或许我们会认为：一个好图表的制作有太多条条框框束缚着我们，罗宾·威廉斯（Robin Williams）在《写给大家看的设计书》中写道：“在打破规则之前必须清楚规则是什么。”不要将创新挂在嘴上，没有参照物，何来创新。当我们“指出问题，就能找出解决方案”，所以“只要有意为之，有时完全可以任意地打破常规”。
Excel图表作为一种图示化工具，是画家手中的画笔，不同的画家会画出不同的作品，作为有想象力的创作过程，不应该限制和束缚这种想象力，要做到“手中无剑，心中有剑”。每种规则都有它的局限性，在不同时间、空间、场合应随需而适。我们需要做的是：
1．己所不欲，勿施于人
当完成图表后，有没有想过这个图表是否可以说服自己。一个连自己都无法说服的图表，不要期望可以去说服更多的人。把图表搞得高深莫测或是标新立异，都是在挑战读者的智慧，不要期望大家都有时间和精力来研究这些智力题。
2．N个简单>1个复杂
每个人都希望自己的图表很强大，同时又希望它简单易读，鱼和熊掌何以兼得？一个塞满各类特性数据、多个诉求和试图解决所有问题的图表，也许可以算得上强大。但这种图表不会成功，因为没有重点的图形很难说服任何人，衡量强大的根本标准是说服力，而不是堆积能力。图2.2-5戴维·弗莱舍（Dave Fleischer）关于动画影片的“故事模式图”，图形和表格有机融合在一起，图形清晰表达了影片的节奏，复杂而简单。
图2.2-5 Dave Fleischer的动画故事模式图
不要认为简单的图表没有张力，会显得贫乏和苍白。与此恰恰相反，当将多个简单放到一起来比较时，我们会发现多个简单的图表叠加所讲述的故事远比一个复杂的图表要精彩。图表故事应该清晰而且生动，将复杂的问题分散开，化整为零（如图2.2-6所示）是比较好的解决方法。Excel 2007/2010加强的条件格式、Excel 2010新增的迷你图皆是将问题化繁为简的工具，当将多个单元格的条件格式\迷你图放在一起时，这样的效果没有任何一个单一图表可以与之比拟（如图2.2-7所示）。
图2.2-6 美国三大银行2008年股价趋势（图片来源：华尔街日报）
图2.2-7 自Excel 2007加强的条件格式和Excel 2010新增的迷你图
对图表而言，仅仅将故事讲述清晰完整显然不够，作为沟通媒介，图表必须使读者对数据的认识和图表诉求达成共识。只有那些鲜活跃然于纸上，使人乐于花时间去听的故事，才会被深刻映入脑海，并对读者产生影响。
图表应该具有真实性、功能、趣味性、表现形式这四个维度。设计师大卫·麦克坎德雷斯（David McCandless）非常形象地将四个维度放在了一起，并给出了它们间的相互关系（如图2.2-1所示）。
图2.2-1 设计师David McCandless提出的图表设计四个维度
若将这4个维度分别定义为100％的数值指标，这4个指标均为100％显然不切实际，我们必须要考虑每个维度应该达到多少才合理，记住所有这些均是为图表诉求服务。
1．真实性
这个指标不言而喻是图表的基础，是容不得半点打折和马虎的指标。这个指标必须达到100％，尤其是和诉求相关的表达。
2．功能
这个指标和图表诉求紧密相关，至少需达到85％以上，我们的诉求才可被清晰地表达出来。它和图表的表现形式以及图表在视觉中的复杂程度紧密相关，图表简单直接更容易获得较高的指标得分。
3．表现形式
该指标衡量的是图表势能表达的状况，至少应该在75％以上，才会使人的注意力聚焦在这个势能上。虽然图2.2-2的图表有些问题，但借用人物图形强烈表达了数据趋势势能。除图表的类型外，图表元素的色彩及其他格式设置也是表现图表势能的重要内容，充分利用这些设置可使图表的势能表现得鲜活饱满。
图2.2-2 贝县行动累计帮助1600名学生重返校园
4．趣味性
