【干货教程】可视化大数据最易犯的10个错误：排序混乱，扭曲数据...

　　从传播学的角度，这意味着以图片为载体的视觉叙事更加引人注意，更容易获得人们的好感。

　　通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容，增强对信息的理解。但如果是不正确的数据可视化，可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，更糟的是完全背道而驰。

　　错误1. 混乱的饼图分割

　　饼图，是最简单的图表之一。饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。

　　最大一块12点钟开始，顺时针方向旋转。剩余部分顺时针或逆时针方向按大小h降序排列。

　　错误2.在折线图使用不连贯的线条容易产生歧义

　　虚线表现手法让人产生不确定性因素，是数据有不真实的感觉。相反，使用实线和颜色，反而容易区分彼此的区别，使数据表达更准确。

　　错误3.数据排序混乱

　　你的内容应该以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。所以，记得将数据类别按字母顺序、大小顺序、或价值进行排序。

　　错误4.数据模糊不清

　　确保没有数据丢失或被设计。例如,使用标准的面积图时，可以添加透明度,确保读者可以看到所有数据。

　　错误5.让读者自己解读

　　设计师应该使图表尽可能轻松地帮助读者理解数据。例如,在散点图中添加趋势线来强调的趋势。

　　错误6.扭曲数据

　　确保所有可视化方式是准确的。例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。

　　错误7.在一张图表上使用颜色过多

　　颜色用得太花，会给数据增加不可承受之重，相反，设计师应该采用同一色系，或者类比色。

　　错误8.条状图太胖或太瘦

　　或许你的报告很有创意，非常精彩，但是记得图表设计水平也要跟上。条形图与间隔比例要适中。

　　错误9.很难比较数据

　　比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。

　　错误10.背景色与图表颜色要区分

　　图表设计中的颜色使用必须统一，建议背景颜色不要选取与图表主体内容相同或相近的颜色。

总结：

可视化大数据就是化繁为简，在制作图表与数据时，切忌繁琐与杂乱不堪的布局，只要给用户最直接的数据感官即可，不要在进行过多的画蛇添足动作。