借助这些资源、技巧和工具，将您的数据转化为出色的视觉效果

我喜欢称2020年为数据年。

由于新冠肺炎丑陋的一面，以及11月大选的临近，我们所有人都接触到了大量数据驱动的研究……以及记者和博客作者选择的将这些见解可视化的美丽创意方式。

对于能够接触到原始研究的内容营销人员(想想:原始调查、分析用户数据或分析第三方数据)，可视化数据是获得关注和赢得可信度的绝佳方式。

也就是说，在你开始创建下一个图表或信息图之前，仔细考虑好信息设计的要素。让我们浏览一下想法，让您开始行动——包括设计以及支持您工作的工具和资源。

创建您的信息设计模板

我承诺我们会变得有创造性，但是在创造性之前要有纪律。耐心点，小蚱蜢。

在开始创作之前，选择一个数据图形模板是绝对重要的。模板允许您创建一个数据可视化的组合，它们都属于同一个“样式族”但更重要的是:设计模板确保你创建的任何图表/图形都是完整的，不需要解释或上下文。当有人捕捉你的屏幕上的图表/图形以供重复使用时，它可以独立存在并引导回你的品牌。

我说的“模板”是什么意思可以把它想象成创建任何图表和图形的外壳。下面，皮尤研究中心的例子包括:

给出主要发现的标题
解释被可视化的问题的子程序
带有非常详细的澄清信息的标题
原始信贷

皮尤还使用有限的调色板，以确保信息是干净的，清晰的，非耸人听闻的风格。如果你访问皮尤研究中心的网站，你可以看到每个图表都遵循这些规则；他们的研究清晰明了，并带有皮尤的品牌标识。

您的数据可视化可能不需要像Pew示例那样多的信息。不过，你应该有一个模式，以确保每个图表和图形反映的问题或数据选择被可视化。你还应该包括一个可以追溯到你的公司的来源证明。(如果您的信息图包含多个可视化效果，您仍然应该使用页脚来详细说明所显示内容的细节。)

练习克制

根据我的经验，公众并不总是容易阅读图表，因此，我倾向于简单。我经常听到，“条形图很无聊”，但人们一般都知道如何阅读条形图，所以不要这么快就一笔勾销。如果你选择更多的“创造性的”(理解为:不太常见的)图表和图形，绝对要确保它们对数据有意义，并且容易解码。

当人们问我如何开始数据可视化时，我总是推荐两本书:《华尔街日报信息图形指南》和Scott Berinato的《好图表:制作更智能、更有说服力的数据可视化的HBR指南》。

华尔街日报的书是对简单的呼唤。你不会找到很多创造性的可视化，但你会发现一个很好的关于使用颜色，排版，注释和其他技巧来帮助清晰的初级读本。这是一个极好的资源。

斯科特的书更多的是关于为你的数据选择图表或图形的创造性过程。什么时候应该考虑蜘蛛图而不是树状图？哪些图表最适合可视化比较数据？哪些最能形象化构图或关系？我发现自己在开始新的研究项目之前会浏览这本书。

提示: 即使在设计调查问题时，考虑图表类型也很有用。

这是一个警示故事。为什么我如此狂热地相信简单？因为不可避免的是，当公司在可视化上变得“有创造力”时，事情会偏离轨道。我收集了一些令人发笑的出轨瞬间。下面是最近登陆Reddit的一个条目。

它是由英国石油公司创建的，一个能源巨头，应该有大量的预算来做这些事情。我盯着它看了好一会儿才明白，因为它充满了问题。什么秒表有六个指针？倒计时钟通常不是向下滴答而不是向上吗？这里有太多讨厌的东西。(正如一位Redditor开玩笑说的，“那么，我们还有314年的石油储量？”)

利用数据可视化工具

有这么多令人惊叹的可视化工具，你的选择将很大程度上取决于你的预算，以及它是一次性的还是持续的努力。以下是一些例子:

塞罗斯

Ceros帮助品牌创建互动的、体验性的数字故事，并包括一个简洁的数据-viz工具。Ceros是讲述多维故事的一个很好的选择，多维故事需要多种媒体类型，如内容、图像、视频和图形。虽然它不便宜，但Ceros的最终抛光产品将是值得的。

挥舞

繁荣是我在螳螂研究的老黄牛。我经常用它来代表客户创建漂亮的模板和可视化效果。我为什么爱它？一旦你掌握了菜单的窍门，就很容易为你所有的原始研究创建自定义图表和图形。可用图表类型的组合是巨大的，并且格式选项允许你定制你的品牌的外观和感觉。fluorescent具有防假过滤器选项(例如，让用户与图形交互并查看数据切片)。最重要的是，您可以将可视化提取为静态图像(例如，png文件)、嵌入到博客文章中的HTML文件，甚至是动画(稍后将详细介绍动画)。)

Canva图形生成器

如果您的预算更少，需求更简单，Canva的graph maker可能适合您。这款预算友好的工具可以从其模板组合中生成社交媒体就绪的图表和图形。然而，权衡的结果是，有时需要更多的摆弄才能使图表恰到好处。您还受到可用图表类型的限制。它最适合简单的数据可视化，如条形图或圆环图。

（舞台上由人扮的）静态画面

Tableau是一个构建交互式图表和图形的神奇工具，尽管我发现在大多数情况下它超出了普通用户的能力范围。我提到它是因为许多数据记者依靠Tableau以富媒体格式在线讲述复杂、微妙的数据故事。除非你致力于学习Tableau以供长期使用(或者你有一些加速采用的编码经验)，否则很难掌握下一个项目的诀窍。

有了经验，就有了创造力

既然我已经花了10分钟警告你要追求简单明了，那么让我们来谈谈一些不那么简单但却非常有趣的数据可视化选项。

我喜欢在Twitter上关注数据记者和数据驱动的媒体网站，看看专家们在可视化方面做了什么(你可以在这里关注我的Twitter列表)。越来越多的大型媒体公司正在讲述数据驱动的故事——用移动的图表和图形直观地解释一个问题或趋势。这个来自彭博的例子探讨了疫情是否正在发生城市人口外流。你可以将鼠标悬停在美国的第一张地图上，查看各个城市的净流入/流出量。第二个地图允许您选择一个城市来查看美国人口普查局的城市数据。这确实是复杂数据的美丽呈现。

如果你认为这些引人入胜的视觉化图像是你的禁区，那你就错了。像Flourish这样的工具可以帮助你在没有编码经验的情况下创建引人入胜的交互式图形。(数据当然是你带的。)我最喜欢的生动图形之一是条形图竞赛……一个典型的多线图的动画。

成为数据可视化专家需要一些尝试和错误。我鼓励你从简单开始，先学习基本的信息设计技巧(比如你可以在华尔街日报指南中找到的)。如果你渴望做一个简单的改进或创建一个热图，那就挠痒痒吧。