关于数据可视化，你经常犯的8个错误数据可视化如何使用得当的话

数据可视化如何使用得当的话，数据可视化可以清晰有效地将复杂数据信息传达给读者。可视化数字以帮助确定其故事的模式和潜在线索，从而最终进行更前沿的分析。用户可以可视化数据以实现以下目标：
在数据库中查找事实和趋势
清晰地将复杂数据传达给读者
产生数据驱动的新闻，补充书面报道或多媒体报告元素
事件发生时实时发布数据
提供数据来进行预测
虽然快速认知是我们在非常短暂的时间中进行判断，但是第一印象往往是决定一个人或者一个作品的感官的重要部分。尽管有时候第一印象并不准确，但我们还是频繁的通过它快速解析海量信息，发现哪些是最为重要的，而非更多采取较慢的、理性的思维方式。

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数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。错误的表达会损害数据的传播，完全曲解他们
所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以，数据可视化的第一印象是十分重要的，为了防止这种情况发生，下面将讲解8个数据可视化过程中常见的错误类型。
1、数据过载问题
可视化内容过于拥挤，数据过多，很多不必要的内容可能会让数据更加难以理解。例如，三维图表虽然看起来令人印象深刻，但它们往往会使数据的解释更加困难。
超过5个数据内容的组件，确实能够展现出大量信息，但如果读者们无法区分哪些是有用的、哪些是无用的，展现再多的信息也是毫无价值。一些不必要的插图、文字等等也会使得数据可视化冗杂。对于数据可视化来说，大多数情况下，少即是多。
2、访问轴数值设置不当
在处理定量数据时，条形图或折线图是两种最佳的可视化方法。但是，很多数据分析爱好者都会出现一个与图表轴相关的错误：对于较大的Y轴值来说，如果初始值设定到大于零，那么很可能会截断某些条形值，影响数值的准确性。

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3、数值比例不清晰
饼图是一种非常流行且受欢迎的数据表现形式，然而却一直饱受非议。
原因在于，如果不在图表中加入图形文本，那么实际上很难区分饼状图每一段的大小（你能看出类别1数据78和类别2数据80的区别吗的差异吗？），所以，想要确保图表清晰明了，所有区域都要添加标签。另外，使用饼图时，还要注意类别数量，细分太多也可能导致无法区分每个区域。

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4、混乱的交叉线
位于特定范围内的数据通常用于展示随时间的变化。因此，折线图是传达数据之间的变化或差异的有效方式。您可能已经开始注意到这里的趋势，但重要的是不要在图表中使用太多的线。在图表上有大量的交换线会很快变得混乱，因此我们建议不要使用超过4个系列。

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重要的是，用户不应一味专注于设计美学，却牺牲数据的呈现精确度。用户可以使用不同类型的可视化形式（例如地图、直方图或图表）来相互补充，从而提供更全面的新闻讲述和更多基于数据的新闻。尤其是在人们身处不确定的时期时，可靠的事实和信息至关重要。