ch-0007 Chapter 6: Chart Your Data
- 原书章节: Chapter 6 Chart Your Data（pp. 121–178）
- 输入来源: 本地 pdf（HandsOnDataViz.pdf）
摘要
本章进入"动手做图"阶段：先讲图表设计原则，再用三款拖拽工具（Google Sheets、 Datawrapper、Tableau Public）做交互式图表。选图类型取决于两个因素：数据格式与 要讲的故事（见下方流程图）。
设计原则：数据可视化有一些规则（rule）和审美建议（aesthetic guideline），二者严格度 不同——规则如"条形/柱状图必须从零基线开始"；建议如配色、间距等可灵活把握。作者引用 Lisa Charlotte Rost 的观点：规则有助于公开讨论与改进，但盲目守则也会抑制创意，且不同 "可视化理论"之间的规则可能互相矛盾。另外强调：不是所有数据都该做成图，有时表格或文字 更合适。
各工具教程：
- Google Sheets Charts：bar/column、histogram（直方图）、pie、line、area
- Datawrapper Charts：annotated（带注释）、range（区间，适合表现差距）、scatter/bubble
- Tableau Public Charts：scatter、filtered line（带筛选器）
图表类型速查（书中 Table 6.1 摘选）：grouped/split/stacked bar 比较类别，error bars 展示误差，histogram 展示分布，pie 展示占比（但须谨慎），line 展示连续变化，area 强调 总量趋势，scatter/bubble 展示两变量关系。
要点归纳
- 选图 = 数据格式（类别/连续/时间/分布/关系）× 故事类型（比较/变化/占比/分布/关联）
- 硬规则：bar/column 从零开始（长度即数值）；pie 的扇区相加须等于整体；勿用 3D/装饰 效果扭曲读数
- 交互式图表（hover、筛选、缩放）比静态图更能让读者探索数据；嵌入网页见 ch-0010
- 三个工具的分工：Google Sheets 内嵌图表快、Datawrapper 适合发布级设计、Tableau Public 适合探索式分析
- "能做成图 ≠ 应该做成图"：先问可视化模式是否对故事真正重要
术语 / 概念
- bar chart / column chart — 横条/竖柱图：本质相同，按标签长度选择方向
- histogram（直方图） — 展示原始数据分布的分箱柱状图
- pie chart（饼图） — 展示部分占整体；本书持谨慎态度（人眼对面积/角度不敏感）
- line chart（折线图） — 展示连续数据（如随时间变化）
- area chart（面积图） — 折线 + 填充，强调总量或累积
- scatter / bubble chart — 展示两变量关系；bubble 用点大小加第三维
- error bars（误差棒） — 表示数据的不确定范围（margin of error）
- range chart（区间图） — 强调类别之间的距离/差距（如不平等差距）
- annotated chart（注释图） — 在图上叠加文字说明关键点
原句摘录
Decisions about chart types are based on two main factors: the format of your data, and the kind of story you wish to tell.
Before creating a chart, stop and ask: Does a visualized data pattern really matter to your story?
疑问 / 待查
- 「规则可以被打破」的边界——第 14 章会用"说谎图表"例子给规则划出硬线
- Datawrapper 的 range chart 与 ch-0001 的不平等主题高度相关，回头细看教程
Backlinks (1)
flowchart LR
n0["ch-0001 凶案、侦探与母亲的信（第 2–163 章）"]
n1["ch-0002 坦白、出逃与和解（第 163–233 章）"]
n2["The Curious Incident of the Dog in the Night-Time 人物"]
n3["The Curious Incident of the Dog in the Night-Time（整理完成）"]
n4["The Curious Incident of the Dog in the Night-Time 笔记"]
n5["The Curious Incident of the Dog in the Night-Time 故事线"]
n6["E-Commerce Bench（整理完成）"]
n7["E-Commerce Bench 笔记"]
n8["part-0001 摘要与引言：一年期电商运营基准（Abstract + §1）"]
n9["part-0002 相关工作与定位：continuing 任务谱系（Table 1 + §2）"]
n10["part-0003 基准设计：四层架构与确定性经济（§3 主体）"]
n11["part-0004 实验结果：18 模型的多维画像（Table 2 + §4）"]
n12["part-0005 结论与参考文献（§5 + References）"]
n13["part-0006 工具集与 agent harness：18 工具与上下文管理（Table 3 + Appendix A）"]
n14["part-0007 数据层：类目、店型、日历与供应商（Appendix B）"]
n15["part-0008 经济引擎：13 步结算与需求/退货/成本公式（Table 7 + Appendix C）"]
n16["part-0009 确定性谈判内核：决策函数与骗局目录（Appendix D）"]
n17["part-0010 评测指标定义：六个维度与统计口径（Appendix E）"]
n18["part-0011 每维度结果导览与模型/实验设置（Table 10 + Appendix F）"]
n19["part-0012 失败案例研究：骗局实录与一次破产（Appendix G）"]
n20["part-0013 失败模式规则表与提示词设计（Table 18 + Appendix H）"]
n21["The End of Software Engineering（整理完成）"]
n22["The End of Software Engineering 笔记"]
n23["part-0001 摘要与引言：范式重构的宣告（Abstract + §1 前段）"]
n24["part-0002 第一性原理：传统软件与 Agent 系统的形式化模型（§1 后段 + §2）"]
n25["part-0003 三代交付史与 AI→Software→Result 的失败（§3.1–3.2）"]
n26["part-0004 Agent→Result 与 Agentic Engineering 学科（§3.3 + §4）"]
n27["part-0005 实证证据与 EvoClaw 落差（§5）"]
n28["part-0006 四阶段演进路线图（前段：表 3 + Stage I–III）"]
n29["part-0007 路线图后段与建议：实践者与研究者（§6.3 后段 + §6.4 + §7.1–7.2）"]
n30["ch-0001 Introduction（为什么做数据可视化）"]
n31["ch-0002 选工具讲你的数据故事（Ch 1）"]
n32["ch-0003 强化电子表格技能（Ch 2）"]
n33["ch-0004 找到并质询你的数据（Ch 3）"]
n34["ch-0005 清洗脏数据（Ch 4）"]
n35["ch-0006 做有意义的比较（Ch 5）"]
n36["ch-0007 图表化你的数据（Ch 6）"]
n37["ch-0008 地图化你的数据（Ch 7）"]
n38["ch-0009 表格化你的数据（Ch 8）"]
n39["ch-0010 嵌入网页（Ch 9）"]
n40["ch-0011 用 GitHub 编辑与托管代码（Ch 10）"]
n41["ch-0012 Chart.js 与 Highcharts 模板（Ch 11）"]
n42["ch-0013 Leaflet 地图模板（Ch 12）"]
n43["ch-0014 转换你的地图数据（Ch 13）"]
n44["ch-0015 识别谎言、减少偏差（Ch 14）"]
n45["ch-0016 讲述并展示你的数据故事（Ch 15）"]
n46["ch-0017 附录 A 排查常见问题"]
n47["Hands-On Data Visualization（整理完成）"]
n48["Hands-On Data Visualization 笔记"]
n49["Reading"]
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