U2.16.3Table density advantage设计
数据量小且维度少时表格的信息密度更高
别名: 小数据用表 · 表格信息密度
概念解释
三个方案 × 四个维度的对比，一张 3×4 的表格在巴掌大的版面里给出全部真值；同样的数据画成图，轴、图例、留白占去大半空间，每个数字还都变成估读。"小数据用表"不是偷懒，是密度计算的结果：数据的规模收益不足以摊销图表的结构性开销（轴、图例、网格、标题），而表格的每格都在承载真数据。数据一大、维度一多，力量对比才反转。
机制
图表有固定开销：无论数据多少，轴与刻度、图例、标题、合理留白一样不能少——5 个数据点与 50 个数据点的折线图开销几乎相同，密度随数据量增长才摊薄。表格的每行每列都是数据本体，开销只剩表头，因此小规模时密度无敌；但增长方式是串行的（多一行多一次扫视），行数过百后查找与比较的注意力成本线性上升，图表的并行知觉优势接管。两媒介的密度曲线在"一屏可容纳的行数"附近交叉，交叉点之前表格是更重的表示。
边界
"小"的判据不是行数绝对值而是一次判读要用的规模：一屏（约 20–30 行）内是表格区，之外进入图表或交互筛选区。"维度少"同样关键：四五个维度是表格舒适区，维度更多时表格横宽失控，宽表的取舍进入多维表示族（平行坐标等）的地盘。汇报页中表格还兼有"可引用性"（数字可指认），这是密度之外的附带收益。
怎么落地
- 数据在十几行、四五个维度以内且任务含取值需求，默认表格；不要为"显得分析感强"而强行做图。
- 表格版式给足对齐资源：数值右对齐、等宽小数、同列同单位同量纲。
- 验证：数一下候选图的数据墨水占比（数据元素面积/绘图区面积），低于一半且行数在一屏内，改表。