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CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Diverging Color Schemes
When working with a quantitative variable for which there is a meaningful reference value, such as a target value or the mean, a diverging color scheme (or diverging color palette) should be used. A diverging color scheme is essentially a gradient formed by the combination of two sequential color schemes with a shared endpoint at the reference value. These color schemes use two hues, one of which is associated with values below the reference value and the other of which is associated with values above the reference value. As the value of the variable increases, the luminance of the hue associated with values below the reference value progressively increases and the color becomes lighter until we cross the reference point. At that point, the luminance of the hue associated with values above the reference point progressively decreases and the color becomes darker. Thus, the hue communicates the direction of deviation from the reference point, and the luminance conveys the relative deviation from the reference point. For this reason, the hues used on each side of the reference point in a diverging color scheme are typically distinctive; primary hues are often used to make it easier to distinguish the direction and degree of deviation from the reference point.
Diverging color schemes are most effective when highlighting both extremes (high and low values) of a variable. Continuing with another temperature example, consider the monthly mean daily low Fahrenheit temperatures for Indianapolis for each year from 2010-2019 in Table 4.1. ${ }^2$
We can use the following steps to build a heat map of these data in Excel.
Step 1. Select cells B2:M11
Step 2. Click the Home tab on the Ribbon and click Conditional Formatting in the Styles group
Step 3. Click Color Scales and select More Rules
Step 4. When the New Formatting Rule dialog box opens, in the Edit the Rule Description box
Select 3-Color Scale from the Format Style drop-down menu
Select a blue hue to be associated with values below the reference point from the Color drop-down menu in the Minimum column
Select Number from the Midpoint drop-down menu for Type, enter 32 in the Value box, and select white to be associated with values near the reference point from the Color drop-down menu
Select a red hue to be associated with values above the reference point from the Color drop-down menu in the Maximum column Check the Preview bar to ensure you have created the diverging color gradient you desire
Click OK
This creates a heat map with the values in the cells. To format the values so they do not appear in the cells:
Step 5. With cells B2:M11 still selected, right-click any cell in B2:M11 and select Format Cells…
Click the Number tab, then click Custom in the Category box Enter; in the Type box
Click OK These steps produce the heat map with a diverging color scheme shown in Figure 4.14.
CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Unnecessary Color
Data visualization experts agree that color should only be used when it communicates something that no other aspect of a chart communicates to the audience. Figure $4.21$ shows the number of units sold (in thousands) for seven top-selling midsize sedans.
In this chart, the audience can discern which column corresponds to each of the models through the colors of the columns and the legend. Although this communicates the data.we can accomplish the same communication with a chart that creates less cognitive load by avoiding the use of multiple colors. If we clearly label the columns on the horizontal axis, then there is no need for a different color for each model of sedan.
The chart shown in Figure $4.22$ uses only horizontal-axis labels to communicate the association between the columns and the models. The audience now does not have to look back and forth between the columns and the legend to make these associations in this chart, which reduces the audience’s cognitive load.Note that one could produce a chart that includes both the colors and legend of Figure $4.21$ and the horizontal-axis labels of Figure $4.22$, but this would embed redundant information in the chart and further decrease its data-ink ratio.
There is a limit to the amount of information that can be communicated to the audience using color. Suppose you are analyzing quarterly house-price indexes from 1992-2019 for each state and the District of Colombia, and you want to emphasize the westernmost states in the continental United States (Arizona, California, Nevada, Oregon, and Washington). The chart in Figure $4.23$ shows the quarterly house-price index from 1992-2019 for each state and the District of Colombia. ${ }^3$ The chart captures information on house-price index by state for each quarter of the 28-year period ( 112 quarters). It enables the audience to quickly see that on a national level house prices increased steadily until around 2004 , when the rate of increase accelerated dramatically until sometime around 2007 . The audience can also see that the housing market then crashed and house prices generally fell for about four to five years, until they began to increase again sometime around 2010 .
