使用資料視覺化來進行資料分析的過程是「獲取無聊的平面資料，並通過視覺化將其變為現實。」 但是，在資料分析的過程中很多人開始敏銳地意識到視覺化有可能會變成讓資料以錯誤的方式呈現，甚至有的人開始提出：「視覺化經常被用來擾亂資料分析過程。」
在我們網際網路資訊快速發展下，資料比以往任何時候都更加豐富和可通過網際網路隨時訪問，但是當組織發布有誤導性的資料視覺化（有意或無意）分析時，人們對資料分析結果的信任感就會大打折扣。
所以在使用資料視覺化分析的過程中，我們需要注意到哪寫設計因素會讓視覺化產生誤解，或者是什麼樣的方式才能清晰的把資料分析結果通過視覺化形式展現出來。
圖形上的卓越之處在於，它可以在最短的時間內為觀眾提供最多的創意。
從生理學上看，人類的視覺和認知是自然界最不可思議的現象之一：
從看到到思考的飛躍是瞬時的，在如此迅速的觀察和理解時刻，資料視覺化證明了自己的價值。在這裡，許多視覺化內容告訴檢視者他們在資料中「應該」看到的內容，而過度勞累的大腦沒法進行細緻的思考而會下意識的產生贊同。
公平地說，誤導性的視覺化並不總是刻意去產生的，可能是一些細節沒有被注意到，而導致的誤差出現。但即使是無意識的錯誤也會誤導觀眾。眼睛令人印象深刻，人類總是會傾向於減少自行思考以尋求快速的資訊獲取。所以視覺和認知必須是所有資料視覺化設計中的關鍵考慮因素。
顏色是最具說服力的設計元素之一。甚至細微的陰影變化也會引起強烈的情感反應。在資料視覺化中，高度的色彩對比可能使**者認為價值差異大於實際差異。
此熱圖的高對比度配色方案使紅色區域看起來似乎比黑暗區域代表的值幅度要大得多，視覺化的熱力圖用顏色描繪值的大小。較高的值顯示為橙色和紅色，而較低的值顯示為藍色和綠色。值之間的差異可能很小，但是顏色對比度會產生熱感和增強的活動感。
小結：
3d圖形在資料視覺化方面帶來了兩個嚴重的問題。
當乙個3d圖形部分阻擋了另乙個圖形時，就會發生遮擋。這是在自然世界中模擬空間的結果，在自然世界中，物件的x，y和z座標不同。在資料視覺化中，遮擋會遮蓋重要資料並建立錯誤的層次結構，其中無遮擋的圖形顯得尤為重要。
當3d圖形通過縮短縮入平面或從平面伸出時，就會發生失真。在繪圖中，節距使物件看起來好像它們佔據了三維空間，但是在資料視覺化中，它建立了更多錯誤的層次結構。前景圖形看起來較大，背景圖形較小，並且資料序列之間的關係被不必要地扭曲了。
小結：
這是乙個永恆的設計問題-在尋求清晰溝通的過程中要包含哪些內容和減少哪些內容。資料視覺化也不例外，尤其是在資料既豐富又發人深省的情況下。
吸引眼球？借助單個視覺化檔案即可得出深刻的結論。
解決問題？人類沒有足夠的能力來計算以視覺形式抽象的多個值的含義。
單個視覺化檔案中的過多資料會立即使**者不知所措
當視覺化包含太多資料時，資訊就會淹沒，並且資料會融化成大多數觀眾無法忍受的圖形
小結：
資料變化有時很大，例如根據地理區域衡量收入水平或投票習慣時。為了使視覺化效果更加生動或美觀，設計人員可以選擇操縱圖形上的比例值。
乙個常見的示例是省略基線或在零以上的某個地方開始y軸，以使資料差異更加明顯。
另乙個示例是截斷資料系列的x值，使其看起來與較低值系列相當。
小結：
建議的行為是說服的藝術。告訴某人他們應該在影象中看到什麼，他們可能會看到。視覺化附帶的文字（支援副本，標題，標籤，標題）旨在為**者提供客觀的背景資訊，而不是操縱他們對資料的感知。
小結：
每種資料視覺化方法都有其自己的用例。例如，餅圖用於比較整體的不同部分。它們適用於預算明細和調查結果（同乙個餅圖），但並不是要在不同的資料集（不同的餅圖）之間進行比較。
餅形圖可用於視覺化三個競爭企業的收益，但條形圖可使兩個企業之間的差異（或相似性）更加明顯。如果視覺化旨在顯示一段時間內的收入，則折線圖將比條形圖更好。
餅圖用於比較整體的各個部分。使用它們比較不同的資料集（例如不同公司的收入），不會給**者帶來什麼洞察力
小結：視覺化資料集之間的相關性是一種有益的方式，可以使**者對主題有更廣泛的了解。顯示相關性的一種方法是將資料集覆蓋在同一張圖上。當仔細考慮相關性時，重疊會導致aha時刻。當疊加層數量過多時，觀眾很難繪製連線。
也可能以錯誤地暗示因果關係的方式視覺化相關性。乙個著名的例子是，由於天氣溫暖，冰淇淋銷售量的增加與暴力犯罪的激增有關.
小結：
資料和時間是密不可分的。可以放大時間範圍，並顯示有利於更廣泛的敘述的資料。視覺化財務績效是常見的罪魁禍首。考慮乙個圖表，該圖表在短時期內顯示出強勁的數字，使企業似乎在蓬勃發展。不幸的是，縮小顯示該公司僅經歷了小幅上公升，並出現了急劇且持續的**。
視覺設計元素會影響人類的心理。圖示，配色方案和字型均帶有影響**者感知的內涵。當設計師忽略這些關聯或避開它們而轉而使用創意表達時，這種情況很少會發生。
分析資料視覺化在精神上是費力的。在認知的關鍵時刻，大腦可能不需要花時間來解讀熟悉的設計元素的重新構想。
小結：
資料視覺化使難以互聯化的數字成形。當資料很複雜並且有多個變數在起作用時，它們會揭開含義。但是視覺化並不總是必需的。
如果可以使用統計資料清晰，簡潔地傳達資料，則應該如此。如果文字描述證明具有洞察力，並且顯示資料形狀幾乎沒有影響，則不需要視覺化。
小結：
資料視覺化十例
基於jquery，bootstrap，echarts編寫，整潔清晰。基於jquery，echarts編寫。基於jquery，echarts編寫，樣式有點問題，但是 結構比較清晰。基於jquery，bootstrap，echarts編寫，整潔清晰。5.裝置環境監測平台 基於jquery，echarts...
資料視覺化的秘密
研究資料的方法有很多，比如利用統計方法，計算資料的平均值和標準差 再比如使用模型，擬合資料。資料通常是大量的，人腦難以直接把握其中的資訊。研究資料的最終目的是減小海量資料的資訊量，將資料中的資訊客觀的展示出來，並最終整理成簡單的，人腦可以掌握的知識。資料視覺化 圖形是直觀呈現資料的直接方法。然而，將...
資料視覺化的藝術
跨越不同地域的數千個 的原始資料儲存在龐大的資料庫中，這些原始資料即是 正在測量的網路元件 頁面效能 可用性，以及頁面內容指標 page content metrics 當我們將這些資料呈現給他人而沒有對其進行正確組織和分類時，這將導致難以閱讀 分析和確定結論。通過圖形方式來組織和分類這些資料集，並...