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颜色理论在数据分析和可视化中的关键作用
研究支持的颜色原则如何改善我的仪表板上的清晰度和讲故事。在数据分析和可视化中，颜色理论的关键作用首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学，我发现自己想知道为什么有些仪表板立即引起了我的注意，而另一些仪表板只是感到平坦。魔术的很大一部分是颜色。听起来很基本，它在我们首先注意到的内容中也起着很大的作用，甚至在我们的记忆中介绍了什么。
视觉认知的研究表明，使用合适的颜色组合具有将理解和回忆提高80％以上的高趋势。
提高理解和回忆在数据分析和可视化的世界中，这甚至变得更加清晰。颜色不仅仅是装饰；这是人们如何理解数据的关键驱动力。
直到我的第一个仪表板之一完全适得其反，我才完全欣赏这一点。
我选择了一个使几个同事混淆的项目的红色和绿色梯度。如果这还不够，您会着迷，有些人甚至无法正确区分这些类别。
在没有意识到的情况下，我努力强调的见解被掩埋在噪音中，而不是清晰，而是造成了混乱。
在那一刻之后，我意识到，了解颜色背后的原理对于每位数据分析师通过可视化创建见解都很重要。
我相信这与您正在使用的数据集或模型一样重要。
本文不是调色板指南，也不是掌握每种阴影的心理学。
相反，它着重于建立对颜色理论的实践理解。目的是证明简单的原则如何帮助数据专业人员使他们的可视化更清晰，更具影响力。
什么是颜色理论？
简单地说，颜色理论解释了颜色如何相互作用以及它们如何影响我们对信息的感知。
如何颜色 互动以及它们如何影响我们对 互动这就是为什么某些颜色组合感觉自然而易于加工的原因，而另一些颜色组合可能会使眼睛感到困惑，甚至会使眼睛感到困惑。
颜色像功能一样，遵循情绪的变化。
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