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数据分析图表配色大全,可视化设计走高级路线的一定要看

1、步骤3：简化图表元素 保持数据可视化简洁原则，删除不必要的元素，如图例、多余标签等，它们可能会分散注意力。右键选择这些元素并点击“删除”，让你的图表专注于数据本身。步骤4：个性化颜色与连接线 Excel的默认配色可能无法满足所有需求。

2、图表中的文字、标签和刻度等细节要清晰、准确，避免产生歧义。使用合适的字体大小和颜色，确保图表的可读性。创意与个性化：在遵循基本设计原则的基础上，可以尝试加入一些创意元素，使图表更加独特和吸引人。通过个性化的配色方案和布局设计，展现数据的独特魅力。

3、劣势：不适用于数据量太少或太大的数据。数据要求：两个维度，一个度量。适用场景：1) 展示分类维度间的相关性，以流的形式表示同一类别不同层次的数据流量变化。2) 表示物质的转化，通常应用于能源、材料成分、金融和网站用户流量等数据的可视化分析。不适用场景：起始流量和结束流量不同的数据。