深入淺出帶你看懂數據可視化「美」的歷程

作者：黃進然 2018-08-08 20:49:55

技術的進步，讓我們能夠采集到比以前多得多的信息，數據規模不斷成指數量級的增長，數據的內容和類型也比以前要豐富得多，改變了人們分析和研究世界的方式，也給人們提供了新的可視化素材，推動了數據可視化領域的發展。

古人說：“人不可貌相”，但從古至今，人類卻是一群感性動物，容易受到外在表象影響，先感性才理性。

《韓非子》里提到，春秋末期魯國人澹臺滅明，天生異像，“額低口窄，鼻梁低矮，不具大器形貌”，拜孔子為師，孔子沒有拒絕，但對他不上心，愛答不理，讓他坐冷板凳。于是，他毅然決然地離開孔子，自學成才，獨辟蹊徑，游歷講學，積極傳播儒家學說，并培養出很多人才，深受老百姓愛戴。孔子聽聞他的事跡之后，幡然醒悟。

在今天，好看這件事也一樣是很重要的。“顏值即正義”，長得好看的人，似乎更容易受到歡迎和優待。

但古人也說過：“相由心生”，從一個人的外表和精神狀態可以大概知道這個人的內在狀況，相反，一個人的內心思想狀態，也會投射到形象外表。

因此，我們要注重自身內在涵養的健康發展，也要學會對外在美的表達與審視。

同樣地，好的設計也應該是兼具內容與形式。

信息時代讓人們的生活節奏加快，人們每一天都變得匆忙，時間被碎片化，甚至沒有多少時間完整看完一段文字。文字的力量是有限的。只有借助可視化，信息才能高效地傳播。

數據可視化是數據領域一個重要的分支，目的是“讓數據說話”，展現數據之美。好的圖表會說話，好的圖表可以抓住用戶的心。

一、歷史篇：人類對世界的認知與表達從圖畫開始

研究發現，人腦處理圖片信息是同步進行的，而處理文字信息則是一步一步循序漸進的，而且一篇文字下來，大部分人只記住了其中的20%;人在看報紙時，99%的文字信息會自動被過濾掉，腦子里只殘留了可憐的1%;人腦處理圖片的速度是處理文字的6000倍。也就是說，如果一篇6000字的文章需要10分鐘看完，而壓縮成一張圖片則只需要10/6000分鐘的時間。

圖片可以表達的內容要比文字更豐富，同時也可以給人留下很大的想象空間，可以體現真實性(有圖有真相)，可以讓人賞心悅目。

其實，在遠古時期，我們遙遠的祖先——智人就已經學會畫畫，基于自己對周邊生活環境的認知，將人、鳥、獸、草、木等事物以及狩獵、耕種、出行、征戰、搏斗、祭祀甚至男女交媾等日常活動刻畫在巖石上、石壁上、洞穴里......到目前為止，歐洲、亞洲、美洲、大洋洲的70多個國家150多個地區發現巖畫遺址，而僅非洲和澳洲少數族群目前還存有巖畫制作的傳統，例如著名的巖畫遺址拉斯科洞窟壁畫、阿爾塔米拉洞窟壁畫、大麥地巖畫、拉文特巖畫、平圖拉斯河手洞壁畫、非洲大象巖刻、將軍崖巖畫等。

巖畫學家埃馬努埃爾·阿納蒂在《世界巖畫：原初語言》一書中提到：隨著智人技術水平的提高、抽象和感知能力的增強，促使了復雜語言和藝術的產生，而巖畫正是這種語言的一種記錄形式;目前所知的70%巖畫都是狩獵采集社會的作品，剩余30%是游牧和農耕時期的作品，在這些巖畫的結構中存在著共同的記憶和普遍性的認知模式。巖畫是象形文字，是無文字時代的寫作，是人類隱沒記憶的見證。

可見，人類對世界的認知與表達是從圖畫開始的。

圖1. 遠古時代的巖畫

人類造出文字之前，還經歷過“結繩記事”、“圖畫記事”等階段。

但隨著社會的發展，人類發生了“農業革命”，不再單純依靠狩獵為生，制造和使用工具更加嫻熟，剩余產品逐漸增加，社會組織逐步成熟。這時，社會組織不斷產生大量的信息，除法令條紋外，還必須記錄各種交易、稅收、商品庫存、節假日以及打勝仗的日期等。在此之前，人類雖然可以利用圖畫記事，但更多的還是用自己的大腦記錄信息。隨著信息的大量產生，容易產生記憶過載，于是就有了文字。

