候，在工作和呈現結果的過程中會顯得有點太過分了。上邊左圖顯示了美國的商品貿易逆差和製造業就業人數，該圖表非常難以閱讀。

它有兩個主要問題。首先，一個變數（貿易逆差）的值完全是負數，而另一變數（製造業就業）都是正數。將這些差異結合在一個圖表中而不平坦化任一變數非常不合理。有一個顯而易見的解決方案，但這卻會導致第二個問題：兩個變數不共享共同基線。貿易赤字的基線位於圖表的頂部（通過圖表左半邊那截紅線突出顯示），而右半部分的基線則位於底部。

重新設計的圖表顯示其實並沒有必要組合這兩個數據系列,貿易逆差與製造業就業之間的關系仍然很明顯，而這一圖表並沒有額外占據多少空間。

2. 錯誤：莫名其妙的顏色使用

該圖表明政府在養老金福利方面的支出與國家65歲以上人口比例進行了比較，並特別關注了巴西的情況。為了使圖表占據較小版面，可視化工具僅標記了部分國家/地區，並以電藍色突出顯示，經合組織的平均值則以淡藍色突出顯示。

可視化者忽略了這樣一個事實，即不同顏色通常意味著不同分類，這個圖表似乎也是如此，所有電藍色似乎屬於與深藍色不同的組合。但其實壓根不是這樣的，區別只是一個有打上國家標簽，一個沒有而已。

在重新設計的版本中，所有國家/地區的圓圈顏色保持不變。將沒有標簽的數據點的透明度調高了。剩下的就靠排版了：巴西是重點國家所以用字體加粗；而經合組織則用斜體字表示。

最後一類的錯誤不太明顯,像這樣的圖表不會誤導讀者，也不會讓人感到困惑，他們只是沒有證明他們存在的合理性。通常是因為可視化不合理，或者因為非要在小版面內塞進過多信息。

1. 錯誤：包含太多細節

在德國預算盈餘的專欄中公布的這張圖表，它顯示了10個歐元區國家的預算余額和活期賬戶余額。有這么多顏色，而且其中一些很難被區分。

另外，因為對應的值太小了，壓根沒有辦法得到任何圖表信息。它只會讓你眼前一愣然後趕緊轉移視線。而且更重要的是，由於沒有繪制所有歐元區國家，因此堆疊數據沒有任何意義。

回過頭看看有沒有辦法簡化這個圖表，該專欄提到德國、希臘、荷蘭、西班牙以及歐元區總數，所以在重新設計的圖表版本中，則需要只強調這些。為了解決僅堆疊部分國家的問題，添加了另一個類別（「其他」），其中包括所有其他歐元區國家。（由於歐盟統計局進行了數據修訂，重新設計的圖表中的流動賬戶余額總額低於原始圖表。）

2. 錯誤：大量數據，空間不足

受到有限版面空間的限制，我們經常試圖將所有數據一股腦兒塞進圖表中。雖然這可以節省頁面上的寶貴空間，但它還是會有負面影響。比如這張2017年三月的圖表，它是關於科學界的論文發表是如何由男性主導的。所有數據點都同樣有趣且與主旨緊密相關。但是，一下子提供如此多的數據（四個研究領域類別以及發表人的比例）這些信息很難一起被接受。

如果要保留所有數據，那麼圖表就會變得過於復雜而不簡潔。在這種情況下，削減一些內容會更好。或者，可以展示某種平均化的衡量標准，例如所有領域的女性發表作品的平均比例。

總的來說好的數據可視化能都使人閱讀更加順暢，但同樣的未處理好的數據可視化也會誤導甚至欺騙讀者的認識，所以在實際操作中數據的呈現仍舊是一個需要深入學習，並且不停反省調優的過程。

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