导读：数据可视化将原始数据的含义综合为连贯的内容。当设计师将引人注目的图像优先于准确性时，可视化效果就会蒙蔽掉数据分析结果。为了以完整性传达数据，数据可视化分析人员必须避免常见的数据可视化错误。本文作者对此进行了梳理盘点，与大家分享。

使用数据可视化来进行数据分析的过程是“获取无聊的平面数据，并通过可视化将其变为现实。” 但是，在数据分析的过程中很多人开始敏锐地意识到可视化有可能会变成让数据以错误的方式呈现，甚至有的人开始提出：“可视化经常被用来扰乱数据分析过程。”

在我们互联网信息快速发展下，数据比以往任何时候都更加丰富和可通过互联网随时访问，但是当组织发布有误导性的数据可视化（有意或无意）分析时，人们对数据分析结果的信任感就会大打折扣。

所以在使用数据可视化分析的过程中，我们需要注意到哪写设计因素会让可视化产生误解，或者是什么样的方式才能清晰的把数据分析结果通过可视化形式展现出来。

一、数据可视化中的盲点

图形上的卓越之处在于，它可以在最短的时间内为观众提供最多的创意。

从生理学上看，人类的视觉和认知是自然界最不可思议的现象之一：

• 光进入眼睛。
• 镜片将信息从光线发送到视网膜。
• 视网膜翻译信息并向视神经发射信号。
• 视神经每秒向大脑传输20兆比特。

从看到到思考的飞跃是瞬时的，在如此迅速的观察和理解时刻，数据可视化证明了自己的价值。在这里，许多可视化内容告诉查看者他们在数据中“应该”看到的内容，而过度劳累的大脑没法进行细致的思考而会下意识的产生赞同。

公平地说，误导性的可视化并不总是刻意去产生的，可能是一些细节没有被注意到，而导致的误差出现。但即使是无意识的错误也会误导观众。眼睛令人印象深刻，人类总是会倾向于减少自行思考以寻求快速的信息获取。所以视觉和认知必须是所有数据可视化设计中的关键考虑因素。

二、要避免的10个数据可视化错误