注：翻译自Nathan Yau的Real Chart Rules to Follow

有很多可视化的规则。有些是实际的规则，有些是帮助你做出选择的建议。如果这是数据所规定的，并且你知道你在做什么，那么前者中的许多规则都可以被打破。但是，对于特定的图表类型，通常有一些规则——这些规则应该以一种特定的方式来阅读，并且很少有例外，您不应该中断。当他们被打破，会出现信息丢失。这就成了一件棘手事。

1、条形图基线必须从0开始

柱状图依靠长度来显示数据。较短的柱代表较低的值，较长的条表示更大的值。比较条形图的长度来比较值。这就是它的工作原理。当你改变基线时，你扭曲了视觉。

例如，看上面的图形。左边的第一个条形图比较了50和100，并且它有一个零基线。上图中代表100的条形图是表示50的长度的两倍，因为100是50的两倍。但是当你把基线移到一个更高的，非零的值时，第一个条的长度就会减小。另一个的长度保持不变。100值的条不再是50值的两倍。继续前进，左边的栏完全消失了，这表明100是无限大于50的。

所以，条形图的基线必须从0开始。

例子：这个柱状图是由福克斯新闻提供的http://flowingdata.com/2014/04/04/fox-news-bar-chart-gets-it-wrong/

3月31日的目标是7 066 000，比6百万多出17.8%，但是第二个标准几乎是第一个的三倍。有人可能会说，关注的焦点是两个值的不同，而不是两个值本身。即便如此，一个条形图将是一个错误的选择。一个显示每月累积的时间序列可能会更好。

2、不要过分使用扇形图

有些人说要完全避免饼图。也许他们是对的，也许不是。有些人可能会说，饼图的使用本身是不可原谅的违背。我反对这一点。无论如何，事实是人们无论如何都要使用它们，所以我们至少可以推动正确的使用。避免使用太多的切片，因为它最终变得不可读。

什么情况下是过多分区呢？这是一个判断的调用，但是如果很难判断一个片代表的值是另一个或小片的两倍，那么它就该缩小了。考虑将较小的类别划分为更大的类别。同样的道理也适用于甜甜圈图表。还要考虑使用不同的图表类型来显示比例。只是不要把饼图分区过多划分。

例子：来自https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Pie_chart_of_countries_by_area.png

这组饼图是由维基百科提供的，它显示了国家的区域。

左边的图表已经有了很多的切片，但是对于那些提供更多的小国家来说，这是一个突破性的饼图。有很多方法可以显示这些数据，比如treemap，适当缩放的符号，或者只是一个普通的地图。这个可怜的饼图并不是为数据集而建的，这些数据集不仅仅是几个值。

3、尊重一个整体的部分

表示整体部分的图表应该用来显示代表整体部分的数据。这包括堆叠柱状图、堆叠面积图、树状图、马赛克图、甜甜圈图和饼图。这些图表中的每一部分都代表一个独立的、不重叠的部分。

最常见的违背上述原则的情况是，当一个调查问题允许一个以上的答案。例如：你在上周使用了什么交通工具？多选。考虑重叠部分，人们选择不止一个答案，或者你可以直接画出比例。

4、显示数据（区分度）

这就是可视化的要点。如果你不显示数据，它就违背了图表的目的。这经常发生在你同时显示太多数据的时候，你模糊了感兴趣的领域。

这是一个典型的过度绘图问题，并且有大量关于这个主题的研究。但是对于您的基本图表，有一些简单的解决方案。改变符号的大小，这样每个点（或其他任何东西）都不会占用那么多的空间。你基本上是在试图增加空白。

使用透明度，这样当另一个符号被放置在顶部时，符号仍然会出现。通过抽样或在数据中使用实际的类别，将人口分解为子组。从这里，你可以走小的多路，这样每个图表的点就更少了。将数据聚合到整体中。

例如：以下是金州勇士队在2008-09赛季所拍的每一张照片。

你最终会得到一个球场的形状，并对球员在篮下、中端和三分的投篮命中率有一个小的概念。但差别是微妙的，你无法看到这些差异的真正大小。聚合会有所帮助。

5 、解释编码

当您“显示数据”时，您将其编码为形状、颜色和几何图形。为了实现这一点，您和其他人需要能够对这些值进行解码。经典的例子是没有标记的轴。

有时编码不需要解释。例如，您的读者可能知道如何阅读条形图，因此您不必解释条形图的长度表示值。但是你确实需要解释数据，也就是单位和手头的主题。所以对你的坐标轴添加标签。提供一个关键字或图例解释编码。

总结：

总而言之——为了确保你不会破坏最基本的可视化规则——这都是关于理解编码的。如果您理解数据如何转换为几何，您可以创建自己的东西并建立自己的可视化类型。但是，当涉及到特定的图表类型时，它们应该以一种特定的方式阅读，几乎没有什么回旋余地。总结：学习数据编码。然后找出建议和规则的区别。

原文链接：http://flowingdata.com/2015/08/11/real-chart-rules-to-follow/