越來越多的企業做數據可視化，因為一個企業會有很多數據，那些雜亂繁雜的數據讓人很頭疼，所以要利用數據可視化讓那些數據更容易理解。數據可視化和企業的關系就像廚師和菜，如果你是廚師，你就會很看重做菜的環節，你做之前也就會分析。數據可視化就是最好的擺盤環節。
就像你的分析報告一樣，你的內容有意義有結論，你把圖表做得好看一點，顏色搭配的舒服一點，會給人眼前一亮的感覺。
企業通常會對數據可視化產生誤解，以為這僅僅只是面子工程不要也罷，而忽略了可視化能幫助企業做數據分析，支持公司決策。如果可視化淪為了企業的“面子工程”，我想，企業人員就應該反思，是否走入了可視化的誤區？一張“不完美”的圖表其成因是多方面的，可能是由于數據和圖表類型不匹配，也可能是配色等參數設置不當……下面開維創小編將介紹6種常見的可視化誤區。
一、亂點“鴛鴦譜”
我們做數據可視化首先要考慮的是你有想過你的圖表和你選擇的數據匹配嗎？
我們對已經有的數據，應先想想：我想要展示的是趨勢抑或是占比？是分布還是比較？實際上，這個問題才是最難的。
圖表的類型多種多樣，每一種圖表意義和特點不盡相同。如，餅圖是展示占比的最佳選擇，線圖則常用于數據變化趨勢，對于大量數據的分布情況則通常用散點圖。
可視化不能亂點“鴛鴦譜”，不合適的圖表往往不能準確的傳達意義和信息。如下圖中，我們可以知道是在表示日料中各種菜品的價格走勢，從味增湯一路增長到生魚片，最終跌落至茶碗蒸。這張圖表顯然用柱狀圖來表示價格的高低更加合適，而不是用線圖來表示趨勢。
二、警惕“障眼法”
我們先來看看蘋果喬布斯2008年的一次演講：
下方Apple手機的市場份額顯示為19.5%，看起來比其他手機品牌份額21.2%的占比還要大。（辰哥要在此小小的感嘆一下老喬的混淆視聽，心機得一匹啊！）喬布斯利用三維圖表效果，強調了Apple品牌的數據，能讓受眾產生混淆。
同樣，我們在其他地方也使用過不少的三維圖表。但是三維圖表在大多數場合并不十分適用。尤其是在強調數據對比分析的應用場景中，三維圖表在給讀者帶來酷炫視覺效果的同時，往往會扭曲數據本身的真實性，從而影響受眾對結果的判斷。
以如下平面餅圖與三維餅圖為例，我們來看看三維圖是如何施“障眼法”的：
如上圖，平面餅圖與三維餅圖數據一致，但是平面餅圖由三個120°等分的扇形構成，而轉換成右側三維餅圖后，灰色填充的扇形角度則大于120°，紅藍兩色填充的扇形則分別小于120°。這樣帶來的視覺效果會給人帶來錯覺，灰色填充的扇形對應的數據大于紅藍兩色填充的扇形對應的數據”，而事實上三個扇形對應的數據是相等的。
這個原理其實很簡單，人們肉眼所見的三維物體，遠小近大。同樣，企業在接收三維圖表時，也應該保持警惕心理。
三、地圖誤導
地圖是可視化中常常需要使用的圖例。地理可視化的一個關鍵點就是通過地理區域的劃分，便于讀者查看不同地理區域的數據分布情況。通常地圖會給不同區域著色（比如漸變色）來展示人口、投票情況以及用地域來劃分的其他數據。比如用紅色和藍色分別表示投票的不同結果。但是問題在于，區域的大小不見得與圖表的議題相關，有時甚至會有誤導之嫌。
四、“堆疊”畫 蛇 添 足
我們常常看到許多報告使用進階圖表，如“堆疊柱狀圖”、“堆疊面積圖”等等。“堆疊圖表”即在同一坐標軸，將數據進行堆疊放置。除了底層的數據，其它數據的起始點并非是0，而是在上一層數據的基礎上。
五、看圖說話or看話說圖？
在制作圖表時，你可能會有一些有趣的想法跟發現。比如試著疊合人口數與年收入？好像人越多的地方收入越高。只要你愿意，你可能總會找到某兩個事件發展趨勢的一致性。但千萬要記住：你也許可以發現什么，但這不代表你證明了什么。造謠有風險，編故事需謹慎。
六、圖表顏值
為了圖表的美觀，圖表的細節設置也需要我們費一番功夫。比如柱狀圖每個柱子之間的間隔太寬或太窄都不好看，應該根據柱寬而設置間隔寬度。而在配色方面，漸變色則是又好看又簡單的配色，切忌在可視化中使用花里胡哨而沒有實際意義的配色，從而喧賓奪主，將讀者對數據本身的注意力轉移了。
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