最近，很多企業都在談數據可視化，其受關注的程度不次于大數據。數據可視化是正確理解數據信息的***方法，甚至是唯一方式。出色的可視化產品可以讓用戶對自己目前關注的事情一目了然,并可以快速給出建議，隨時隨地分享。在大數據時代，如果你的數據展示方法不對，可能會破壞數據可視化效果。

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誤區一:顯示所有的數據

盡管我們多次被告誡，大多數人并不關心你對多少數據做了多少量化指標的處理，他們不在乎你每天可以處理多少數據，或您的Hadoop集群有多大。用戶想要的是具體的或者相關的答案，并且他們希望越早得到越好。但是有些數據可視化工具，還是會把無關的數據顯示在頁面上，目的是希望接近企業所需，但事實上造成了用戶很難找到有價值的信息。

現在儀表板應用非常流行，其指導思想是可以“顯示所有狀態的數據。大多數性能是枯燥的數據展示，而多異化功能則被隱藏。其實，好的儀表板數據展示，是把重要數據做了了趣味化的展示處理。讓用戶做一個有效排序，哪些是優先處理，哪些需要延后處理。數據可視化可以達到儀表盤達不到的能力，可以更好地處理數據報告。

誤區二:顯示錯誤的數據

顯示錯誤的數據和顯示所有的數據同樣存在隱性危機。在數據可視化操作中，顯示的信息子集與數據是相關的關系。比如你關心銷售數據，您可能也關心每個地區或者個別銷售人員的銷售數據，考慮通過數據做出決策。把幾個關聯性很強的圖表進行折中處理，選擇一個圖片來展示，這實際上需要一個復雜的數據可視化能力來完成，而且相關幾個圖片的數據必須做到干凈、清晰。

誤區三:美化數據展示結果

即使你采用干凈的數據繪制圖表，你仍然會弄錯。因為特殊化的表格類型展示很少見，絕大多數的可視化需求都是用來滿足線形圖、餅圖等基本圖形。

要想美化數據展示，在處理關鍵數據字與段之間的關系時，就應該考慮把指定字段加在坐標軸上。按照組別、類別、數據時間、數據量級以及重要性進行劃分，尤其是顏色類別一定要有，并且可以自定義亮度和飽和度，確保在使用本標簽或者其他標簽的時候做到準確無誤。

為了避免失誤，***的方法是專注于你的目標。在可視化應用之前就應該考慮：我們關心什么?需要做什么?要解決什么問題?要看到怎樣的數據?以怎樣的結構和關系來展示?要突出哪些數據?當你能夠回答這些問題時，你就可以進行數據可視化的設計或者應用了。

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