该指标建议在5％～15％，如果图表的趣味性太强烈，将视觉焦点聚焦在此，就会顾此失彼。切记不要直接在图表上添加额外的图形元素或改变图表表达形式来增加趣味性，图2.2-2和图2.2-3都过量地表现了趣味性，看上去更像是漫画，而非图表。
图2.2-3 仇恨动机的暴力行为
对于趣味性的理解，很多人可能认为使用漫画以及夸张的手法是最佳手段，其实不然，在图表中使用一些具有象征意义的图标，便可起到画龙点睛的效果（如图2.2-4所示）。在非正式场合中，可以在与图表诉求区无关的上下文中，加入和图表诉求意境一致的图形元素，这会使图表看起来趣味十足。
图2.2-4的局部美化
图表必须向读者说明一些必要的故事背景，比如时间、数据对象等辅助内容，并将所有这些内容串起来。这就好比建筑与室内装修的动线设计，这些内容应该和眼球在图表上移动的轨迹相适应，不加思考的简单堆砌，其结果只能是杂乱无章。
眼球在完成图表的直观判断后，往往从图表的左上角开始工作，然后向下和向右，一般按照字母“F”的形式浏览图表。多数的出版物、电脑应用软件都是设计成左上角为主要聚焦区，这是我们长久以来就形成的阅读习惯。确保那些重要的信息在关键位置显示，将会引起阅读注意。沿这条线路放置标题、图例、绘图区、辅助信息，会使读者感到舒适和愉悦，并可清晰直接的获取信息，从而信服我们的诉求。
与传统思维相反，文字比图形更重要。读者看到图表后的第一个疑问：这个图表是什么？必须使用文字来表达。大多数读者不会将图表的每个细节，都仔仔细细去看个明白，使读者尽快锁定我们的诉求表达，并愿意花时间来研究这个诉求就显得非常重要。所以请确保图表诉求使用文本信息，并突出显示到图表的主聚焦区，在视觉上不被图表中其他的元素阻碍和干扰到。大部分阅读者都会快速地去联系上下文，确保图表元素与诉求内容相关，并切合题意，否则图表只会让读者落荒而逃。
在读者眼球运动的过程中，请：
当图表映入眼帘的那一刻起，就开始了“此时无声胜有声”的视觉对话，这是一个无声讲述关于数据故事的过程。一个引人入胜的图表故事应该具有较大的视觉势能，这有助于构建跌宕起伏的图表故事剧情；图表应该有清晰且易于理解的良好叙事过程设计，这将帮助读者理清阅读路径和线索，从而引导读者理解我们的诉求。
图表讲故事的首要任务是设定好图表在沟通中的角色，即这个图表拿来做什么和说明什么，然后清晰大胆地使用数据点数值、数据间差异、数据趋势变化这三个视觉势能将故事呈现在人眼前。但请注意：开始前请想好图表重点强调何种视觉势能，毕竟没人喜欢听一个又臭又长且没有重点的故事。
针对不同的诉求，图表上数据点的数值概念可能隐含，也可能清晰，但不论表达何种诉求信息，在图表上都无法忽视数据点数值到底是多少的现实。自勒奈·笛卡儿（Rene Descartes）创建坐标系以来，图表就是通过坐标系来描述数值的图形，这是图表的基础。
如果诉求仅仅是表达数据点的数值，使用图表就有牛刀杀鸡之嫌，因为图表的图形表达会使人去思考差异和趋势。图表包括表格，图2.1-1试图通过❷和❸两种形式来说明每个年度的具体销售金额，如果不需要对比不同年度的状况，使用❶的列表远比使用图表来得清晰和简明。
图2.1-1 ABC公司2002～2008年销售一览
诉求表达可以有很多种图表表达方式，选择何种方式需要确定故事的“矛盾冲突点”，即图表中的数据间差异。只有确定了差异，选择图表表达方式时才可信手拈来。差异来自于比较基准，图表应该直接体现出差异的比较基准是什么，并且应该直截了当地告诉读者与比较基准比较后的结果是什么，不应让读者去思考这个问题。
图2.1-1❷和❸的图表表现形式整体上并不存在问题，此类的图表大量存在，并且我们已经习惯，关键在每个人看过图表后得出的直观结论不同。这个表达形式在人视觉中的直观印象是2002和2004年的业绩较其他年度要好，因为柱形的高度明显高于其他年份，但图表标题未清晰说明图表诉求，使人对这组数据感到迷惑；如果是不同年份的数据差异比较，使用视觉思维来处理和记忆如此复杂的比对差异完全不可能，因为这个差异是7×6＝42种，若只考虑绝对值也有21种（表2.1-2列出了这组数据两两比较的结果）。
