可视化有很多“规则”。有些是实用的规则，有些是帮助你做出选择的建议。如果是因为数据需求，你知道该怎么做，那么很多实际的规则就不需要遵守了。

但是，有些规则是不应该违反的。这些规则通常用于某些特定类型的图表，这些图表只能以特定的方式阅读。当这些规则被打破时，数据可能会在读取过程中被误读。这将会很棘手。

条形图的基线必须从零开始

根据条形图的长度，显示数据。短条代表较低的值，而长条代表较高的值。条形图的原理是通过比较条形的长度来比较数值。

当基线改变时，视觉效果会失真。

比如请看上图。左边的第一个条形图比较了两个值：50和100。它有一个从零开始的基线。挺好的。表示值100的条形长度正好是值50的两倍，值100正好是值50的两倍。

但是，当您将基线更改为更高的非零值时，第一个小节的长度会变短，而另一个小节的长度不会改变。此时，值为100的条不再是值为50的条的两倍长。以此类推，当左边代表50值的最后一条完全消失时，就意味着100无限大于50。

条形图的基线必须从零开始。

这个条形图是由福克斯新闻频道批准的。

3月31日目标值为706.6万，较600万上涨17.8%。然而，第二小节的长度几乎是第一小节的三倍。

有些人可能会说，这张图的重点是这两个值之间的差异，而不是这两个值本身。即便如此，用条形图来表达自己也是一个错误的选择。用时间序列来表示月累计数可能更好。

不要过分热衷于饼图

有些人认为饼状图应该完全避免。他们可能对，也可能不对。有些人可能会说，使用饼图是一个不可原谅的错误。对此，我不同意。不管怎样，事实是人们仍然在使用饼图，所以我们至少可以尝试正确使用它们。

避免过度切割饼图，否则最后很难读懂。

那么“太多”是多少呢？这是一个判断问题。然而，如果从图中很难看出一个部门是另一个部门的两倍大，或者当几个较小的部门看起来几乎一样大时，是时候停止削减该部门了。此时，我们可以考虑将较小的类别分组为较大的类别：“其他”。甜甜圈图也是如此。

同时考虑用其他种类的图表来表示比例。

不要过于依赖饼状图。

例子：这个饼图来自维基百科。它显示了这个国家的不同地区。

左边的饼状图中切了很多块，但旁边又隔出了一个饼状图，显示了左边图片中不清楚的较小国家的情况，以便提供更多的信息。有很多方法可以显示这组数据，例如树形视图、根据数据比例制作的图标，或者只是普通的地图。薄饼图仅适用于显示只有几组值的数据。

尊重部分所占整体的比例

与呈现数值相比，有些图形更注重部分与整体的关系，它们所代表的数据是部分占整体的比例。例如，堆叠条形图、堆叠面积图、树形图、镶嵌图、圆环图和饼图。在这些图表中，每个部分代表一个独立且不重叠的比例。

关于这篇文章，最常见的错误发生在调查问题允许多项选择的时候。例如，“上周你使用了哪种交通工具？你可以选择不止一个。”这样，当人们选择多个选项时，就会有比例的重叠，不同选项的百分比之和大于1。为了避免这种情况，你不能直接把比例尺做成统计图。

这个饼图来自福克斯新闻频道。它显示了不属于同一个整体的三个百分比。

每个值都是一个独立的整体，所以在这种情况下，使用三个堆叠的条形图(或普通条形图)会更直观地显示每个值的比例。

展示数据

让读者看到数据，这是可视化的重点。如果数据的呈现不够清晰，就违背了制作图表的初衷。这往往是因为一张图片中的数据太多，所以读者的兴趣就分散了。

这是一个经典的画图问题，相关的研究也很多。但是基本图表有一些简单的解决方案。

首先，你可以改变符号的大小，这样上面图片中的点(或其他符号)就不会占用太多空间。为了使数据直观明了，主要是要加空格。

调整透明度，多层图案不会被覆盖。

通过对数据进行抽样或分类，人口被分成几个较小的亚组。由此，你可以采取小而多的方式，这样每个表中的信息就会更少。

对数据进行重新计数和分类。

总之，更好地呈现数据。

例子：这张照片展示了金州勇士队在2008-09赛季的每一个镜头。

这张图最终形成了一个球场的形状，并得出了一个关于球员投篮最多的地方的小结论：——近框、中距离、三分球。但是它们之间的差距很小，读者看不到数量级上的真正区别。

数据聚合将有助于解决此类问题。

解释编码

通过某些形状、颜色和几何图形的组合，数据将被呈现。为了让读者看得清楚，图形设计人员应该将这些图形解码回数据值。一个经典的例子是未标记的坐标轴。

有时候编码不需要解释。例如，读者可能知道如何阅读条形图，因此他们不必解释条形图的长度代表值的大小。但是设计师真的应该解释数据，也就是图表的单位和主题。

所以标出坐标轴所代表的意义。给读者线索或插图，并解释图表。

示例：这张贴错标签的图表来自温尼伯太阳：

要是我们能知道这是怎么回事就好了。

大功告成

完成了。最后一点是确保不违反基本可视化规则——，这都是关于理解数据转换的可视化图形的过程。如果你能弄清楚数据是如何转换成几何图形的，你就能创造出自己的视觉作品。但是，对于某些只能以特定方式阅读的图表，没有更改的余地。

总之，我们必须学会将数据转化为可视化图形。然后真正理解视觉绘画中“规则”和“建议”的区别。

翻译@宋宇来源@二元数据新闻。