大数据可视化常犯错误有哪些
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可视化是沟通复杂信息的强大武器。通过可视化，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。错误的表达会损害数据的传播，完全曲解他们所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道，那么大数据可视化常犯错误有哪些?接下来就来具体了解一下吧。
具体内容
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饼图顺序不当：
饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息
方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。
方法二：最大部分放在12点，然后顺时针放置
在线状图中使用虚线：
虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。
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数据摆放不直观：
你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序。
数据模糊化：
确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。
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耗费读者更多的精力：
要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。
错误呈现数据：
确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随便标注。
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在热图中使用不同颜色：
一些颜色比其他颜色突出，赋予了数据不必要的重元素。反而你应该使用单一颜色，然后通过颜色的深浅来表达。
柱状过宽或过窄：
柱子与柱子之间的间隔最好调整为宽的1/2。
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数据对比困难：
对比是呈现差异的有效方式，但如果你的读者不易对比时，效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致，可以让你的读者对比。
使用三维图：
尽管这些图看来让人振奋，但3D图也容易分散预期和扰乱数据，坚持2D是王道。
