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數據可視化的難點是什么，需要注意的事項有哪些？
2019-03-05
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我們在做數據分析工作的時候，需要對每一個步驟仔細仔細再仔細，這樣就能夠得出一個好的數據分析結果。但是我們還不能夠放松，還需要學習數據可視化的知識，讓數據能夠很直觀地展現給別人，這才算完成了數據分析工作的整個流程。很多人認為數據可視化是一個簡單的技術，其實不是這樣的，數據可視化有一定的難點以及注意事項。下面我們就給大家詳細地介紹一下這些內容。


數據可視化的難點有很多，總結下來就是以下這幾點：第一就是和UI圖形界面相比，圖表只有有限的文字、圖形指引，不能很好的說明數據的上下文關系。第二就是圖表高度抽象，對于閱讀者素質要求很高，閱讀者也需要了解各類圖表所傳遞的對比關系、異同等基礎知識。第三就是數據不準確、結論不是很清晰，所以數據可視化的最大難點在數據可視化之外的基礎性工作，數據收集、數據分析沒有做好，可視化就是徒勞無功。第三就是數據可視化是用高度抽象的圖表展示復雜的數據、信息，需要邏輯及其嚴密。第四就是選擇正確的圖表不容易，各類圖表都有自己的優勢和局限性，光柱狀圖就有一般柱狀圖、分組柱狀圖、堆積柱狀圖、橫線柱狀圖、雙向柱狀圖等。第五就是圖表細節處見真功夫，圖表需要考慮細節實在是太多，布局、元素、刻度、單位、圖例等等都需要合理。 細節處理不到位，影響可視化的效果。第七就是維度多、變量多，不確定應該展示哪些信息。數據過多，需要采用交互式的展現可視化。


那么數據可視化過程的注意事項是什么呢？我們需要注意這幾點，總結下來就是7點，第一就是數據圖表主要作用是傳遞信息，不要用它們選技巧，不要追求過分漂亮。并且不要試圖在一張圖中表達所有的信息，不要讓圖表太沉重，適得其反。當然，數據可視化是以業務邏輯為主線串聯，不要隨意堆砌圖表。同時需要注意避免過度開發，什么數據都想展現，數據太多就選擇最核心的數據指標、和正常偏差大的、能支持分析結論。還要慎用動態圖表，尤其一個頁面多個動態圖表。最后需要避免過度設計，一般不適用3D、陰影，合理運用色彩同樣能讓圖表顯示的很高級。


通過這篇文章我們不難發現數據可視化工作是一個十分注意技巧細節的工作，只有我們注意到了這一點，我們才能夠做好數據可視化工作，從而才能夠將數據分析結果展現出來。


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