數據可視化如何使用得當的話，數據可視化可以清晰有效地將復雜數據信息傳達給讀者。可視化數字以幫助確定其故事的模式和潛在線索，從而最終進行更前沿的分析。用戶可以可視化數據以實現以下目標：
1）在數據庫中查找事實和趨勢
2）清晰地將復雜數據傳達給讀者
3）產生數據驅動的新聞，補充書面報道或多媒體報告元素
4）事件發生時實時發布數據
5）提供數據來進行預測

雖然 快速認知是我們在非常短暫的時間中進行 判斷 ， 但是 第一印象往往是決定一個人或者一個作品的感官的重要部分 。盡管 有時候第一印象并不準確 ，但我們 還是頻繁的 通過它快速解析海量信息，發現哪些是最為重要的，而非更多采取較慢的、理性的思維方式。

數據可視化是一個溝通復雜信息的強大武器。通過可視化信息，我們的大腦能夠更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果數據可視化做的較弱，反而會帶來負面效果。錯誤的表達會損害數據的傳播，完全曲解他們
所以優秀的數據可視化依賴優異的設計，并非僅僅選擇正確的圖表模板那么簡單。全在于以一種更加有助于理解和引導的方式去表達信息，盡可能減輕用戶獲取信息的成本。當然并非所有的圖表制作者都精于此道。所以，數據可視化的第一印象是十分重要的， 為了防止這種情況發生，下面 將講解8個數據可視化過程中常見的錯誤類型。
1、數據過載問題
可視化內容過于擁擠， 數據過多， 很多不必要的內容可能會讓數據更加難以理解。例如，三維圖表雖然看起來令人印象深刻，但它們往往會使數據的解釋更加困難。
超過5個數據內容的組件 ，確實能夠展現出大量信息，但如果讀者們無法區分哪些是有用的、哪些是無用的，展現再多的信息也 是 毫無價值。 一些不必要的插圖、文字等等也會使得數據可視化冗雜。 對于數據可視化來說，大多數情況下，少即是多。
2、訪問軸數值設置不當
在處理定量數據時，條形圖或折線圖是兩種最佳的可視化方法。但是，很多數據分析愛好者都會出現一個與圖表軸相關的錯誤：對于較大的Y軸值來說，如果初始值設定到大于零，那么很可能會截斷某些條形值，影響數值的準確性。

3、數值比例不清晰
餅圖是一種非常流行且受歡迎的數據表現形式，然而卻一直飽受非議。
原因在于，如果不在圖表中加入 圖形文本 ，那么實際上很難區分餅狀圖每一段的大小（你能看出 類別1數據78和類別2數據80的區別嗎 的差異嗎？），所以，想要確保圖表清晰明了，所有區域都要添加標簽。另外，使用餅圖時，還要注意類別數量，細分太多也可能導致無法區分每個區域。

4、混亂的交叉線
位于特定范圍內的數據通常用于展示隨時間的變化。 因此，折線圖是傳達數據之間的變化或差異的有效方式。 您可能已經開始注意到這里的趨勢，但重要的是不要在圖表中使用太多的線。 在圖表上有大量的交換線會很快變得混亂，因此我們建議不要使用超過4個系列。

重要的是，用戶不應一味專注于設計美學，卻犧牲數據的呈現精確度。用戶可以使用不同類型的可視化形式（例如地圖、直方圖或圖表）來相互補充，從而提供更全面的新聞講述和更多基于數據的新聞。尤其是在人們身處不確定的時期時，可靠的事實和信息至關重要。
5、引人誤會的色彩對比
色彩是最具說服力的設計元素之一。即使是細微的色調變化也會引起強烈的情緒反應。在數據可視化中，強顏色對比度可能會讓觀眾認為價值差距比實際情況更大。

在沒有附加背景的情況下，這張熱力圖的高對比度配色方案使其看起來好像紅色區域比較暗區域代表更高的數值量級。
例如，熱力圖用顏色描述值的大小。較高的值顯示為橙色和紅色，而較低的值顯示為藍色和綠色。值之間的差異可能很小，但顏色對比會產生熱感和增強的差距感。
盡管如此，數據可視化工具可能會故意犯下一些常見錯誤，制圖人也可能會犯下一些錯誤。例如，這些內容可以用于服務政治議程或操縱某個故事情節，并且完全誤導讀者。

6、2.3D圖形使用不當
3D圖形在數據可視化方面帶來了兩個嚴重的問題。
當一個3D圖形部分阻擋了另一個圖形時，就會發生遮擋。這是在自然世界中模擬空間的結果，在自然世界中，對象的X，Y和Z坐標不同。在數據可視化中，遮擋會遮蓋重要數據并創建錯誤的層次結構，其中無遮擋的圖形顯得尤為重要。

