制作出色的可视化并不像看起来那么难。只要您有一些有趣的数据和有效的可视化工具，稍加深思熟虑的设计就能带来不错的结果。话虽如此，有些错误很容易犯，但即使经过深思熟虑的作品也会毁于一旦。以下是您应该避免的四个数据可视化错误。
1. 提供展示效果，无需数据
哪个更重要：展示还是数据？通常，为了让可视化更“有趣”或“酷”，设计师会让可视化的展示层变得比数据本身更重要。下面捕获的可视化是一个不幸的牺牲品。它投入了大量的工作，并且有些部分很有用，例如左上角的摘要计数器。但是，如果没有刻度或轴，右下角的时间序列就毫无意义，中间的 3D 图表就更加不透明了。如果有工具提示（弹出窗口），那会有所帮助。相反，这看起来很棒，但作用不大。 （来源）
2. 显示太多细节
我们都知道找到一个丰富且易于可视化的数据集的感觉，其中包含许多可用的分类和数字字段。人们很容易想一次性显示所有内容，并允许用户深入了解最精细的细节。通常，这实际上使可视化变得多余，因为如果用户想查看最精细的细节，只需查看数据集本身即可。因此，诀窍是显示足够的细节来讲述一个故事，但不要太多，以免故事变得复杂和隐藏。随着读者 巴西移动数据库 阅读故事的进展，可以揭示更多数据。这个可视化本来可以很棒，但细节太多，很难从中获取太多信息。
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3. 没有解释互动性
让用户能够使用可视化并与可视化交互，可以使其更具吸引力和吸引力。但是，如果不告诉他们如何使用交互功能，您可能会将他们限制在初始视图中。如何标记交互功能与一开始就标记交互功能一样重要。通常，在可视化顶部（或他们将首先看到的部分）告知用户是一种很好的做法，在利用它的工具上或附近调出交互功能也是如此。这个可视化实际上非常有趣，但如果不标记交互功能，很容易忽略您可以单击屏幕底部的单词来更改视图这一事实。即使使用常见的设计概念（例如在单词下划线以关联超链接）也会有所帮助。 （来源）
4. 缺乏实验
通常，你的第一个想法并不是最好的想法。人们很容易对可视化感到兴奋，然后坚持看到数据时脑海中浮现的第一个想法。但是，最好从零开始进行可视化。然后转换视角：在确定一种之前，尝试十到二十种不同的配置和图表类型。实验的最好之处在于它通常会从数据中得出新的发现。这种图表并非无效，但如果使用条形图甚至面积图来显示其信息，效果会更好。使用这种类型的视图实际上很难比较“blob”不同部分的大小。 （来源） 完美的可视化并不存在，但如果你能设法避免这四个错误，你的可视化就更有可能接近完美。 Ross Perez 是Tableau Public 的数据分析师，这是一款免费工具，允许人们将他们的数据放在网络上的交互式图表和图形中。 你可以在Twitter上与他联系。