数据分析图的十大错误，你占了几个？

确保数据不会因为设计而损掉或被覆盖。例如在面积图中应用透明效不雅来确保用户可以看到全部数据。

"数据可视化"是个好副手，可以赞助用户懂得数据。然则，你真的会用它吗?看看这里，数据可视化的十大年夜缺点你占了几个?

优良的数据可视化依附优良的设计，并非仅仅选择精确的图表模板那么简单。全在于以一种加倍有助于懂得和引导的方法去表达信息，尽可能减轻用户获守信息的成本。当然并非所有的图表制造者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各类让人哭笑不得的缺点都有，下面就是这些缺点当轻易改┞俘的例子：

1、饼图次序欠妥

饼图是一种异常简单的可视化对象，但他们却经常过于复杂。份额应当直不雅排序，并且不要跨越5个细分。有两种排序办法都可以让你的读者敏捷抓取最多的重要信息。

办法一：将份额最大年夜的那部分放在12点偏向，逆时针放置第二大年夜份额的部分，以词攀类推。

办法二：最大年夜部分放在12点，然后顺时针放置。

2、在线状图中应用虚线

虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的色彩更轻易彼此区分。

3、数据摆放不直不雅

你的内容应当相符逻辑痊愈直不雅的方法引导读者浏览数据。对类目进行按字母，次数或数值大年夜小进行排序。

4、数据模糊化

要经由过程帮助的图形元素来使数据更易于懂得，比如在散点图中增长趋势线。

6、缺点出现数据

确保任何出现都是精确的，比如，气泡图的大年夜小应当跟数值一样，不要随便标注。

7、在热图中应用不合色彩

一些色彩比其他色彩凸起，付与了数据不须要的重元素。反而你应当应用单一色彩，然后经由过程色彩的深浅来表达。

8、柱状过宽或过窄

柱子与柱子之间的距离最好调剂为宽的1/2。

5、消费读者更多的精力

9、数据比较艰苦

比较是出现差别的有效方法，但如不雅你的读者不易比较时，效不雅就大年夜打扣头了。确保数据的出现方法一致，可以让你的读者比较。

10、应用三维图

尽管这些图看来让人振奋，但3D图也轻易分散预期和捣乱数据，保持2D是王道。

怎么样?看过10个数据可视化的缺点之后，是否意识到引导对你的数据分析图表摇头的原因了，快行动起来吧~

【义务编辑：庞桂玉 TEL：（010）68476606】

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