數據可視化主要旨在圖形、圖表的展現，清晰有效地傳達與溝通信息。為了達到有效地傳達思想之目的，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地展現關鍵特征和結構，從而實現對紛繁復雜的數據集的深入理解和洞察。

如何通過可視化的數據呈現，清晰的發現隱藏在雜亂無章的海量數據之中的價值？**的數據可視化產品可以讓用戶很輕松的獲取自己想要的信息，甚至能根據這些信息快速得出結論。在這個信息大爆炸的時代，如果你的可視化數據圖表制作方法不得當，不僅不能達到有效溝通的目的，還有可能會整體破壞數據可視化的效果。

可視化數據圖表制作應該注意那些要點？有哪些誤區需要規避？

1、形式主義

忘了數據，太過于專注于可視化的目標，花費了大量的精力和財力，開發了各種3D動畫效果。雖然可視化數據圖表制作做到了數字化大屏酷炫但是受眾或許都將注意力集中于可視化效果，而忘了數據溝通的初心了。

大多數人并不關心你對多少數據做了多少量化指標的處理，他們不在乎你每天可以處理多少數據，或您的Hadoop集群有多大。用戶想要的是具體的或者相關的答案，并且他們希望越早得到越好。但是有些數據可視化工具，還是會把無關的數據顯示在頁面上，目的是希望接近企業所需，但事實上造成了用戶很難找到有價值的信息。

2、虛無主義

可視化數據圖表制作，對數據不嚴格把關，給了用戶錯誤的信息。數據分析師一定要清楚，通過美觀的大屏傳播錯誤的數據，只會進一步擴大錯誤。要想美化數據展示，在處理關鍵數據字與段之間的關系時，就應該考慮把**字段加在坐標軸上。按照組別、類別、數據時間、數據量級以及重要性進行劃分，尤其是顏色類別一定要有，并且可以自定義亮度和飽和度，確保在使用本標簽或者其他標簽的時候做到準確無誤。

3、層次不分明

有些數據可視化項目，羅列了一大堆數據和指標，恨不得在一塊屏幕上把所有的數據都展示出來，結果反而讓可視化大屏像一團亂麻，就算設計再美觀，受眾也難以獲取信息。還記得作文的要領嗎，“主次分明，突出中心思想”這樣的敘述原則同樣適用于可視化大屏。不要試圖展現所有的東西，只要給出*關鍵的信息，將屏幕分割成幾個小區域，每個區域力爭講清楚一個部分，同時將*概括性的數據以指標的形式放到顯眼的位置。

顯示錯誤的數據和顯示所有的數據同樣存在隱性危機。在可視化數據圖表制作操作中，顯示的信息子集與數據是相關的關系。比如你關心銷售數據，您可能也關心每個地區或者個別銷售人員的銷售數據，考慮通過數據做出決策。

為了避免失誤，*好的方法是專注于你的目標。在可視化應用之前就應該考慮：我們關心什么？需要做什么？要解決什么問題？要看到怎樣的數據？以怎樣的結構和關系來展示？要突出哪些數據？當你能夠回答這些問題時，你就可以進行可視化數據圖表制作或者應用了。

可視化數據圖表制作可以使數據變得更有意義，而且可視化也可以使數據變得更容易理解。數據可視化軟件正幫助越來越多的企業從浩如煙海的復雜數據中理出頭緒，化繁為簡，變成看得見的財富，從而實現更有效的決策過程。

很多企業在上了ERP之后，面對海量數據，難以分析，難以清晰的呈現，難以從中發現問題，企業管理者也很難從中找到決策之道。 數據可視化工具能夠以一種簡便易用的方式將復雜的數據呈現出來，用戶更容易理解這些數據，也就更容易做出決策。Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、Smartbi等IT廠商紛紛加入數據可視化的陣營，在降低數據分析門檻的同時，為分析結果提供更炫的展現方式。