全视图。图表设计原则 什么样的图表才是好图表？马世全在《快乐看数据：商业数据可视化思维》一书中提出了快乐的原则：Good data and Insight（良好的数据和洞察）、Low Noise（减少噪音）、Precise Expression（正确的表达）和Different（清晰的表达）。
符号。 （最后的接触）。结合我们的设计实践，图表设计原则概括为视觉降噪、准确表达、突出重点。 。视觉降噪减少不必要元素的干扰，在含义明确的情况下去除重复的数据标签。当数据标注较多时，去掉不清晰可见的数据标注，减少视觉负担。
准确表达在实际场景中，我们发现数据标注往往与图表不对应，比如圆环图很难理解哪一块对应哪块数据。数据标注必须与数据一致，否则容易造成用户之间的误解 注意可以使用颜色来保证数据的可读性，由于引导线的颜色与数据的颜色相匹配。
当存在多组数据映射关系时，一定要添加图例，防止 瑞典 whatspp 数据 含义模糊。值得一提的是，数据的名称需要正确，以便用户一眼就能看出要表达的意思。另外，为了提高数据展示的效率，可以尽可能直接地展示数据注释，让用户无需任何操作就可以了解数据详细信息。
出重点 应使用基本颜色，防止用户误解。考虑特殊情况。数据为0 通常很少考虑数据为0的情况，但是当要用颜色来表示状态时，以矩阵树形图为例，防止数据及时更新，使图表全白，设置该值时，显示颜色的透明度为%，百分比与透明度之间建立数据映射关系。
数据量大 当数据量很大时，PC端可以直接在圆环图来保证数据呈现，可以按长按可放大区域，对于折线图，可以长按放大区域。除了一般的图表设计要结合业务情况外，还要注意图表与业务意义的融合。
案例一：在业务的主轴折线图设计中，业务期望关注某些数据，但在普通的折线图中，三根线粗细相同，无法体现数据的重点。因此，增加了图表的主线逻辑，在后期设计或开发时引用图表组件时，可以将某条线设置为主线，进行大胆强调，这样不仅表达了业务的含义。
数据呈现更加集中。案例 2：可以组合数据洞察功能，以在图表中提供更多业务级别的洞察和解释。结论好的数据可视化设计不仅是技术的展示，更是一门沟通的艺术。设计追求的不仅仅是图表的美观，更重要的是信息的清晰有效的传达。