一、色彩搭配

选择协调的色彩组合

避免使用过于刺眼或冲突的颜色。例如，应避免将亮红色和亮绿色同时用于表示相近的数据类别，因为这样会造成视觉上的混乱。比较好的做法是使用具有相似色调或明度的颜色组合，像浅蓝和深蓝来表示不同程度的同一类数据。

考虑使用色彩的自然联想。例如，在表示温度变化时，用蓝色代表低温，红色代表高温，这符合人们对颜色和温度的常规认知。

利用色彩的层次来突出重点。可以将最重要的数据系列用鲜明的颜色突出显示，而次要的数据系列使用较淡的颜色作为衬托。例如，在一个多组数据对比的柱状图中，主要关注的数据组用深色的柱子，其他辅助数据组用浅色柱子。

考虑色盲友好型颜色

由于红 - 绿色盲是最常见的色盲类型，所以要尽量避免在可视化中单独使用红色和绿色来区分数据类别。例如，不要仅用红色和绿色来标记两种不同的实验条件。

可以使用在线工具（如 ColorBrewer）来选择色盲友好型的颜色方案。这些工具会提供经过测试的颜色组合，确保在不同类型的色盲情况下也能区分数据。例如，它可能会推荐使用蓝色和橙色的组合，这种组合对于大多数色盲患者来说也是易于区分的。

二、数据标记和标签

合理设置数据标记的大小和形状

对于散点图中的数据点，要根据数据的密度和重要性来设置大小。如果数据点比较密集，应适当缩小数据点的大小，以免它们相互重叠而难以分辨。例如，在一个展示大量样本基因表达水平相关性的散点图中，较小的数据点可以更清晰地呈现数据的分布。

利用形状来区分不同的数据类别。比如在绘制包含不同类型传感器数据的图表时，用圆形代表温度传感器的数据，三角形代表湿度传感器的数据，这样可以让读者快速识别数据所属的类别。

添加清晰准确的标签

坐标轴标签要明确说明所代表的数据内容及其单位。例如，在一个展示物体运动速度随时间变化的折线图中，横轴标签应注明 “时间（秒）”，纵轴标签应注明 “速度（米 / 秒）”，这样读者就能清楚地理解数据的含义。

对于图表中的数据系列，也要添加合适的标签。在一个包含多个产品销量数据的柱状图中，每个柱子上方或者旁边都应该标注产品的名称或者编号，方便读者将数据与具体的产品相对应。

三、布局调整

确保可视化元素有足够的空间

在绘制图表时，要注意元素之间的间距。例如，在制作饼图时，各个扇形之间要有一定的间隔，避免它们看起来像是连在一起的。同样，在柱状图中，柱子之间的间距要适中，既不能太宽（会使图表看起来松散），也不能太窄（会导致柱子之间难以区分）。

对于包含注释、图例等辅助元素的图表，也要为它们预留合适的空间。例如，在一个复杂的流程图中，说明每个步骤的注释应该放在不影响主要流程线条的位置，并且要有足够的空白区域，以免文字拥挤而难以阅读。

考虑使用合适的纵横比

根据数据的特点和展示目的来选择纵横比。对于展示地理分布的数据，如地图，通常采用更接近真实地理形状的纵横比，这样可以让读者更好地理解地理位置之间的关系。

在一些情况下，调整纵横比可以突出数据的某些特征。例如，在一个展示身高和体重关系的散点图中，适当拉长纵轴（代表体重）可以更明显地看出体重随身高变化的趋势。