象形文字是由原始的圖畫發展而來的。由于社會的發展，加上圖畫效率低，難以滿足社會化需求，于是人們逐漸從圖畫中抽離出一個個元素，形成象形文字。象形文字是一種最原始的造字方法，純粹利用圖形來作文字使用，而這些文字又與所代表的東西在形狀上很相像，圖畫性質減弱，象征性質增強。蘇美爾楔形文字、甲骨文、古埃及象形文字、瑪雅文字都是獨立地從原始社會最簡單的圖畫和花紋產生出來的。

但象形文字也有很大的局限性，因為有些實體事物和抽象事物是畫不出來的，而且寫起來很慢又難讀懂。

圖2. 世界四大古文字

隨著社會的進一步發展，文字也得到了很大的發展，在象形文字的基礎上逐步分化出“表音”和“表意”兩種文字。文字是用來記錄和傳播語言的，而記錄和傳播只有兩種途徑，或“表音”，或“表意”。就漢字來說，其發展脈絡大致是：結繩記事—圖畫文字—象形文字—形意文字—意音文字。

社會的發展，推動了文字的發展，使得人們在對事物的表達上可以更加豐富多樣，可以指事、象形、形聲、會意、轉注、假借。人們對世界的認知和表達在廣度和深度上也都有了很大的延伸。反過來，由于更多樣化的文字，人們能夠更加準確、生動、深刻、靈活地記錄下所見所聞和所思所想，加快了知識的傳播與傳承，推動了社會的大發展。

文字即使再豐富，也有難以突破的局限性。文字需要理解，不能一目了然，對抽象事物及個體的表達，還不夠形象、到位。因此，在出現文字之后的時代，許多文獻就以圖文結合的形式流傳下來。例如，在1912年發現的伏尼契手稿中，字母和語言至今無人破解，但其中的植物、天體、出浴美女等許多圖片，甚至出現了構造精致的精美圖案，一目了然，讓人驚嘆。

圖3. 伏尼契手稿

二、發展篇：進入了“百花齊放、百家爭鳴”的時代

計算機出現之前，人們已經能夠靈活地運用柱形圖、線圖、餅圖等基本圖表來展示數據，而且也衍生了很多新型、創意的數據圖表。

大家應該都知道南丁格爾(國際上以她的生日命名了護士節)，但很多人應該不知道南丁格爾玫瑰圖(下圖)就是她創造的。在克里米亞戰爭期間，南丁格爾通過搜集數據，發現很多死亡原因并非是“戰死沙場”，而是在戰場外感染疾病，或是在戰場上受傷，卻沒有得到適當的護理而致死。為了解釋這個原因，降低英國士兵死亡率，她畫了這個著名的圖表，于1858年遞交到維多利亞女王手中。(這么漂亮的圖表，想必女王一定很受感動)

圖4. 南丁格爾玫瑰圖

世界著名的繪圖大師米納德，開創了許多重要的主題繪圖技巧，改良了其他技術。他是首個把餅圖和地圖結合在一起的人，并將流線放入地圖中。以下圖表是米納德最廣為人知的作品，被Edward Tufte認為是史上最杰出的統計圖。它描繪了拿破侖的軍隊自離開波蘭-俄羅斯邊界后軍力損失的狀況，在一張圖中通過兩個維度呈現了六種維度信息：拿破侖軍隊人數、行軍距離、溫度、經緯度、移動方向以及時間-地域關系。

圖5. 拿破侖行軍圖

計算機出現后，特別是互聯網的興起，人類社會以“摩爾定律”的速度，進入一個全新的時代，科學技術也得到了前所未有的革新與發展，同時也給人們帶來了很多新思維。

與以前相比，數據可視化領域發生了很多的變化，得到了很大的發展。

1. 可視化的表現形式和場景更豐富

在當今信息時代，信息出現了“泛濫”與“過載”，人們每天都受到各種信息的“轟炸”。當我們打開網頁或手機APP時，首先進入我們視野的就是各種彈出的廣告信息。這些信息從內容到形式，都經過了精心設計。我們走在大街上，映入我們眼球的則是滿大街的廣告海報，還時常有人站在街邊向路人派發傳單。我們不僅僅只從書上看到了可視化的圖表，還從海報、信息圖、PPT、數據產品、大屏等獲取到了大量的可視化信息。

