在這個數據量呈爆發式增長的時代，而如何將數據背後的信息有效直觀地展現出來成為了難題。光靠圖表和報告已經很難滿足企業管理者的需求，數據可視化工具應運而生，用更易於理解的圖形和引人注目的視覺效果傳遞了更多的有效信息。
然而數據可視化並不總是行之有效，由於圖表的不恰當甚至是錯誤地運用導致信息的接收者得到了失真的信息，從而做出錯誤的決策，影響企業發展。
有許多可視化設計缺陷可以完全避免，比如說：
失真的柱狀圖
柱狀圖適合用來展示比較信息，Y軸以0點為開始，用柱形的高度來展示數值的大小，方便觀察數據的終點。
但是如果Y軸的數值跨度設置過大或者過小，最終導致柱形圖的失真--被拉長或縮短，從而在視覺上影響了人們的判斷。如果不想被失真信息誤導，還需要結合Y軸的數據跨度來綜合進行數據的比較，但是這樣又違背了圖表的初衷--讓信息簡單易讀。
戲劇化的折線圖
折線圖非常適合用來展示數據的趨勢，拉伸圖形的高度可以讓其顯得更加陡峭，而增加寬度則讓其顯得更加平緩--就像拉伸圖片一樣，但圖片在拉伸過後的改變顯而易見，而折線圖的橫縱比改變則容易被忽視，帶來過分誇張或平靜的信息，誤導信息的接收者。
對於折線圖的橫縱比設定並沒有明顯的規定，但是保證折線的平均斜率在45°是一個不錯的選擇，大於45°就產生了拉伸的作用，小於45°則產生壓縮的作用。
相近的餅狀圖
看上去易於閱讀的餅狀圖實際對用戶並不友好，我們的眼睛很難準確地判斷角度的大小，尤其當兩個切片大小接近的時候。我們只能通過餅狀圖判斷哪一個切片面積更大，而難以判斷兩個切片之間真正的數值差距。
當然，想要用餅狀圖完成精準的數字呈現也是可能的，一方面是插入大量的數值和標籤，另一方面就是在餅狀圖旁邊加上詳細的說明。
色彩斑斕
在可視化圖表中用多種顏色用來區分不同的數據，但是顏色過多則會讓人眼花繚亂。顏色間的對比能吸引人們注意，但過多的顏色反而模糊了信息的重點。
去除干擾
背景，邊框，陰影，黑色網格線和不必要的標籤是閱讀圖表的障礙，這些裝飾元素並不會陳述數據背後的信息。想讓圖表看起來更科學、更精確、更加生動或者是圖表設計者炫技是這些元素存在的理由，但是實際上這些只會讓圖表更加冗沉，違背了我們數據可視化的宗旨--準確傳遞、精簡信息。
二維圖表足夠了
或許3D立體圖表更加生動立體，但實際上這樣做增加了理解數據的難度並扭曲了所傳遞的信息。
在3D圖表中，後面的部分看上去比前面的更小、甚至被隱藏，增加了對值的判斷和比較的難度。並且在閱讀圖表時，數據值對應的軸座標刻度也難以判斷。
如果可能，還是盡多地使用二維圖表，足夠日常使用了。
小數點後**位
小數點後保留過多的數字看上去顯得很嚴謹，但是實際上並沒有太大的意義，甚至給信息接收者帶來信息過載。
在選擇數據的精確度上，保持和數據讀者的日常溝通水平就足夠了。簡而言之，就是圖表使用的數據精度低於可獲得的數據精度，別讓圖表的閱讀者分心。
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