私念丶染流年初情
幸运的是，现代技术（从笔记本电脑到智能手机）拥有各种可用应用程序，使可视化变得前所未有的简单。
因此，社会越来越熟悉数据可视化及其对数据分析和可操作性的有益影响。
|| 描述各种数据的最佳方法
分析的力量很大程度上取决于数据的呈现。数据可视化的最佳形式提供了有用的见解，而差劲的努力可能会分散可操作的洞察力。
实施一个好的做法是使用整数。例如，不是在图的y轴上有10,000,000和15,000,000，而是使用10和15来代替，而在这些数字旁边说明它是以百万为单位。这是一个实用的策略，可以使数据更快地理解，从而提高其可操作性。
另外，为数据提供场景总是谨慎的，将度量与设定目标进行比较总是谨慎的。颜色编码度量标准是一种很好的方式，可以在其数值超过目标（绿色），低于目标（红色）或介于两者之间（黄色）时简明展示。
当人们选择视觉时，记住自己的目标是至关重要的。如果人们打算展示两个或更多变量之间的关系，采用折线图是有意义的，因为它们会随着时间的推移跟踪变化。
条形图可用于比较不同类别的数量，而气泡图显示三点数据的联合变化。它可能需要一些采用各种数据可视化方法来确定最适合的分析。
|| 可视化和理解可操作数据
当可视化技术被合并时，可操作的数据往往更为普遍。这是因为数据可视化可以同时呈现整个视野，在处理非结构化数据时这可能是最终的节省时间。
正确的可视化数据使得挑选关键细节变得相当容易。数据可视化可通过简化流程并提供将可操作数据与不相关数据分离的场景来帮助快速获得答案。可视化可从数据中释放更多价值。
数据可视化也有助于团队合作解决问题。而可视化的数据可以帮助一些团队成员，其他人可能会花遇大量时间或没有时间筛选所有不必要的数据。可视化可以通过明确定义可操作的数据和相关度量来帮助每个人。
|| 避免数据可视化错误
艺术和美丽的可视化可以有一个令人振奋的因素。但是，仍有可能无法有效地呈现信息。在有效的数据表示中使用颜色和醒目的设计是一个错误，可能会使项目失控。
因此，从数据可视化中移除噪声至关重要。摆脱不相干的功能，如过度标签，过多的背景或网格线。记住数据墨水比率，努力避免在不增加分析价值的情况下减少空白的元素。
始终注意潜在的数据不当行为和误导数据。透明的错误信息有可能导致创建非零基线，误导的色彩，图表不完整，以及与标准实践存在偏差。有用的数据可视化依赖于简单性，与用户需求和准确场景的关系。
避免使用像3D一样的独特效果的饼图和图表也是明智的做法。这些类型的图表会严重影响分析尺寸和长度的能力，从而导致数据分析中潜在的有害偏见。
在某些情况下，饼图可以证明是有用的，就像四个数据点通常具有可比性时一样，尽管通常有一个理想的解决方案，但视觉偏差的可能性较小。
数据可视化的有效使用可以真正获得真正有用的信息。使用它可以让企业业务获得成功，从而发挥最大的优势。
