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数据可视化常见的错误有哪些?

发布时间:2020年11月09日 03:07:35 来源:环球青藤 点击量:36

【摘要】在数据可视化领域,正如同在其它领域一样,都有一定的规则、最佳实践、指导方针,然后就是常识。与我们的认识恰恰相反的是,常识是往往被忽略的,这一点我们会在下面的例子中看到。

错误一:图表越新颖越好

有些可视化图形在几十年前就出现了,比如条形图、饼图、散点图等,人们已经习惯通过这些传统的图表阅读数据。

但有些人认为传统的东西无法抓住读者的眼球,他们认为得用新的、令人兴奋的图表让可视化变得有趣,但这种想法完全忽略了数据可视化的重点。

可视化图表可以纯粹从美学的角度欣赏,但最有趣的还是数据。这就是为什么可视化要从数据开始,探索数据,然后展示结果,而不是从可视化开始,然后尽力把数据集放进去。

所以制作图表时,需要在功能和独特性之间取得平衡。为了新颖而新颖通常会让数据(数据应当永远是你的目标)变得难以理解。

错误二:所有的信息都需要可视化

很多情况下只展示数字要比展示数据的抽象图形更好。当你有很多数据时,可能简单的聚合比展示每一个数据点要好。

比如双十一的销量大屏,我们当时更关心的是交易总量这个数字,至于这个数字是由哪些品类的商品贡献的,各自的用户画像又是什么样的等信息,后续的分析中是会用到,但是这么详细的信息在双十一的大屏上是不需要都展示出来的。

或者当你只有少量数据时,一个表格也许就能表达清楚问题,所以就没必要再将数据制成图表来徒增工作量。

错误三:可视化作品必须很美

可视化作品的外表很重要,毕竟可视化与视觉相关。人们会基于你展示的内容和方式进行判断,虽然不好看的图表并不意味着所做的分析也不好。

精心打造的美学作品并不能弥补基础(数据)差的可视化的缺陷。你需要进行合理分析和设计,要考虑到目标和读者群。没有前者,你的作品就只是好看的图片,没有后者,它也只是软件输出的内容。

关于数据可视化常见的错误有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

分享到: 编辑:方梦茹

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