历史版本5 :GLAD 原则 返回文档
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1、问题编辑
有多少人可以用一句话来总结「好」图表的标准是什么?
或许很多读者曾研习过国际可视化标准和各种图表应用的技巧,但标准和技巧的内容可以罗列出数百条,当在工作中应用时,又很难逐一在脑海中闪过每条细则,而最后是否达成一张好图表,往往凭借的还是强大的个人经验...
比起基于标准规范式的方法论(rule-based),其实应该先有一个基于原则的判断逻辑(principle-based),以更宏观的方式来解决可视化问题。
2、GLAD 原则编辑
马世权老师,在「乐见数据:商业数据可视化思维」总结了一个公式:
项目 | 中文含义 | 思考问题 | 评分标准 | 不恰当问题举例 |
---|---|---|---|---|
G | 图表的灵魂:发现好数据与好洞察 | 数据是否恰当 | 如类别和度量使用恰当,得1分 | 类别的不恰当使用
度量指标的不恰当使用
|
洞察在哪个层次 |
| |||
L | 降噪:简约至上 | 特效/颜色/字体是否有明显「噪声」 | 如无明显噪声,得1分 | |
辅助信息(文字/标签/图例/标尺等)是否有明显「噪声」 | 如无明显噪声,得1分 | |||
A | 精准表达:提升数据表达的准确度 | 图形元素的精确度是否过低 | 如图形元素选择准确,得1分 | |
数据密度是否合适 | 如数据密度合适,得1分 |
| ||
数据显示效果是否准确 | 如显示效果准确,读者不必做算术题,得1分 | |||
D | 画龙点睛:突出洞察信息的标识 | 是否有突出洞察的标识 | 如洞察信息做明显突出区分,得1分 | |
总分 |