最近在制作PPT和绘图的时候，觉得需要总结一下制图的基本原则，搜索发现两个非常好的总结，整理如下：

一、 12 个关键设计原则

https://www.appnovation.com/blog/12-principles-data-visualization

精心设计的 visualization 可以有效地传达复杂的信息、吸引受众、支持决策并提供出色的用户体验，从而最大限度地发挥所呈现数据的影响。设计原则在任何情况下都至关重要，因为它们为创建有效旅程和帮助做出选择以增强整体用户体验和沟通提供了基础框架。

有效的数据与信息化依赖于 12 个关键设计原则，这些原则有助于准确有效地传达信息。 

1. 清晰

visualization 应该清晰易懂，以便目标受众理解。

2. 简单

保持 visualization 简单，避免不必要的复杂性。

3. 有目的

了解您想要传达的信息或见解，并为此目的进行设计。

4. 一致性

在整个设计过程中保持设计元素的一致性。

5. 情境化

为所显示的数据提供上下文。

6. 准确性

确保 visualization 准确表示基础数据。

7. 视觉编码

为您正在可视化的数据类型选择合适的视觉编码。

8. 直观性

将可视化设计为直观且易于理解。

9. 互动性

考虑向 visualization 添加交互式元素，例如工具提示、缩放、筛选或突出显示。

10. 美观

尽管审美是主观的，但视觉上吸引人的设计可以吸引观众并增加他们对数据的兴趣。

11. 可访问性

可访问性是关键;如果用户无法读取数据，则它毫无用处。

12. 层次结构

尽早制定信息层次结构，并始终提醒自己表示数据的目的是什么。

归根结底，设计原则在简化设计过程方面发挥着关键作用，其重要性远远超出了美学领域。通过遵守这些原则，设计师和创作者可以确保他们的作品不仅在视觉上令人愉悦，而且对最终用户来说也是深思熟虑的、有影响力的和和谐的。

二、分析师最有用的 6 个数据可视化原则 

https://www.thoughtspot.com/data-trends/data-visualization/data-visualization-principles

1854 年，约翰·斯诺绘制了伦敦霍乱爆发期间的霍乱病例图。简单地图在数据中发现了一种全新的模式 — 所有案例都聚集在一个共享的水泵周围。该地图是最早的数据可视化示例之一，它导致人们发现霍乱是水传播的，这改变了医学界对微生物的理解并挽救了无数人的生命。

所以，是的，数据可视化很重要。但并非所有可视化都有帮助 — 事实上，如果不应用数据设计的关键原则，您产生的问题可能会比解决的问题多。

要创建引人注目的数据可视化效果，您需要遵循以下关键原则：

1. 了解您的受众

2. 保持简单

3. 使用正确的图表类型

4. 明智地使用颜色

5. 突出显示最重要的信息

6. 避免杂乱

以下是如何正确处理。

1.了解您的受众

要成功进行数据可视化设计，您需要确定并描述数据的目标用户角色。换句话说，在设计数据可视化之前，请先问自己：

• 谁将使用此数据？

• 他们的目标是什么？

• 他们将如何与数据交互？

• 用户需要回答哪些业务问题？

在 ThoughtSpot，我们创建如下所示的角色定义文档并捕获业务问题，因此我们可以为每个用户组构建有效的 Liveboards。

2.保持简单

简单性使我们能够更轻松地从数据中直观地得出结论。无效的可视化（例如冗长的表格或复杂的图表）需要更有意识的思考来分析信息，这会减慢查看者的速度并减少影响。引用现代数据可视化创始人之一 Stephen Few 的话：“一张图片胜过千言万语...但前提是故事最好以图形而不是口头方式讲述，并且图片设计得好。

3.使用正确的图表类型

数据可视化的主要目的是帮助查看者发现可操作的见解。在选择图表类型时，您需要问自己：

• 你想讲述什么故事

• 您的数据可视化适用于谁，他们的优先事项是什么

• 您要解决的问题

• 您拥有什么类型的数据（例如，您是否有数据类别？如果有，有多少个类别？

此信息应让您了解哪些图表类型最合适：

• 饼图最适合于相对较少的类别之间的比较;

• 条形图最适合在类别之间进行非常精确的比较，以及您希望在数据集中显示负值和正值的情况;

• 散点图非常适合显示相关性和聚类，尤其是在要显示大量数据时;

• 折线图强调随时间变化的趋势;

• 气泡图显示大型数据集中的分布或关系;

• 面积图可让您轻松比较数据量。

4.明智地使用颜色

颜色是吸引观众注意力的好方法。但是，最好不要用太多的 IT 来压倒人们。

在数据可视化中使用颜色时，您需要同时考虑色调（某物是什么颜色）和强度（颜色的饱和度）。

您还应该保持颜色使用的一致性。例如，仅当新颜色与数据中的不同含义相关时，才使用新颜色。

5.突出显示重要信息

数据可视化会讲述一个故事。通过首先突出最关键的信息，您的观众可以轻松掌握故事的全部内容。

您还可以使用数据的位置来创建强调。对于西方观众来说，左上角被认为是黄金地段。

例如，在这里，按月划分的总销售额可能是我们的受众最重要的信息，因此我们设置了 Liveboard 以在左上角显示该数据。

6. 避免杂乱

如果您试图在同一个可视化中塞入太多信息，可操作的信息就会在噪音中丢失。

相反，最好通过渐进式披露来鼓励观众发现信息——在您构建完整画面时揭示每条信息。

例如，如果您使用 ThoughSpot 进行演示，请先在演示文稿中显示最高级别的数据。然后逐步深入研究数据，以回答听众的问题或说明您希望在会议期间讨论的特定观点。

出色的可视化可以将您的数据转化为可操作的业务见解！