2. 可視化展現方式更多樣和靈活

數據圖表是最常用的可視化元素。除柱形圖、條形圖、餅圖、環形圖、線圖、散點圖、面積圖、雷達圖、K線圖、地圖等基本圖表外，現在也出現了更多新式的圖表，如山峰圖、雷達圖、氣泡圖、熱力圖、漏斗圖、樹圖、箱形圖、瀑布圖、河流圖、詞云圖、儀表盤、南丁格爾玫瑰圖、旭日圖、和弦圖、桑基圖、3D圖，等等。另外，智慧的人們也常常創意性地將各種圖表混搭，例如下圖，地圖和餅圖、散點圖、柱形圖等搭配使用。

除圖表外，對圖片和圖標的靈活運用，使得可視化更加美觀、形象、貼切。

圖8. 圖片的靈活運用

圖9. 圖標的靈活運用

3. 從靜態到動態

由于技術的發展，實時數據采集、實時數據傳輸以及實時數據計算得以實現，人們終于得以欣賞到數據的靈動之美。以前人們只能看到事后數據形成的分析結果，看到的是數據的過去式，領略的是數據的靜態之美。而現在，通過實時計算及數據可視化，人們可以知道“當前時刻發生了什么”，看到了數據的變化，看到了數據的動態之美。

4. 設計上更注重用戶體驗

由“信息泛濫”引起“信息過載”，從而導致“信息焦慮”。無論是風格、元素、配色、文字、交互上還是細節上，人們的可視化作品都越來越注重用戶的視覺體驗，希望能讓用戶一目了然，不多花一點兒時間去理解。在設計風格上，從3D擬物化到簡潔扁平化再到擬物扁平化的發展變化，也在不斷地為用戶“做減法”。

三、原則篇：關于設計的四大原則

“別忘了，你是為讀者進行可視化設計。”

——《數據之美：一本書學會可視化設計》

所有的設計細節，都必須經過精心構思，都必須站在用戶角度來思考。

顏值高或者打扮好看的人，總能牢牢地吸引別人的目光，相反，衣著邋遢不修邊幅的人，卻往往是別人瞅一眼就嫌棄。那些聰明的人，必然深諳這樣的秘訣：好看的PPT報告，總能在第一時間吸引受眾，再加上生動的演講，就會收到很多好評;廣告牌做得越好，就越吸引路人的注意力，越能讓路人記住，廣告效果也就越好。

當你看到別人的可視化作品時，你是否總覺得不好，但怎么也說不出到底哪些地方不好?如果你熟悉以下基本原則，就算不是一個專業的設計人員，你也可以快速看出哪里出了問題并提出非常中肯的建議。如果你還能熟練運用這些原則，那你的可視化作品將煥然一新，更加專業、好看、有趣，也將收獲更多讀者的贊賞。

親密性(分組)

在生活中，幾乎每件事都有邏輯，人們也喜歡遵循一定的邏輯去理解世間之事，例如時間先后、空間、因果、總-分-總等邏輯結構。

在做可視化設計的時候，我們所要表達的內容一定不能是一些無序呈現，這樣會給讀者造成理解上的混亂。我們的可視化作品應當能夠遵循多數讀者所能理解的思維邏輯，將內容分成幾部分按順序一步一步地表達出來。

相同部分的內容，彼此相關，應當靠近，放在一起。這樣閱讀起來才能被理解成為同一單元的內容，而不是多個孤立的不相關的內容。不同部分的內容，應當明顯地區隔開來，例如上下部分內容之間用一空行隔開或者間距放大。這樣有助于組織信息，減少混亂，為讀者提供清晰的結構。

圖10. 親密性原則

對齊

在版式布局上，任何元素的擺放，都可能會影響甚至主導用戶的視覺流程。因此，任何元素都不能隨意擺放，否則會造成混亂，而混亂會令人不適。對齊，使每個元素都與其它元素建立起某種視覺聯系。對齊，也讓可視化作品更加清晰、精巧、清爽。

對齊，不僅包括左對齊、右對齊、頂端對齊、低端對齊，還包括水平居中、垂直居中、橫向分布、縱向分布，等。

圖11. 對齊原則

重復/統一

我們都有“先入為主”的“陋習”，當看到與之前不和諧不一致的東西，常感突兀，甚至本能抗拒。因此，在可視化作品中反復使用一些視覺要素，建立上下文之間的聯系，增加條理性，保持視覺上的統一。