表2.1-2 ABC公司2002～2008年销售金额两两比较表
将图2.1-1转换为图2.1-3，图2.1-3❷将人的视觉集中在达标的两个年份上，❸柱形上下背道而驰，突出了达标超出部分和未达标所欠部分。诉求和关注焦点契合，同时较大的视觉感官差异有效降低了我们潜意识习惯性的对比思维，在表达上使人更加容易理解图表诉求的内容。
图2.1-3 ABC公司2002～2008年销售金额两种目标与实际比较图
图表元素间的关系决定了它们是独立存在还是以整体存在，在视觉中当一组彼此相关的元素放在一起时，我们更多关注这个整体所表现的趋势，尤其是当这些元素被连在一起时。大脑会主观去判断是杂乱还是趋于某个特定方向，或是趋于集中还是分散。
将图2.1-1转换为图2.1-4，将人的视觉集中在7个年度销售金额的趋势变化上，由于年度是从2002年依次排布到2008年，这使人看到总体业绩在下滑。
图2.1-4 ABC公司2002～2008年销售趋势
“The goal of any chart, graph or information graphic, however, is not merely to communicate clear, dramatic statistics. Instead, its real job is to tell a story that aids decision-making.”
使用图表、图形或信息可视化不仅仅是传递清晰的统计信息，真正的作用在于：讲一个辅助决策的故事。
——爱德华·塔夫特Edward Tufte
将枯燥的数据转换成图表形式，直观呈现数据，不只是数据形象描述的一种形式，创建一个没问题的图表只是第一步，透过图表讲故事来进行有效沟通才是重点，开始沟通前我们是否认真思考过这些问题？
1）内容 所要传递的信息是否明确？
2）过程 故事讲解是否易于理解？
3）意境 读者是否乐意花时间来听这个故事？
作为进行数据分析展示和问题探究的沟通方式，更重要的是将图表演绎成一个“山峦错落有致，水依着山势从山间缓缓流淌，绿草红花相映其中”的生动故事：
图表好比超市，商品的种类数量以及所处位置不由顾客直接决定，但顾客的意愿和喜好决定着商品是否被购买，以及购买数量的多少。图表的目标读者我们称之为受众，受众通过自己的方式和喜好来理解图表，这个过程具有选择性。和“客户是上帝”道理相同，在整个图表的视觉沟通过程中图表制作者并非中心，受众才是。
布局凌乱和色彩搭配欠妥，均不符合视觉审美需求；图表元素间层次不清，相互干扰，不符合视觉逻辑需求；图表整体重点不突出，缺乏诉求表现力，不符合视觉的感知需求。受众在对图表目光接触、理解和诉求记忆活动中有着各种偏好需求，这决定了图表设计者要有为受众服务的良好意识。
不要让图表给受众盲人摸象的感觉，是是而非，成功的图表设计需要完美地融入到受众的视觉活动需求中。这需要站在受众的角度，使用能够被理解且合乎视觉需求的表现形式来传递信息。只有图表承载的说明性信息很容易理解和合乎情理时，才能使受众准确理解其所要传达的含义；图表应留意对受众的心理影响，感情是联想和思维的动力源泉，只有产生强烈的情感交流，才会缩短与受众之间的距离。通过引发受众共鸣、联想，产生视觉与情感合一的愉悦回味，图表诉求自然会被受众欣然接受和信服。记住以下要点：
我们今天所面对的数据和以往相比变得愈加复杂和海量，使用图表的表达方式也变得多种多样。但都不外乎将海量数据中具体数据项作为单个图表元素来表示，采用大量的数据集合构成数据图表，同时将数据的各个属性值以多维的形式进行表示，借以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析，这些不借助数学的力量很难完成。
