每当我对数据进行可视化时，不管是静态图、动态图，还是报告、博客中的一部分，甚至是 Twitter的配图，我都会遵循以下原则。
展示数据和减少混乱意味着减少多余的网格线、标记和阴影，这些都会干扰实际数据。有力的标题、更好的标签和有用的注释将使图表与其周围的文本相结合。当图表有许多数据系列时， 可以策略性地使用颜色突出显示感兴趣的系列，或者将一个密集的图表拆分成多个小图表。总之，这五个原则会提醒我关注受众的需求，以及如何用可视化的数据讲故事。读者只有看到你的数据，才能理解你的重点、观点或故事。这并不意味着你要展示所有的数据，但你要突出显示那些支撑观点的数据。作为图表的创建者，我们面临的挑战是要呈现多少数据，以及呈现的最佳方式。这张美国的点密度图，使用了自2010年起，美国十年一次的人口普查数据，每一个点代表一个人，这是全国3.08亿居民在人口普查区（一个人口普查区相当于一个街区）的分布情况。注 意，这张图除了数据什么都没有，没有州界，没有道路，没有城市标志，也没有湖泊和河流的标 记。但我们仍然能看出这是美国，因为人们往往生活在边境和沿海地区，这些数据痕迹勾勒出了整个国家的形状。格式塔的相似原理帮助我们看出美国的人群聚居情况。图片来源：版权所有，2013年，韦尔登库柏 公共服务中心，Rector and Visitors of the University of Virginia1（弗吉尼亚大学下属的一家出版社），达斯汀·A.科博尔（Dustin A.Cable） 制作这并不意味着我们必须一直显示所有的数据。有时图表显示的数据太多，很难看出哪些数据更重要。比如这两张折线图，都显示了世界上50个国家的平均受教育年限。在左边的图表中，每个国家都用不同颜色的折线表示。这导致整张图表非常混乱，无法看出任何一个国家的趋势。而在右边的图表中，突出显示了六个重点关注的国家，其他国家全部被设置为灰色，把它们当成背景信息。这样，读者一眼就能看出我们想要强调的国家。这不是说我们要显示最少的数据，而是说要显示最重要的数据。
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