數據可視化怎么使用恰當得話，數據可視化可以清楚合理地將繁雜數據信息傳遞給閱讀者。以協助明確其小故事的狀態和潛在性案件線索，進而最後開展更最前沿的剖析。客戶可以可視化數據以滿足下列總體目標：
在數據庫文件搜索客觀事實和發展趨勢
清楚地將繁雜數據傳遞給閱讀者
造成數據推動的新聞報道，填補書面形式報導或多媒體系統彙報原素
事情產生時即時公布數據
給予數據來開展預測分析
盡管迅速認知能力是我們在十分短暫性的時間段中開展分辨，可是第一印象通常是決策一個人或是一個著作的感觀的主要一部分。雖然有時第一印象並不精確，但咱們或是經常的根據它迅速分析大量信息，發覺什么是較為關鍵的，並非大量采用比較慢的.客觀的思維模式。
數據可視化是一個溝通交流繁雜信息的強勁武器裝備。根據可視化信息，大家的人的大腦可以能夠更好地爬取和儲存合理信息，提升信息的印像。但假如數據可視化做的較差，反倒會產生消極實際效果。不正確的表述會危害數據的散播，徹底歪曲她們
因此出色的數據可視化依靠出色的設計方案，並不是只是挑選准確的圖表模版這么簡單。全取決於以一種更為有利於了解和幫助的形式去表述信息，盡量緩解客戶獲得信息的成本費。自然並不是所有的的圖表創作者都專注於此道。因此，數據可視化的第一印象是十分特別的，為了更好地避免這類狀況產生，下邊將解讀8個數據可視化全過程中常用的不正確種類。
1.數據負載難題
可視化內容過度擁堵，數據太多，許多多餘的內容很有可能會讓數據更為難以理解。比如，三維圖表盡管看上去讓人印象深刻，但他們常常會使數據的表述更為艱難。
超出5個數據內容的部件，的確可以展示出很多信息，但假如粉絲們沒法區別什么是有效的.什么是沒用的，呈現再多的信息也是毫無用處。一些多餘的插畫圖片.文本這些也會促使數據可視化繁雜。針對數據可視化而言，大部分狀況下，少即是多。
2.瀏覽軸標值設定不合理
在解決定量分析數據時，條形圖或折線統計圖是二種最好的可視化方式。可是，許多數據剖析發燒友都是會誕生一個與圖表軸有關的不正確：針對很大的Y軸值而言，假如初值設置到超過零，那麼很可能會斷開一些條型值，危害標值的精確性。
3.標值占比不清楚
餅狀圖是一種十分時興且受大家喜愛的數據表達形式，殊不知卻一直備受爭議。
緣故取決於，假如沒有圖表中添加圖型文字，那麼事實上難以區別扇形圖每一段的尺寸(你可以看得出類型1數據78和類型2數據80的差別嗎的差別嗎?)，因此，要想保證圖表清楚一目了然，全部地區都需要加上標識。此外，應用餅狀圖時，還需要留意類型總數，細分化過多也有可能造成沒法區別每一個地區。
4.錯亂的交叉線
坐落於特殊范疇內的數據一般用以展現隨時間的轉變。因而，折線統計圖是傳遞數據中間的改變或差別的合理方法。您也許早已逐漸注意到這兒的發展趨勢，但關鍵的是不要在圖表中應用過多的線。在圖表上面有很多的互換線能迅速越來越錯亂，因而大家提議不要再應用超出4個系列產品。
關鍵的是，客戶不可一味致力於設計色彩，卻放棄數據的展現精准度。客戶可以采用不一樣種類的可視化方式(比如地形圖.條形圖或圖表)來互相填補，進而帶來更全方位的新聞報道敘述和大量根據數據的新聞報道。尤其是在大家置身不確定性的階段時，靠譜的客觀事實和信息尤為重要。
5.讓人誤解的對比色
顏色是極具感染力的設計風格之一。即便是微小的色彩轉變也會造成明顯的心理現象。在數據可視化中，強色調飽和度很有可能會讓觀眾們覺得使用價值差別比具體情況更高。
