大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣]
📈 数据可视化：
不只是图表那么简单
数据可视化不仅仅是把数字变成图形那么简单，它是一种强大的工具，能够帮助我们从数据中获得洞察力，并以此做出更加明智的决策。无论是产品开发还是市场营销，一个清晰的数据可视化可以开启一扇通往更好决策的大门。
数据可视化的目的与重要性
数据可视化的真正目的，是将复杂的数据转化为易于理解的视觉信息，从而提供决策支持。在一个被数据包围的世界中，能否将数据转化为有用的洞察力，往往决定了项目的成败。
糟糕的数据可视化标志
一个糟糕的数据可视化可能会隐藏关键信息、展示过多导致过载、失真展示数据，或者使用不准确的文字描述，最终导致视觉混乱，而不是提供清晰的信息。
2 常踩的坑
现在，让我们一起来看看，如何避免在数据可视化过程中犯下常见的错误，让你的图表既美观又实用。
2.1 误导性颜色对比
错误：
- 使用过多颜色可能会让用户混淆，误解哪些数据更为重要，
- 当可视化中的颜色过多时，用户可能需要更长的时间才能理解信息。
解决方案：
- 选择高对比度的颜色来清晰展示数据间的差异，
- 并用冷暖色调来表达正负情感。
2.2 图表数据过多
错误：
- 用户无法理解所有可视化细节。
- 用户不知道将注意力集中在哪里。
- 短时间内很难破译该消息。
解决方案：
- 专注于用户需要关注的数据点，
- 限制展示的数据量，
- 并尽量不超过5-6种颜色。
2.3 省略基线和截断尺度
错误：
- 不从零开始的y轴可能会显示出错误的趋势或模式。
解决方案：
- 专注于使用零基线 y 轴创建数据可视化。
- 如果删除零有意义，请添加一个零中断来传达这样的信息：* 如果细微调整确实很重要，则不从零开始也是可以接受的。
2.4 文字修改带有偏见
错误：
- 图表的文字描述可能会误导用户，与数据本身的故事不符。
解决方案：
- 仅在必要时使用文字描述，并确保文字准确传达信息，避免偏见。
2.5 选择错误的可视化方法
错误：
- 选择不适合的图表类型可能会导致用户困惑或被误导。
解决方案：
- 根据数据传达的目的来选择最合适的图表类型。
3 常见错误
避免这些常见错误，让你的数据可视化更上一层楼
3.1 相关性不代表因果关系
错误：
- 错误地将两个趋势相似的数据点解释为有因果关系。
解决方案：
- 始终寻找紧密结合的各种可视化之间的相关性。
- 下次遇到相关数据集合时，问问自己是否存在联系。
3.2 选择性展示有利数据（Cherry Picking）
错误：
- 只展示支持特定观点的数据，忽略反驳证据。
解决方案：
- 提供完整的数据视图，并对非缩放数据进行汇总统计。
- 将放大的可视化效果与完整的视觉效果进行比较和对比。（这并不总是一个可行的选择。）
- 将未缩放的合并到一个组中并聚合统计数据。例如，按平均值或总和。
3.3 人类视觉联想的常见问题
错误：
- 我们的大脑可能会以不同的方式解释信息，导致观众无法迅速集中注意力并准确把握我们想要传达的信息。
解决方案：
- 利用颜色来分类和强化主要观点，通过数据排序和调整图表部分的大小来帮助用户更快地理解信息。
3.4 不当地使用3D图形
错误：
- 3D图表可能会扭曲数据的真实情况，因为人眼难以准确解读3D空间。
解决方案：
- 尽可能使用2D图表，
- 采用气泡图/散点图并结合颜色渐变来更准确地展示三维数据。
3.5 不是每个洞察都需要在数据可视化中展示
错误：
- 有时，将所有数据都展示在图表中并非必要。
解决方案：
- 数据可视化应作为一种传递信息的手段，在适当的时候使用，避免过度展示。
[ 抱个拳，总个结 ]
在这个数据驱动的时代，数据可视化是将复杂数据集转换为易于理解的视觉表示的关键，对于做出明智的决策至关重要。
然而，常见的错误如误导性颜色对比、信息过载、不恰当的尺度使用、带有偏见的文字描述、错误的图表选择、错误的相关性推断、选择性展示数据（Cherry Picking）、忽视人类视觉感知习惯、不恰当使用3D图形，以及过度展示信息，都可能导致信息失真。
要避免这些问题，应选择高对比度颜色，限制数据点数量，使用合适的图表类型，批判性分析相关性，避免误导性展示，考虑视觉感知和认知，以及在必要时才使用数据可视化。
良好的数据可视化设计可以提高信息的清晰度和说服力，从而增强决策能力。
