数据可视化过程常见错误有哪些

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2022-01-06 09:07:54

  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。


  1.数据过载问题


  许多数据可视化都成为数据过载的牺牲品——主要原因在于可视化内容过于拥挤,很多不必要的内容可能会让数据更加难以理解。过多的信息图表、不必要的插图、阴影、字体和其他装饰会让数据看上去更加分散,对于数据可视化来说,大多数情况下,少即是多。


  2.访问轴数值设置不当


  在处理定量数据时,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。


  3.数值比例不清晰


  在处理数据时,当需要以整体到部分的形式进行展现时就需要用到饼图。但如果不在图表中加入标签,就很难区分饼状图每一段的大小。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。


  4.混乱的交叉线


  折线图是传达数据之间的变化或差异的有效方式,但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,最好不要使用超过4个系列。


  5.热图颜色问题


  热图是数据可视化领域比较新颖的图表之一,常适合用于地理空间数据非创建热图,但颜色和数据范围需要小心使用。如果有些颜色太过于突出,可能会给该数据带来不必要的权重。相反,使用具有不同阴影的单一颜色来显示突出级别更加合适。


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