你是否曾经有过这样的经历——大眼睛瞪着一张图表，心里在疑惑它到底想要说明些什么？几分钟无果后就开始祝福做这张烂图表的人闹肚子了吧，哈哈！常常都是这样，对不对？

可视化分析之所以有用，是因为它能让我们一目了然地对数据作出分析，这要比面对一行行数据本身更容易理解其中的意义。为了让可视化分析发挥正确的作用，这些可视化图表必须能够揭示出模式、比较或是精确而简明的事实，而不是制造出复杂的让人费解的图像。另外，可视化分析应该是适用于包括大数据在内的所有的数据。

随着智能手机、装有显示屏的设备或系统的普遍使用，消费者和企业也要求可视化的效果越来越好。我们的精力是有限的，因此，理解方便的信息图表的数量以火箭的速度向上窜升。

信息图表可以通过富有视觉吸引力的图形、图片或艺术作品来揭示信息，并且简单易懂，我本人就是一位信息图表的忠实粉丝。可是有一些信息图表，也就是通常所说的可视化分析，经常会对我造成不该有的困扰。如果可视化后的效果并不能真实揭示数据所具有的信息，或者以某些形状或形式对数据所具有的真实信息有所歪曲，那么这个可视化图表就不应该用。这听起来是合乎逻辑的，不过还是让我们看看下面三个例子，看看错误的可视化是如何影响我们对数据的认知。

1.带有错误刻度的条形图

上面的图形十分清楚地试图说明，奥巴马同学的医改申请报名人数在3月27日时还远低于3月31日的目标。可是，请再仔细看看这个条形图，第一个条形怎么可能还没有第二个条形的一半高？这看着好别扭啊！这是条形图中一个常见的错误，根本就没有设定好比例。通过刻意采用不同的数字刻度！数据之间的比较就可能具有很强的欺骗性。如果你正在使用的不同数据点，彼此相差甚远或者十分接近，请一定要注意刻度，保证数据的准确显示。如果没有刻度，需要相互比较不同的切片、瓦片、气泡或条形图。

2.让人困惑的饼图切片

上图是另一个让我厌烦的例子，真的祝愿做出这种难懂图形的家伙拉一次肚子。对于可视化展现部分占整体百分比的情况来说，饼图是非常适合的。然而，当你将太多的因素混合进饼图时，尤其是那些大小或数值上非常接近的数据时，你的眼睛会很快丧失比较它们之间数值的能力。

除了这些问题外，上面的饼图还有一些其它问题：额外添加的几个环形并没有为分析数据提供什么价值，却徒增了让我想扔飞镖过去的冲动；还有饼图的切片由于数值的差异具有不同的半径，可这让人更难理解它们；另外如果每个切片的颜色能够反应所代表品牌的主要颜色将会更有助于理解。最后，像这样一个信息图表，尽管乍看起来似乎更加有趣生动，实际上却很难去读懂，不容易从中获取重要的信息。

3.没有图例和难以捉摸的色彩

第三个糟糕的可视化例子的重点在颜色和标尺上。尽管上面的例子不是一个图表类型，标示的刻度应该还是代表了一定意义才对，那2.7％和6.8%不应该以一个同等大小的人形图片来表示。而且，我们不清楚蓝色和红色指的是什么，男人和女人么？总之不是外星人才对吧。造成我们困惑的原因是在整个图形旁边没有图例说明。此外还有很多其它可视化上的错误需要避免。

在你开始做信息图表、报告或表格之前，必须要首先仔细考虑清楚关于你的数据和可视化的几个问题：

你是否准备了正确的数据？

你真正想要表达的是什么？

什么样的可视化可以帮助你达到这个目的？

你需要什么样的变量和量度让可视化图表能发挥正确作用？

你需要不同的颜色、标尺和坐标轴吗？他们的意义是什么？