本博客是一个系列的一部分，旨在突出有用的功能，物联网大会，在Lumira 2.0发现中帮助进行良好的数据可视化实践的技巧和窍门。

本系列的前两个博客可以在这里找到：

SAP Lumira 2.0可视化技巧和窍门：使用参考线添加上下文

SAP Lumira 2.0–可视化技巧和窍门：使用条件格式添加上下文

伟大的现代主义者建筑师路德维希·米斯·范德罗（Ludwig Mies van der Rohe）经常被认为创造了（或至少普及了）一个短语"少即是多"。很少有比良好的数据可视化更合适的公理了。

我们越来越多地被大量的数据淹没，显示这些数据的能力也越来越强——因此，我们很容易陷入"陷阱"，过度阐述我们的数据可视化，并导致我们的数据的本质含义被隐藏或隐藏lost.

SAP Lumira提供了强大的功能、灵活性和特性来构建您的数据可视化并添加"修饰"–但要谨慎行事，经常记住少即是多！

为了说明这一点，请考虑以下一组公司产品销售（"销售单位"）数据，这些数据以简单的Lumira交叉表可视化方式显示：

我们可以将这些数据保留为交叉表，但它看起来相当"简单"，大数据啥意思，因此我们倾向于将其表示为另一种类型的数据可视化，例如柱形图。

使用灵活的自助BI工具，如SAP Lumira，添加数据可视化和使用许多（显然）酷而丰富的功能"增强"这些可视化非常快速和容易。

但是，在没有适当考虑的情况下，数据可视化大屏，应小心，图表数据的基本含义可能会很快变得模糊和难以提取。

希望没有人会产生像这个特别的柱状图那样可怕的东西！–但它可以在Lumira中完成，并指出可视化技术中一些容易获得的陷阱/陷阱。

因此，对上述图表可视化的一些明显批评包括：

多种图表颜色，淘客系统开发，特别是背景色，太占优势，压倒了图表数据图表列太窄，容易混淆任何列都没有特定的值图表数据没有任何特定的顺序-应该是吗？图表标题太模糊以此类推……

让我们看看可以做些什么来提高可视化效果——以及如何在Lumira中实现这一点：

使用背景色来"突出"图表是很有诱惑力的，但这实际上会导致图表数据变得更加模糊

蓝色背景与某些列颜色过于相似，并将它们遮罩起来"运动衫"栏在背景下几乎看不见黄色（外套）和橙色（背心）的柱子在蓝色背景的衬托下显得很突出——为什么？这些专栏有什么特别的意义吗？使用"斜视测试"-斜视你的眼睛，看看哪些图表元素在视觉上突出-他们是有意义的和适当的？

要删除或调整背景色，请转到屏幕左侧的"设计"选项卡并向下导航以设置可视化属性–>图表区（下拉菜单）–>背景色（下拉菜单）

（对图表绘图区也重复此操作）。

>>>注意，颜色的使用是一个主观且经常引起争议的话题。如果背景色是强制性的，例如由于公司品牌标准，考虑使用许多免费资源中的一种来帮助您选择合适的配色方案-例如Adobe color或配色方案设计器。

通过删除蓝色背景，图表内容马上就更清晰了：

但是清晰度的提高还是不够的

在这个特殊的情况下，图表图例是不必要的，因为我们只看一个维度的列和有一个图例迫使观众之间的列和颜色的关联

哪个列代表毛衣，哪个代表运动衫-这是很难乍一看确定，他们都是蓝色

删除图例-再次，使用"设计"选项卡：

这进一步改进了图表-删除图例/颜色相关性也增加了列宽，这是一个副产品：

我们正在达到目标-但仍然不够…

粗体图表网格线似乎是一个很好的机制，以帮助指示图表值，但很难只需使用网格线即可确定精确的列值—在本例中，最好显式显示图表列数据值。所以…

添加数据标签删除网格线

可以通过"显示/隐藏属性"菜单添加数据值和删除网格线，通过右键单击可视化（"显示/隐藏属性"可快速访问最常用的可视化属性）。

这将修改图表可视化，如下所示：

图表清晰度进一步提高…

现在清晰可见，显示列数据值将使"最大值"参考线的必要性失效–再次右键单击图表并选择"参考线"选项可删除此项。

图表现在已显著简化，但同时，在对数据的描述上变得更加清晰了

我们就快到了–但是我们仍然可以做一些进一步的简化和澄清…

上述可视化是对原始数据的一个很大的改进–但是数据没有任何特定的排序顺序。

我们可以通过排序来进一步清晰–（要做的事右键单击可视化，然后选择（例如）降序排序。

排序的结果，在线自助建站系统，隐含地显示了产品在销售单位方面的排名。

这进一步使之前的"最大值"参考线无效，因为观众的眼睛会自动地用最大销售量（衬衫）以及突出显示其相对于其他产品的相对排名。

最后-应用更有意义的图表标题可以使图表的目的更加清晰（只需双击标题并用所需文本覆盖即可更新标题）。

当上表可视化没有原始的那么丰富多彩和主题化，我希望能指出的是，它更善于以快速、易懂的方式传达数据的关键见解。

去除图表的杂乱，去除垃圾通常是提高可视化的影响和洞察力的关键。少就是多！

有关SAP Lumira中良好可视化最佳实践的其他有用参考，请参见：

"使用SAP Lumira创建高影响数据可视化"–SAP的Jacob Stark（针对Lumira 1.x）提供的网络研讨会记录。

"SAP Lumira数据讲故事手册"。