2021-04-08
在實際數據分析工作中，你有沒有這樣的經歷：辛辛苦苦做的圖表最后被人吐槽不好看，整的高大上的圖表最后聽眾表示不知所云？如果我們仔細分析背后的原因，不得不提到的就是圖表的配色。大量的心理學研究結果表明，色彩會提升我們想表達內容的效果。數據和配色是相輔相成的，在尊重數據的基礎上進行配色，能夠有效的幫助數據“傳情達意”，反過來數據本身也為配色提供優化的方向參考。接下來，我們就一起了解下有哪些常見的配色類型，以及如何準確的應用。
連續漸變色(Sequential)
此類顏色是在某種單一顏色的基礎上，通過改變色彩的飽和度而形成的漸變色，適用于數值分布呈現線性分布的情況，低值數據值使用淺色，高值數據值使用深色。
圖1 連續漸變色
圖2 連續漸變色示例--原值熱圖
圖3 連續漸變色示例--組合密度圖
分散漸變色(Diverging)
該系列顏色通常由兩種顏色構成，從一種顏色過渡到另外一種顏色，先是飽和度逐漸減小，然后逐漸增大 。此類顏色適合數據有中值和左右兩個邊界值的情況，就是相關系數，相關系數的取值范圍為[-1,1]，中間值為0，兩邊邊界值分別為-1,1。類似這樣的數據，用分散漸變色就特別的合適。
圖4 分散漸變色
圖5 分散漸變色示例--相關系數圖
圖6 分散漸變色示例--螺旋熱圖
離散定性色(qualitative)
該類型顏色由多個獨立顏色組合而成，適用于展示離散數據的分布情況，一般用于顯示不同類之間的差別。
圖7 離散定性色
圖8 離散定性色示例--彩帶柱狀圖
圖9 離散定性色示例--交互PCA分析
通過顏色的深淺來表達數值的大小，是數據可視化設計的常用方法，顏色應用的好，一眼便可看出哪一部分指標的數據值更突出。如果顏色過于相似（例如淺灰與更淺的灰），人們難以發現兩者間的區別。相反，也要避免強烈的對比色，例如藍配黃、綠配紅。另外，也要注意顏色情緒的區別應用，不要用紅色表示積極數據或用綠色表達消極數據。因為這些顏色和情緒關聯很強，它們早已在讀者心中打上了tag。
關于顏色的應用，今天就先和大家分享到這里，上述圖片示例都來源于“派森諾基因云”。平臺里面針對不同的圖表類型嚴選了相應的專業期刊配色方案，大家可以隨意選用，讓你的數據更好的“傳情達意”。
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