5個常見的展示不同類型資料的錯誤形式以及如何避免 資料可視化的普及和影響在相對較短的時間内急劇增加。 google趨勢顯示，自2009年以來，資料可視化的搜尋頻率幾乎增長了100%，我們已經看到了大量可用的工具和軟體，幾乎任何人都可以相對輕松地建立資料可視化。
比起文本，我們本能地更熱衷于圖像，因為大腦能夠以更快的速度處理圖像。 然而，這并不意味着你可以把大量的圖像和形狀放在儀表闆上，并期望你的觀衆贊歎。 就像在我們被圖像吸引背後的認知方面，還有其他固有的東西，在某種程度上，與潛意識的行為變得相關。 其中之一就是第一印象。
我們都知道這句話：第一印象持續一生。 但它背後有多少真理呢? 好吧，事實證明：非常多。 類似于本能戰鬥或逃跑反應，人類執行無意識思維的行為，稱為快速認知; 比我們習慣的刻意的決策風格更直覺，更快速。
快速認知是我們從一個非常短暫的經驗中深入挖掘和衡量真正重要的能力。 正如我們被告知從來不要通過一本書的封面判斷它一樣，我們每天都使用這種能力，它通過快速解析大量的資訊，決定什麼是最重要的，而不采取較慢，更理性的思維方式。
心理學家稱這種現象為“薄片(thin-slicing)”：在幾秒鐘内感覺細節或資訊需要大腦的理性部分花費幾個月或幾年的時間去評估。 malcolm gladwell将其描述如下：
薄片(thin-slicing)不是一種異國情調的禮物。 它是對于人類來說意味什麼的中心部分。 每當我們遇到一個新的人，或者必須快速地了解一些東西時就會發生薄片現象… …我們依靠這種能力，因為在很多情況下，仔細注意細節，即使不超過一秒鐘，都可以告訴我們非常多的資訊。
好消息是，你可以改變和反駁别人對你不良的第一印象，讓他們更了解你。但是在網絡上這就要困難得多，因為我們的注意力周期總是在曆史新低處。與之對應的，比以往任何時候都更難吸引你讀者的注意力，你不能讓壞的第一印象進入你資料可視化的個人簡介裡——尤其是當資訊被埋藏的更深時容易引人探究。
為了防止這一點，我們将讨論5個最常見的錯誤，以避免涉及不同可視化類型資料的錯誤形式。
1. 資料過載
許多可視化資料和bi儀表盤的犧牲品資料過載——内容擁擠，其中一些可能不添加任何資料的了解。例如，盡管三維圖表看起來可能令人印象深刻，但他們往往使資料的解釋更加困難。
同樣的，bi儀表盤與5圖表和衆多的标簽可能會展示數量顯著的研究結果，但如果你的讀者無法區分他們在看什麼，最終也是無用的。不必要的插圖、陰影、字型和紋飾會使資料分散，是以盡量少用。在大多數情況下,少即是多。
2. 通路軸
處理定量資料時，條形圖或折線圖是使内容可視化最好的方法之一。一個常見的錯誤是圖表軸;當它看上去是有效啟動軸值越高于零時值越大，這可以将酒吧營業額和他們價值觀精确的表示。
3. 不要切太薄
處理全部資料時，資料通常以部分到整體關系的形式出現，更為人知的是叫做餅圖。 餅圖是一種非常受歡迎的表現資料的方法，然而飽受非議的是，正如walter hickey所說，它是“他們表面上被設計用來做的令人難以置信的糟糕的一件事，”。
沒有區段标簽，實際上很難區分餅狀圖段的大小(你能區分36%和37%之間的差異嗎?)，是以確定圖表的所有區域都清楚地标記。 此外值得考慮的是所使用的類别的數量; 太多不同的段使得每個段之間難以區分。
4. 交叉線
位于特定範圍内的資料通常用于展示随時間的變化。 是以，折線圖是傳達資料之間的變化或差異的有效方式。 您可能已經開始注意到這裡的趨勢，但重要的是不要在圖表中使用太多的線。 在圖表上有大量的交換線會很快變得混亂，是以我們建議不要使用超過4個系列。
5. 适當的顔色
熱圖是資料可視化世界中最新的圖表之一，并迅速變得流行。 使用地理空間作為基礎是完美的分類資料，但有一些障礙可能會使你迷惑。 顔色和資料範圍都應在熱圖中正确使用。
一些顔色比其他顔色更突出，這可能給資料帶來不必要的權重。 相反，使用具有不同陰影的單一顔色來顯示強度水準。 對于資料本身，請選擇3-6個數字範圍，在它們之間均勻分布資料。 +/-符号可以擴充高的和低的範圍。
通過資料高效地講故事是一個必需的技能，這将有助于你在組織中的影響力。
本文作者：josh anderson
來源：51cto