上一期文章，我重点介绍了数据分析步骤的前4块儿，今天会把数据可视化单独拎为一篇，先带大家温习一下数据分析的步骤，见如下的脑图：
对于可视化，你或者周围的朋友是否有如下的认知误区呢？
· 图表的颜色越多越好，甚至超过彩虹色
· 图形越酷炫越好，更能吸引人眼球
· 尽量往一张图表里塞尽可能多的内容
如果你的回答都是no，那么恭喜你对数据可视化有着正确的认知。在我看来，好的图表应该具有它的底层逻辑，那就是用户思维，怎么说？
· 符合人的视觉扫视习惯，图表排版是"Z"或"之"字形，将重要的内容在左上角直接亮明，不需要用户在众多的信息中费力寻找
· 给人以高级感，直白说就是高品质的简洁，比如：字体统一3种以内、用色不宜多可采用3+2组合（3种主角色＋2种配角色）和图表类型相对成系列，而不是将很多图表生搬硬凑
· 给人以传达精确之感，图表元素不宜过多，以免增加用户的认知负荷，要学会断舍离
以上的内容毕竟抽象，那么接下来请允许我用图像化的方式帮助大家理解，如有不同见解，请与我交流，谢谢~
1. 采用图表故事板，即用一组相关的图表来讲述一个复杂的问题，如同连环漫画的方式。下图为优化之后的版本，本例是用来描述【消费者信息表】的男女童基础画像，将性别、年龄和购买力3个维度相结合，因每个点数据量较少，故考虑采用此种方式。
优化版：
对比：
· 原始版采用的饼图在实际应用中应尽量避免使用，原因是人的肉眼很区分出相近比例的差距，比如20%和25%，其次多个饼图占据空间也较大。
· 优化版则可以把同一类别属性放在一起，采用纵向和横向的条形图符合多个类别比较的特征。结论先行，图表在中间，数据来源垫尾，构成一个相对完整的闭环。
2. 本例采用雷达图，重点说明选择合适的图表同时也可以多进行尝试其他图表，但本例相对不足，因为对比类别就男童和女童2个（可以换条形图），建议雷达图的类别数目在3-5个之间。
下面的2个版本皆可使用，第一张可视化效果更好一些，弱化了表格的中规中矩。
版本1：
优化版：将纵向调整为横向条形图
