数据可视化常见的错误有哪些?
【摘要】在数据可视化领域，正如同在其它领域一样，都有一定的规则、最佳实践、指导方针，然后就是常识。与我们的认识恰恰相反的是，常识是往往被忽略的，这一点我们会在下面的例子中看到。
错误一：图表越新颖越好
有些可视化图形在几十年前就出现了，比如条形图、饼图、散点图等，人们已经习惯通过这些传统的图表阅读数据。
但有些人认为传统的东西无法抓住读者的眼球，他们认为得用新的、令人兴奋的图表让可视化变得有趣，但这种想法完全忽略了数据可视化的重点。
可视化图表可以纯粹从美学的角度欣赏，但最有趣的还是数据。这就是为什么可视化要从数据开始，探索数据，然后展示结果，而不是从可视化开始，然后尽力把数据集放进去。
所以制作图表时，需要在功能和独特性之间取得平衡。为了新颖而新颖通常会让数据(数据应当永远是你的目标)变得难以理解。
错误二：所有的信息都需要可视化
很多情况下只展示数字要比展示数据的抽象图形更好。当你有很多数据时，可能简单的聚合比展示每一个数据点要好。
比如双十一的销量大屏，我们当时更关心的是交易总量这个数字，至于这个数字是由哪些品类的商品贡献的，各自的用户画像又是什么样的等信息，后续的分析中是会用到，但是这么详细的信息在双十一的大屏上是不需要都展示出来的。
或者当你只有少量数据时，一个表格也许就能表达清楚问题，所以就没必要再将数据制成图表来徒增工作量。
错误三：可视化作品必须很美
可视化作品的外表很重要，毕竟可视化与视觉相关。人们会基于你展示的内容和方式进行判断，虽然不好看的图表并不意味着所做的分析也不好。
精心打造的美学作品并不能弥补基础(数据)差的可视化的缺陷。你需要进行合理分析和设计，要考虑到目标和读者群。没有前者，你的作品就只是好看的图片，没有后者，它也只是软件输出的内容。
关于数据可视化常见的错误有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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