任何視覺元素都可以在同一作品中重復使用，例如顏色、形狀、材質、空間關系、線寬、字體、大小和圖片，等等。

圖12. 重復原則

對比/強調

在做可視化設計時，我們的初心是以圖文的形式把所要表達的信息清晰的傳遞給用戶，讓用戶一目了然，盡量不需要太多思考和理解。為了達到這個目的，我們需要強調重點，弱化次要，避免作品中所有的元素看起來重要程度都是一樣的。如果所有的東西都同等重要，那就相當于所有的東西都不重要。

圖13. 強調重點，弱化必要

如果你想突出某些信息要點，那就讓對應的元素(字體、顏色、大小、線寬、形狀、空間等)與其它元素不相同，讓它們截然不同，讓用戶首先能夠關注到它們。

圖14. 對比原則

表達，力求準確、到位、簡潔、易懂

當用戶看到我們的可視化作品時，我們最好要保證所表達的信息能被用戶正確理解。除使用上面幾個原則外，我們還要附加一些輔助信息，例如文字、箭頭等。在可視化作品中，文字必不可少，但篇幅要加以控制。

文字的表達，要準確、到位、簡潔、易懂，要能引導用戶正確地理解圖表的意思，要能不引起任何歧義。

圖15. 表達，要準確、到位

四、流程篇：要有數據可視化的正確姿勢

沒有什么比親手創造美這件事更給人帶來成就感了。

當我們滿懷激動地開始數據可視化時，請不要馬上鉆入某個細節里，不要急著考慮用什么酷炫的圖表來展現，也不要糾結于用什么顏色、什么字體。我們要有數據可視化的正確打開姿勢。

不同形式的數據可視化流程有所不同，這里主要講重要且相通的部分。

(一) 了解你的需求

關于需求，在實現之前，一定要聽清楚做什么，想清楚怎么做，說清楚怎么做。

了解與分析數據可視化需求，主要圍繞以下幾點來展開：

1. 看什么，即哪些內容需要可視化。

很少需求方能夠準確、全面地說出他們真正想要什么。他們只能描述出大概的樣子，因此需要不斷引導他們以明確真正詳細的需求。

可視化的目的是什么，用戶是誰，在哪里看，什么情況下看，多久看一次;
了解數據，看看有哪些指標，哪些指標可以直接取，哪些需要復雜計算，哪些可以實時，哪些只能離線;
哪些指標必須展現，哪些指標不展現，哪些指標可展現可不展現;
展現的維度有哪些，按時間、部門、地域、指標，看實時數據還是歷史數據;
通過可視化，期望從中知道哪些信息，等等。

2. 誰看，即用戶是誰。

如果面對的是求真務實的老板，那可能需要側重于內容，追求邏輯的合理性和數據的準確性;如果是來訪參觀的貴客，那可能為了展示公司實力與形象而追求高大上的圖表設計;如果是不懂技術的業務人員，在可視化時可能需要避免過于技術性。

3. 在哪里看，即有哪些可視化形式。

一次性的工作匯報，可使用PPT，如果老板嫌棄做PPT太慢，可以直接用Excel，或者其它工具，如腦圖;如果為很多用戶提供周期性計算的指標數據，且滿足不同條件下的查看，那適合做一款數據產品或者可視化報表;向來訪的貴客介紹公司情況時，如果想給客人們提供一種賞心悅目的視覺享受，用大屏可視化數據再合適不過了;如果想給公司各部門同事普及知識、介紹成果、通知活動等，做一張可視化信息圖，并在線發布，圖文結合，有趣生動，既吸引更多讀者關注，提升閱讀體驗。

4. 什么情況下看。

“第一印象”肯定是重要的。用戶“第一眼”感覺不好，當然就沒有了然后，就不會有“第二眼”、“第三眼”，也就不會再往下看了。所以，要帶給用戶“第一眼”足夠良好的視覺體驗，就要多想想用戶會在什么場景下去看你的可視化作品。

例如，打開手機，多數情形下，用戶只會根據標題有選擇地瀏覽少量文章，因此，取一個生動、有趣、亮眼的標題，比普通標題更有視覺沖擊力，會讓你的文章從眾多內容中脫穎而出，贏得更多用戶點擊閱讀。

圖16. 取一個有吸引力的標題

例如，在企業內部(特別是人多的公司)，海報、信息圖形式的內容，每天都大量地以郵件地方式群發給各部門人員，或活動通知、或展現成果、或宣傳典型，等等。每個員工都“信息過載”，只能閱讀少量的信息。

