冷知识！做数据可视化应该避免的8个误区

数据是我们经常接触到的东西，但是，我们能否以正确的方式对这些数据进行可视化呈现呢？我们每天可能要创建很多可视化效果的图表，有些会得到观众的欣赏，而有一些则被拒绝了，为什么会这样？好吧，答案就在于创造，让我们尝试找出原因和问题，看看如何解决它们。在这里，我将总结图表的一些最佳和最差版本，如果您正在用的是最差版本，则应尽快停止并改正。

基线为 0 的起始图表

我在绘制图表时发现的最常见的错误之一就是是没有以0基线去制作图表。

我们在数据可视化中通常使用水平或垂直条形图，有时当我们使用简单的条形图进行比较时，它确实传达了信息，但垂直堆叠条形图或水平堆叠条形图会更好。让我们看一个例子，我们有女性和男性的月销售额数据，我们可以使用下面的图表进行比较，切勿在图表的同一侧绘制正值和负值，这样很难读取图表的信息。

图表上的多种颜色

很多人在使用图表时使用了多种颜色，这会让图形看起来非常的奇怪，正常来说，如果不是为了突出显示某个数据的话，一个图表使用一种颜色就可以了。

如果您有2个以上的图表，那么按颜色分隔图表将是一个好主意，让我们看看下面的图示。

强调数据

有时对数据进行强调也会使图表看起来不错。在下面的的图表中，只有4个变量，因此图表中的这一小小的变化不会非常显眼，但是当我们使用100个变量时，突出显示该柱形图的最高值将对我们有很大的帮助。

令人困惑的颜色选择

字体、颜色、轴等等这些功能在绘制图表时都很重要，选择图表的颜色是一个非常关键的步骤，因为如果在图表上有非常明亮或非常浅的颜色，那么阅读图表将变得非常困难。在此示例中，我们有以下2个不同的图表，显示该区域中销售额最高到最低在颜色上的表达是有所不同的，我们看左边的图表，基本很难分辨哪个是高哪个是低。而在右侧的图表里，有蓝色和粉红色的色阶，可以很容易地区分出阴影。

避免图表上的随机性

始终根据条形图的值按升序或降序排列，对于水平条形图，将最大值放在顶部，对于垂直条形图，将最大值放在左侧，这将有助于受众从图表中找到最高和最低值。

讲一个故事或至少回答一个问题

大多数初始数据可视化工具仅生成单个图表，如直方图或条形图，但是大多数时需要组合多个图表，让我们看看在智分析上是如何完成的。您可以在智分析上找到这个案例。在这里，我制作了用于分析客户的RFM客户价值分类模型图表，您可以制作不同的图表，如饼图或者条形图，但我将它们全部合并在一起，以概述分析。在这里，我们可以清楚地看出，一般挽留的客户数量是最多的，占比是多少，客户名称的具体明细有哪些。

根据需要添加文本

如果您认为添加其他文本将有助于读者更好地理解图表，那么只需添加文本即可。让我们看看真实的例子，您可以在智分析上找到此图表，在这里，我添加了一些文本，例如A类产品代表的是销售额累计占比80%以内的产品。

使用饼图

我看到很多人以错误的方式使用饼图，使用饼图时要记住，饼图中的值不得超过 5 个。在下面的示例中，我们看到在Netflix上观看的节目的比例，我们可以清楚地看到，电影在这里更受欢迎。

从上述的案例中，我们看到了图表中的一些常见错误，以及学习了如何克服这些错误。数据可视化是一种艺术形式，需要随着时间的推移进行掌握。这些数据可视化的提示和技术虽然并不全面，但肯定会帮助您走上正确的轨道。了解观众的视角是创造成功和有效视觉效果的关键，无论您使用哪种工具来创建优雅而又美观的图表，重要的是要理解视觉效果背后的本质。

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