1. 确保数据准确性

  • 使用可靠的数据源，避免误导性信息
  • 核对数据单位与计算逻辑
  • 添加数据标注（如：数据来源、更新时间）
数据准确性

2. 简洁性与清晰度

  • 删除冗余元素，聚焦核心信息
  • 通过颜色对比突出关键数据点
  • 保持图表标题与轴标签简洁明了
清晰图表

3. 选择合适的图表类型

数据类型 推荐图表
时间序列 折线图 📈
比较分析 柱状图 📊
组成比例 饼图 🎂
关系网络 散点图 📈
图表类型

4. 颜色与样式规范

  • 使用色盲友好配色方案 🎨
  • 避免过度使用渐变或3D效果
  • 保持颜色一致性（如：同一指标使用相同色标）
  • 优先使用黑白/灰度方案保证可访问性 🖥️
颜色搭配

5. 交互性设计建议

  • 提供缩放/平移功能（如：时间轴交互）
  • 添加数据筛选器（如：多维度切片）
  • 支持悬停提示（如：数据点详情）
  • 保持响应式布局适配移动端 📱
交互图表

6. 可访问性考虑

  • 为图表添加Alt文本描述 📷
  • 保证对比度高于4.5:1（WCAG标准）
  • 支持键盘导航与屏幕阅读器
  • 提供数据表格作为补充 📋
可访问性

扩展阅读

想要深入学习数据可视化工具？可参考 /Community/Technology_Tutorials/Data_Visualization/Tools_Overview 了解主流工具对比。