除標題要吸引人外，還需要注意用戶打開郵件的實際場景。不少用戶打開這種群發郵件時，常常是下面的情況，一堆的收件人，一堆的抄送人，這已經占據了有限電腦屏幕的一部分，剩下的部分就是點擊某個郵件時出現的正文內容的部分。因此，在這一區域完整顯示出標題(以及內容摘要)，才能吸引用戶往下看。

圖17. 多想想具體的場景

(二)可視化設計

可視化設計是最重要的環節。只有做好這一環節，后面的事情才會變得簡單順暢。

1. 梳邏輯

我們在閱讀時，只要遇到稍微難懂的知識，基本上會本能地第一時間選擇退縮，不再看下去。之所以覺得難懂，最主要是因為邏輯不清晰給我們帶來理解上的困擾。邏輯就像一棵樹的樹干，如果我們只見樹葉不見樹干，就會迷失方向。因此，在可視化設計前，一定要站在用戶的角度，梳理出清晰的邏輯結構。這一步，想清楚怎么做，很重要，多花點時間也沒關系。

對于數據可視化來說，邏輯就是確定各部分的核心內容，以及內容之間的先后次序和關聯關系，即講什么不講什么，先講什么后講什么。

把邏輯設計得簡單一些，清晰一些，用戶就能越快明白你的“良苦用心”。

2. 定風格

風格營造一種氛圍，驅動用戶沉浸式閱讀。不同的風格，適合不同的用戶不同的場景，例如科技、學院、活潑、嚴肅、可愛，等等。

3. 排版式

版式設計就是關于如何處理信息重點，因為在任何設計中，最重要的信息需要首先被注意到，然后是次要信息。

好的版式就像導盲犬，合理地對內容進行布局，適當地安排版式中的視覺流程，引導用戶第一時間看到最需要被關注的部分，暗示用戶“先看什么，后看什么”。

一般來說，可視化作品一般包括標題、正文、圖表、說明文字等要素。版式就是基于上述提到的幾個原則，確定元素之間的層次結構，合理擺放這幾個要素。

4. 選圖表

不是越酷炫的圖表就越適合。這首先要看展現什么數據。某些圖表只適合展現相應格式的數據。其次，也需要對展現數據的圖表進行個性化定制，包括樣式、風格、顏色、字體，使之契合上下文語境，也讓圖表更有溫度。

不要將就而選擇默認設置的圖表，不要做那個“Mr.差不多”或“Ms.還行”。如果將默認設置的圖表放在可視化作品中，總是顯得那么突兀和不協調。另外，對默認設置的棄用，可以強迫自己不斷精進，不斷提升可視化的能力。

5. 調細節

對單個部分的可視化設計，并不能完全保證整體上的和諧一致。因此，回到整體，根據前面提到的幾個原則，發現細節問題，對某些細節進行調整，使之整體上保持一致。例如，各部分視覺元素之間保持對齊，如標題、正文、圖表等;在配色、字體或其它細節上，各部分要盡量做到統一;各部分之間要有明顯的區隔，等等。

(三)指標計算

巧婦難為五米之炊。有數據，才能談數據可視化。數據的獲取、整合、計算，會占用大量的時間。這一部分工作是相對獨立的。

但需要注意的是，模擬數據和真實數據是有區別的。根據模擬數據設計的圖表，一定要用真實數據展現與驗證，驗證圖表與真實數據的契合程度。例如下圖，模擬數據展示的圖表中各部門之間存在明顯的差異，但改為用真實數據展示時，卻“看起來感覺都一樣”，這時候就需要調整圖表的設置，凸顯視覺上的差異。

圖18. 用真實數據驗證可視化的效果

指標的計算過程，這里略去不講。

(四)前端開發

數據產品、大屏的可視化實現，還需要前端開發。

理論上來講，只要設計出的圖表，就一定能在前端實現。但這個可能會受到前端開發人員的技術水平和展現工具的限制。所以，可視化設計有時候需要尋求一種關于設計與實現之間的平衡。

可視化設計人員最好事先有所評估，采用復雜圖表設計之前最好與開發人員溝通探討實現的可行性。

五、工具篇：你會用Excel設計圖表嗎?

