网站怎么备案啊,网站建设需求说明书举例,域名网站注册最划算,哪里有好包装设计公司在当今以数据驱动为主导的世界里#xff0c;清晰且具有洞察力的数据可视化至关重要。然而#xff0c;在创建数据可视化时很容易犯错误#xff0c;这可能导致对数据的错误解读。本文将探讨一些常见的糟糕数据可视化示例#xff0c;并提供如何避免这些错误的建议。 本文总结了…在当今以数据驱动为主导的世界里清晰且具有洞察力的数据可视化至关重要。然而在创建数据可视化时很容易犯错误这可能导致对数据的错误解读。本文将探讨一些常见的糟糕数据可视化示例并提供如何避免这些错误的建议。 本文总结了8个数据可视化的典型错误在日常工作中我们应该尽量避免这样才可以制作出更好的可视化效果。
1、误导色彩对比
虽然使用不同的颜色有助于解释数据可视化但过多的颜色会让用户感到困惑。坚持使用有限数量的独特颜色是至关重要的。 用户不知道那个值更重要并且当可视化中有太多的颜色时用户可能需要更长的时间来理解信息。
不要使用颜色来显示哪个值比其他值高或低。具有高对比度的颜色使观看者感知到更多的数据价值。确定对比度值的最简单方法是在灰度上比较对比度颜色而不是使用不同的颜色。 2、太的数据图表
使用大量数据提供更有深度的内容并没有什么错但如果一次性呈现太多数据可能会让用户不知所措。 用户无法理解所有的可视化细节并且不知道该把注意力集中在哪里。
所以首先要确定用户需要关注什么这样就可以将数据限制为与想要传达的信息最相关的数据。并且不要把所有的见解都写在图表里。多种可视化可以帮助您更有效地交流数据。
建议在单个可视化中使用不超过5-6种颜色。
3、省略基线而只显示比例
这种数据可视化问题在汇报时很普遍它可能会显示错误的模式甚至是不存在的趋势。 听众没有完全理解这些数据在某些情况下会导致误解。当然也可以故意这么做你懂的
4、误导性标签文字
在数据可视化中不仅图表本身可以表达含义标题、标签、符号和描述也帮助用户理解信息。如果这些更改呈现的故事与数据有所不同则用户可能会感到困惑。 上面这张图表描绘了遭受骨科损伤的儿童的百分比。如果用户只看标题而不看描述他们可能会认为5.2%的正常儿童患有脊髓损伤从而产生严重的误解。
即使数据是正确的如果文本修改具有误导性也可能影响受众的解释。
只有在需要说明所展示的内容时才应使用书面描述。并且要确保标题、标签和描述传达的意思没有误导性。
5、错误的可视化方法
选择适当的可视化来表示数据是数据可视化的关键步骤。可能有几个图表适合显示数据但是如何选择最好的一个呢? 在上图中两个图表都可以显示每个候选人的回答百分比。但是当我们用饼状图表示它时用户可能会感到困惑因为图表部分看起来彼此相似并且数字不能等于100%。
所以需要为数据选择合适的图表必须首先确定数据试图传达什么样的见解。一旦有了这些信息可以按照下面的方法来选择使用那个图表 6、没有因果关系的相关性
你有没有遇到过数据显示出相似的趋势但是原因却有很大的不同?如果你把他们放到一起可能导致用户试图找出与彼此无关的事情的原因。 如图所示自杀人数的上升与美国在科学、太空和技术方面的投资数额的上升是同步的这似乎是相同的趋势。然而如果我们在科学上投入更多的钱我们真的会看到更多的案件的增加吗?
这种相关性是误导性的因为它没有联系。所以在制作图标前一定要确认趋势相同的数据是否有相关性。
7、放大有利数据
这是一种选择性地展示支持你观点的数据同时忽略与你观点相反的证据的方法。在可视化中只会显示一点点来自实际数据的见解。 这种可视化隐藏了重要的数据只给我们的用户一点洞察力。
如果你是要做正经的报告一定要注意这一点但是哪些不正经的汇报这个方法十分有用你懂的。
8、3D图形使用不当
大多数3D图表不再经常用于显示常见数据因为它们有很大的数据失真风险因为我们的人眼很难理解3D视觉效果。
但是有好多人却在一直使用这是因为他的视觉表现比较酷炫。 这个饼状图让后半部分看起来比前半部分大尽管实际值是30%比35%。另一种类型的3D图表在准确显示数据值方面存在一些问题。
3D图表会扭曲数据的真实性。所以尽量使用2D图表。当然如果某人偏爱酷炫的效果那么就用吧没办法。
并非所有数据都需要在可视化中表示
你的数据有时可能会为自己说话。有些值可以表示重要的信息可能不需要在数据可视化中显示这些信息。 在图表或图形中显示数据可能是不必要的。数据可视化是一种传递信息的手段。在某些情况下可以使用它而在其他情况下使用其他工具更合适。
总结
掌握数据可视化意味着将复杂的数据转化为令人信服的、真实的叙述。我们优先考虑每个图表的清晰度、准确性和洞察力确保这些数据和图表可以为我们的决策提供准确的支持。正确的可视化不仅讲述了一个故事而且还赋予了决策权力。
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