随着电脑平面设计技术日新月异的变化，以解释数据为目的的平面设计作品被不断被创作出来，这些作品通过互联网、报刊、杂志不断刺激和影响着我们的视觉感知。很多人开始迷恋这些令人舒适和具有享受意味的作品，但请记住我们看到的这些作品大多都是垃圾图表，因为美学考虑大于数学考虑。
自图表产生起，图表就和数学结下了不解之缘，我们日常使用的简单柱形、折线图表虽然只是对数据的简单描述，但请注意这依然是数学中的统计图解分析。不管我们有没有意识到，都无法回避这个现实，专业的图表在我们第一眼看到时，就应该使人联想到数学。
图1.2-7是一张由卫星拍摄的中日韩夜间照片，但这不仅仅是一张照片，这是张数据地图，那些闪光的亮点代表了不同地区的经济发达状况。图中的日本遍布了密集的亮点，几乎已经连成一条光带，我国的沿海地区基本遍布亮点，越往内陆地区，亮点就越稀疏，亮点密集区是珠三角、长三角、黄三角地区，这恰恰有力印证了各地区经济发展的状态。
图1.2-7 卫星拍摄的中日韩夜间照片
如果仅拿日本个别地区和我们的珠三角、长三角、京津塘地区经济数据进行比较，来说明中日经济差异就会有失客观和准确。使用较少数量的数据进行相互间的比较和趋势推断不具有说服力，这就好比只有两个数据点的XY散点图，使用趋势线进行预测，结果只能是线性的两点一条直线，根本不能有效地说明数据真实的趋势。
■ Data Density数据密度
“Data density of graphic=number of entries in data matrix／area of data graphic”
数据密度＝各项有效数据点个数／图表诉求表达面积
即在一定大小的空间内表示了多少个有效数据点。在条件允许的情况下，在图表中要容纳大量表达单一诉求的数据点个数。
图1.2-4粗看之下仅是一张图片，如果不是右侧的柱形和数据，很难使人想到这是图表。由于大量和数据无关的图形元素占据了整体画面70％的面积，图表的数据诉求被严重降低。好的图表不应该包含如此多与图表诉求无关的表达面积。
图1.2-4 2010年服装网上零售市场规模将达到1150亿元的市场规模（图片来自网络）
图1.2-5的图表是一个百分比堆叠柱形图，数据标签密密麻麻散布在整个图表中，数据标签既有具体数值又有各项所占比例。更为糟糕的是具体数值放置在各项中心，而表示图形实际所占的比例却放到了各项侧面，直观感受是：所占面积2居然大于121，这完全背离数学逻辑；由于使用了Excel堆叠柱形图的系列线，比例面积的表达被安排在系列线分割的不规则面积上，肉眼无法进行有效的比较；由于数据标签已经明确了具体数值，Y轴坐标就显得非常多余；根本无法理解右侧辅助标签的使用意图。总之太多的冗余信息交织在一起，使人感到困惑。
图1.2-5 富含冗余信息的百分比堆积柱形图
不要认为图表上默认的元素，均神圣不可侵犯，也不要认为图表必须一股脑将所有数据信息都要表达清楚。对于图表诉求而言是“垃圾”的内容，请统统大胆地从图表上剔除。看看毕加索的《公牛》（如图1.2-6所示）：从第1张写实主义版画开始，逐渐消去细节和形态，留下神质，到最后第11张的抽象线条，寥寥数笔却精炼地表现了公牛的形与神，可以说是对剔除图表“垃圾”的一种完美诠释。
图1.2-6 《公牛》·毕加索Pablo Picasso’s 1945 ‘Bull’
■ Data-ink Ratio数据墨水比
“Data-ink ratio=data-ink／total ink used to print the graphic”
数据墨水比＝数据墨水／应用在图表上的总墨水
即有多少笔墨用在数据表达，图表的简明程度就是这个指数的最大化。这意味着必须要删去那些和数据无关的墨水，比如不必要的背景色、网格线、坐标轴等。