Excel是最常用、最基本、最靈活且最應該掌握的圖表制作工具。可以說，大多數圖表樣式都可以用Excel畫出來。如果你認為用Excel畫不出來某種樣式的圖表，有可能是你還未掌握Excel的高階技巧。

Excel展現的圖表是靜態的，且支持的數據量比較有限。所以，如果是企業級的動態數據展現，還需要借助專業的大數據可視化工具。

專業可視化工具有很多，大致可分為三類：企業級專業可視化工具、輕量級在線可視化工具、編程式圖表工具。

企業級專業可視化工具

ECharts 是國內使用率非常高的開源圖表工具，可以流暢的運行在 PC 和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器，底層依賴輕量級的 Canvas 類庫 ZRender，提供直觀、生動、可交互、可高度個性化定制的數據可視化圖表。ECharts 3 中更是加入了更多豐富的交互功能以及更多的可視化效果，并且對移動端做了深度的優化。

D3.js 是最好的開源數據可視化工具庫。D3.js運行在JavaScript上，并使用HTML、CSS和SVG。 D3.js使用數據驅動的方式創建漂亮的網頁。 D3.js可實現實時交互。這個JS庫將數據以SVG和HTML5格式呈現，所以像IE7和8這樣的舊式瀏覽器不能利用D3.js功能。

Tableau 是一款企業級的大數據可視化工具。Tableau 可以讓你輕松創建圖形，表格和地圖。它不僅提供了PC桌面版，還提供了服務器解決方案，可以讓您在線生成可視化報告。服務器解決方案可以提供了云托管服務。

輕量級在線可視化工具

BDP個人版，類似Tableau的在線免費的數據可視化分析工具，不需要破解、不需要下載安裝，在線注冊后就能一直使用，操作很簡單，只需要拖拽。支持幾十種圖表類型，也支持制作數據地圖(自帶坐標糾偏)。除可視化之外，BDP還有數據整合、數據處理、數據分析等功能。

百度圖說，基于ECharts，在線圖表制作工具，采用Excel式的操作方式制作樣式豐富的圖表，圖表自定義的選項很豐富，使數據呈現的方式更加美觀個性，易分享傳播。

文圖主要用在你要出一份包含文字說明的報告時使用，提供幾個確定好風格配色的主題供選擇，讓整個報告風格統一、簡潔美觀!文圖能夠良好地適配移動端。但文圖的排版不是很好用。

創客貼，在線平面設計工具，簡單，快速，輕松完成在線設計，據說是2016最好的在線設計網站。

編程式圖表工具

對于掌握編程語言的程序員來說，設計新穎、令人驚艷的數據圖表也可以通過代碼來實現。

Python有很多具有畫圖功能的包，如matplotlib、Seaborn、ggplot、Bokeh、pygal、Plotly、Geoplotlib、Gleam、missingno、Leather，等等。

R語言提供了很多數據可視化工具包，例如ggplot2、ggthemes、ggmap、ggiraph、ggstance、GGally、gganimate、ggradar、ggTimeSeries、ggseas、lattice、rgl、ggvis、htmlwidgets、leaflet、dygraphs，等等。

類似提供強大繪圖編程功能的語言還有PHP、HTML、JavaScript、CSS等。

六、技巧篇：刻意練習是提升可視化技能的唯一途徑

不斷練習，不斷精進

提升數據可視化技能的唯一途徑就是在理解可視化設計原則和方法論的基礎上，不斷練習，不斷精進。

除此之外，還要有點完美主義。

技巧在于平時的積累。多觀察，生活中看到好的設計，多想想為什么人家設計那么好，讓你忍不住多看幾眼。看到不好的設計，多想想到底哪里不好。看到好看的圖表，看到別人介紹的小技巧，動手做一做。

技巧太多，這里不做展開細講。

“去設施傾向”

“這是章北海看到的另一個以前很少有人想象到的現代技術特色——去設施傾向。這種傾向在地球上還只是初露端倪，但‘去設施化’已成為比地球世界更先進的艦隊世界的基本結構。這個世界到處都是簡潔空蕩的，幾乎見不到任何設施，只有在需要時，設施才會出現，而且是在任何需要的位置出現。世界在被技術復雜化后，正在重新變得簡潔起來，技術被深深地隱藏在現實的后面。”

——《三體》

科幻小說《三體》里面的這段話，給了我們提示。當我們做分析和可視化數據時，如果不用選項框和菜單欄時，應該隱藏起來，用到時才打開。另外，也盡量讓所使用的軟件最大化。這樣可以讓內容信息展現在最大的視野區域內，這樣有助于讓我們從中獲取更全面的信息，指導我們下一步做正確的決策。