由雅克·貝爾廷介紹，視覺變量是人眼感知到的元素之間的差異。經(jīng)過長期的研究，這些變量提供了理解人腦如何處理和導(dǎo)航視覺信息的方法。最初的一組“企業(yè)vi整套設(shè)計”由七個變量組成：位置、大小、形狀、值、色調(diào)、方向和紋理。

下面的圖表顯示了一些視覺變量的例子，這些變量有助于根據(jù)Bertin的觀點顯示定性或定量的差異。它們還演示了通過點、線或區(qū)域表示屬性的方法。1984年，威廉·克利夫蘭和羅伯特·麥吉爾的一項研究根據(jù)人腦檢測兩種形狀之間差異的容易程度，對兩種形狀最常見的方面進(jìn)行了排名。企業(yè)vi整套設(shè)計從最精確到最不精確地排列了以下視覺特征：

按普通比例尺定位

由于我們共享一個共同的空間參照系，位置是最容易識別和評估空間元素的特征。

數(shù)據(jù)可視化設(shè)計中的視覺變量,沿著不對齊的相同刻度的位置.很容易比較用同一軸重復(fù)的不同刻度，即使它們沒有對齊。面板圖或“小倍數(shù)”就是一個很好的例子。結(jié)果是一個網(wǎng)格的圖表，所有遵循相同的視覺格式，但顯示不同的數(shù)據(jù)集。與單個較大的圖表相比，較小的倍數(shù)有助于防止過度繪制，因為繪制的項目太多，數(shù)據(jù)可能會變得模糊或閉塞。

小倍數(shù)數(shù)據(jù)可視化最佳實踐示例

長度可以有效地表示定量信息，因為元素的長度可以縮放到它們所表示的數(shù)據(jù)值。即使物體沒有對齊，人腦也很容易識別比例并計算長度。

條形圖是最好的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)之一

方向很容易被人眼識別。例如，它可以使用折線圖和趨勢圖來顯示隨時間變化的數(shù)據(jù)。

趨勢圖在數(shù)據(jù)可視化設(shè)計中有著廣泛的應(yīng)用

角度有助于通過提供比例感進(jìn)行比較。研究表明，角度比長度或位置更難評估。但是，餅圖和堆積條形圖一樣有效，除非整體有三個以上的部分。餅圖可能是一種有效的數(shù)據(jù)可視化技術(shù),面積的相對大小比線條的長度更難比較。第二個方向需要更多的努力來處理和解釋。

氣泡圖有助于直觀地顯示數(shù)據(jù)

體積指的是在二維空間中使用三維對象，這使它們更難評估。然而，研究表明，當(dāng)比較兩個相同維度的形狀時，可以更精確地感知三維物體。色彩飽和度是指單一色調(diào)的強(qiáng)度。顏色強(qiáng)度的增加可以直觀地被認(rèn)為是數(shù)值的增加。然而，很難精確地評估結(jié)果。

企業(yè)vi整套設(shè)計應(yīng)該理解視覺變量的排序?qū)τ趧?chuàng)建引人注目的數(shù)據(jù)可視化至關(guān)重要。然而，這并不意味著設(shè)計師需要將自己局限于條形圖和散點圖。Cleveland和McGill指出，“排序并不能導(dǎo)致顯示數(shù)據(jù)的精確公式，而是一個工作框架?！蓖た死蛱m說，色彩飽和度和明暗度在感知圖案和行為時是最不準(zhǔn)確的。盡管如此，對于數(shù)據(jù)可視化設(shè)計師來說，顏色仍然是一個強(qiáng)大的工具，可以在顯示數(shù)據(jù)時傳達(dá)含義和清晰性。然而，設(shè)計師必須了解色彩是如何工作的，以及它做什么和不好做什么。

我們對顏色的感知取決于上下文、顏色及其與周圍物體的對比。一個很好的例子是日本立命館大學(xué)心理學(xué)系教授北岡明（Akiyoshi Kitaoka）的一個實驗，他將一張灰色的紙從黑到白的漸變上滑動。紙張在左右移動時似乎會變色。在每一刻，我們都會以不同的灰色來感知顏色。