當3D圖形通過縮短縮入圖片平面或從圖片平面伸出時，就會發生失真。在繪圖中，節距使對象看起來好像它們占據了三維空間，但是在數據可視化中，它創建了更多錯誤的層次結構。前景圖形看起來較大，背景圖形較小，并且數據序列之間的關系被不必要地扭曲了。
7、省略基線和截斷量表
數據變化有時很大，例如根據地理區域衡量收入水平或投票習慣時。為了使可視化效果更加生動或美觀，設計人員可以選擇操縱圖形上的比例值。
一個常見的示例是省略基線或在零以上的某個地方開始Y軸，以使數據差異更加明顯。

8、選擇錯誤的可視化方法
每種數據可視化方法都有其自己的用例。例如，餅圖用于比較整體的不同部分。它們適用于預算明細和調查結果（同一個餅圖），但并不是要在不同的數據集（不同的餅圖）之間進行比較。
餅形圖可用于可視化三個競爭企業的收益，但條形圖可使兩個企業之間的差異（或相似性）更加明顯。如果可視化旨在顯示一段時間內的收入，則折線圖將比條形圖更好。

餅圖用于比較整體的各個部分。使用它們比較不同的數據集（例如不同公司的收入），不會給觀看者帶來什么洞察力

我們要如何避免這些在數據可視化過程中容易犯的錯誤？
1）不要忽略圖軸
忽略圖形的基線是一個常見錯誤。 折線圖和條形圖軸應從零開始； 否則，該圖形可能會引起混亂。
盡管數據在統計上可能是準確的，但其描繪方式傳達了對數字的不準確理解。 該圖發布后也沒有引用數據源。
2）避免偏見
記者不應選擇數據來講述他們想講的新聞。而是，用數據去驅動新聞。允許偏差影響數據可視化是一個危險的錯誤，數據偏差可能會影響正在傳達的信息。例如，如果您要處理的數字在圖表上顯示出遞增的曲線，那么新聞故事應該要符合這一趨勢。
3）選擇合適的圖表
要使用適合您要報告的數據的圖表。 例如，餅圖可以將數據顯示為占總數的百分比；地圖則可以最好地說明地理情況。 折線圖本來是更合適的選擇。
4）遵守常規
可視化數據時，記者不應破壞公認的規范。 例如，與淺色相比，讀者通常希望深色能反映圖表上的最高密度或最大值。如果顛覆性規范可能會誤導讀者。
有些顏色與觀眾有著直接的精神聯系。 例如，紅色可以表示危險，而綠色可以傳達更多積極信息。
也要注意符號使用，因為它們每個都有自己的意義。 例如，不要在正面新聞上使用悲傷的表情表情符號。
5）去除不必要的視覺元素
記者在可視化中應避免添加不必要的元素。 如果您的圖形或圖表元素無法幫助傳達信息，那么它只會使混亂甚至誤導。
如果做得好，可視化工具可以準確有效地傳達您正在講述的新聞。 必須花費必要的時間來收集數據，分析數據并確定其中的故事。 可視化數字可以增強您的報告，并更全面地將信息傳達給讀者。

如何快速的提升一張可視化大屏的顏值？關鍵在于兩個關鍵點：工具+技巧。
這里不得不提億信華辰的億信ABI工具，其酷屏分析功能專為酷炫可視化而生，拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可視化大屏，目前還有SaaS平臺，可免費體驗。億信ABI的酷屏分析入門門檻并不高，非技術的實施人員都可以輕松上手。

有了工具，下面就來看看如何提升一個可視化大屏顏值呢？

1）布局
首先是調整布局，合理的布局對大屏至關重要，你可以根據大屏的尺寸來做相應調整，一般來說，上方放標題，中間放主圖，這樣能讓觀看者直接了解到當前要展示的主題，主體周圍再展示具體的指標。布局或容器組件在產品中已經內置好了，可以實現任意復雜的排版布局，每個布局塊之間都可以進行隨意的拆分或合并。
2）選擇合適的組件
調整好布局后就可以選擇合適的圖表進行數據的分析展示啦，對于數據的不同的分析應用場景可以選擇不同的圖表進行展示。這里列舉下酷屏市場最新的組件。
3）頁面動效
億信ABI的酷屏分析功能主要用來做炫酷的大屏展示，那么動態效果自然是少不了的。
首先酷屏系統是已經內置了百余種組件的，其中包含了容器類，表格類，菜單樹類，參數類，統計圖類，特殊的動畫效果類等組件，如下圖所示。
其次，如果咱們內置的組件不滿足需求，也支持用戶自定義組件，還可以在SaaS平臺上酷屏市場中購買組件，在市場中可以購買你心儀的任意模版和組件。
數據可視化是一種交流工具。與所有工具一樣，有時它是合適的，但有時另一種工具可能會更適合。