数据可视化代考
CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Diverging Color Schemes
在处理具有有意义参考值的定量变量时，例如目标值或平均值，应使用发散的配色方案（或发散的调色板）。发散配色方案本质上是由两个连续配色方案组合形成的渐变，具有参考值的共享端点。这些配色方案使用两种色调，一种与低于参考值的值相关联，另一种与高于参考值的值相关联。随着变量值的增加，与低于参考值的值相关联的色调亮度逐渐增加，颜色变得更亮，直到我们穿过参考点。在那时候，与高于参考点的值相关的色调亮度逐渐降低，颜色变得更暗。因此，色调传达了与参考点的偏差方向，而亮度传达了与参考点的相对偏差。出于这个原因，在发散配色方案中，参考点每一侧使用的色调通常是独特的；主色调通常用于更容易区分偏离参考点的方向和程度。
突出显示变量的两个极端（高值和低值）时，发散的配色方案最有效。继续另一个温度示例，考虑表 4.1 中 2010 年至 2019 年每年印第安纳波利斯的月平均每日低温华氏温度。2
我们可以使用以下步骤在 Excel 中构建这些数据的热图。
步骤 1. 选择单元格 B2:M11
步骤 2. 单击功能区上的主页选项卡，然后单击样式组中的条件格式
步骤 3. 单击色阶并选择更多规则
步骤 4. 当新格式规则对话框打开时，在编辑规则描述框
从“格式样式”下拉菜单中选择 3 色标度 从
“最小值”列的“颜色”下拉菜单中选择要与低于参考点的值相关联的蓝色色调
从“中点”下拉菜单中选择数字菜单，在值框中输入 32，然后从颜色下拉菜单中选择白色与参考点附近的值相关联
从“最大值”列的“颜色”下拉菜单中选择要与高于参考点的值相关联的红色色调 检查预览栏以确保您已创建所需的发散颜色渐变
单击“确定
”这将创建一个热图，其中的值细胞。要格式化值，使它们不出现在单元格中：
步骤 5。 仍然选中单元格 B2:M11，右键单击 B2:M11 中的任何单元格并选择 Format Cells…
单击 Number 选项卡，然后单击 Category 框中的 Custom 回车；在“类型”框中
单击“确定” 这些步骤生成具有不同颜色方案的热图，如图 4.14 所示。
CS代写|数据可视化代写Data visualization代考|Unnecessary Color
数据可视化专家一致认为，只有当它传达图表的其他方面没有传达给观众的东西时，才应该使用颜色。数字4.21显示了七款最畅销的中型轿车的销量（以千计）。
在这个图表中，观众可以通过柱子的颜色和图例来辨别每个模型对应的柱子。虽然这可以传达数据。我们可以通过避免使用多种颜色来创建更少的认知负荷的图表来完成相同的通信。如果我们在横轴上清楚地标注了列，那么就不需要为每个车型的轿车使用不同的颜色。
如图所示的图表4.22仅使用水平轴标签来传达列和模型之间的关联。观众现在不必在列和图例之间来回查看来在这个图表中建立这些关联，这减少了观众的认知负担。注意，可以制作一个图表，同时包含图的颜色和图例4.21和图的横轴标签4.22，但这会在图表中嵌入冗余信息并进一步降低其数据墨水比率。
可以使用颜色传达给观众的信息量是有限的。假设您正在分析 1992-2019 年每个州和哥伦比亚特区的季度房价指数，并且您想强调美国大陆最西部的州（亚利桑那州、加利福尼亚州、内华达州、俄勒冈州和华盛顿州）。图中的图表4.23显示了 1992-2019 年每个州和哥伦比亚特区的季度房价指数。3该图表记录了 28 年期间（112 个季度）每个季度各州的房价指数信息。它使观众很快看到，在全国范围内，房价在 2004 年左右之前一直在稳步上涨，直到 2007 年左右的某个时候，上涨速度才急剧加快。观众还可以看到，随后房地产市场崩盘，房价普遍下跌了大约四到五年，直到2010年左右再次开始上涨。
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