数据可视化设计时，有哪些点需要注意？

1、形式主义

数据可视化主要旨在图形、图表的展现，清晰有效地传达与沟通信息。为了达到有效地传达思想之目的，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地展现关键特征和结构，从而实现对纷繁复杂的数据集的深入理解和洞察。

如何通过可视化的数据呈现，清晰的发现隐藏在杂乱无章的海量数据之中的价值？优秀的数据可视化产品可以让用户很轻松的获取自己想要的信息，甚至能根据这些信息快速得出结论。在这个信息大爆炸的时代，如果你的可视化数据图表制作方法不得当，不仅不能达到有效沟通的目的，还有可能会整体破坏数据可视化的效果。

可视化数据图表制作应该注意那些要点？有哪些误区需要规避？

1、形式主义

忘了数据，太过于专注于可视化的目标，花费了大量的精力和财力，开发了各种3D动画效果。虽然可视化数据图表制作做到了数字化大屏酷炫但是受众或许都将注意力集中于可视化效果，而忘了数据沟通的初心了。

大多数人并不关心你对多少数据做了多少量化指标的处理，他们不在乎你每天可以处理多少数据，或您的Hadoop集群有多大。用户想要的是具体的或者相关的答案，并且他们希望越早得到越好。但是有些数据可视化工具，还是会把无关的数据显示在页面上，目的是希望接近企业所需，但事实上造成了用户很难找到有价值的信息。

2、虚无主义

可视化数据图表制作，对数据不严格把关，给了用户错误的信息。数据分析师一定要清楚，通过美观的大屏传播错误的数据，只会进一步扩大错误。要想美化数据展示，在处理关键数据字与段之间的关系时，就应该考虑把指定字段加在坐标轴上。按照组别、类别、数据时间、数据量级以及重要性进行划分，尤其是颜色类别一定要有，并且可以自定义亮度和饱和度，确保在使用本标签或者其他标签的时候做到准确无误。

3、层次不分明

有些数据可视化项目，罗列了一大堆数据和指标，恨不得在一块屏幕上把所有的数据都展示出来，结果反而让可视化大屏像一团乱麻，就算设计再美观，受众也难以获取信息。还记得作文的要领吗，“主次分明，突出中心思想”这样的叙述原则同样适用于可视化大屏。不要试图展现所有的东西，只要给出最关键的信息，将屏幕分割成几个小区域，每个区域力争讲清楚一个部分，同时将最概括性的数据以指标的形式放到显眼的位置。

显示错误的数据和显示所有的数据同样存在隐性危机。在可视化数据图表制作操作中，显示的信息子集与数据是相关的关系。比如你关心销售数据，您可能也关心每个地区或者个别销售人员的销售数据，考虑通过数据做出决策。

为了避免失误，最好的方法是专注于你的目标。在可视化应用之前就应该考虑：我们关心什么？需要做什么？要解决什么问题？要看到怎样的数据？以怎样的结构和关系来展示？要突出哪些数据？当你能够回答这些问题时，你就可以进行可视化数据图表制作或者应用了。

可视化数据图表制作可以使数据变得更有意义，而且可视化也可以使数据变得更容易理解。数据可视化软件正帮助越来越多的企业从浩如烟海的复杂数据中理出头绪，化繁为简，变成看得见的财富，从而实现更有效的决策过程。

很多企业在上了ERP之后，面对海量数据，难以分析，难以清晰的呈现，难以从中发现问题，企业管理者也很难从中找到决策之道。 数据可视化工具能够以一种简便易用的方式将复杂的数据呈现出来，用户更容易理解这些数据，也就更容易做出决策。Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、Smartbi等IT厂商纷纷加入数据可视化的阵营，在降低数据分析门槛的同时，为分析结果提供更炫的展现方式。