4个数据可视化过程中常见的错误类型

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。

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4个数据可视化过程中常见的错误类型。

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。

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。

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。

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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