直播内容：Power BI 九周年及 BI 行业发展回顾与展望
在当今数据驱动的世界中，清晰且富有洞察力的数据可视化至关重要。数据不仅仅是数字，更是从产品开发到营销等所有领域做出明智决策的基础。准确且引人注目的可视化不是可有可无的；它们是将原始数据转化为可付诸行动的见解的必需品。
在创建数据可视化时，很容易犯错误，从而导致错误的解释。本文将探讨糟糕的数据可视化以及如何避免它。
创建良好的数据可视化不仅仅是简单地将一些数据放入彩色图表中。至关重要的是，我们的可视化不能过度，而是要达到吸引力、指导性和易用性之间的完美平衡。至关重要的是，我们的可视化不能过度，而应达到吸引力、指导性和易于导航的完美平衡。
在大多数情况下，构建不良的可视化效果只会带来更多困惑，而不是帮助。以下是不良数据可视化的特征：
以下是导致数据可视化效果不佳的八个典型错误。请尽量避免这些错误，以便最大限度地发挥数据可视化的效果。
尽管使用各种颜色有助于解释数据可视化，但过多的颜色可能会让用户感到困惑。坚持使用有限数量的独特颜色至关重要。
此类可视化的影响
用户误解了哪个值更重要。
如果可视化中的颜色过多，用户可能需要更长的时间来理解信息。
如何解决这个问题
拥有大量数据来提供更多深度并没有错，但是拥有太多数据而无法一次性展示所有内容可能会让观众不知所措。
此类可视化的影响
用户无法理解所有的可视化细节。
用户不知道将注意力集中在哪里。
关键要点
在数据可视化中，观众不仅仅只看图表，标题、标签、解释等一些文本描述也能帮助用户理解信息。
另一方面，如果这些变化所呈现的故事与数据略有不同，用户可能会感到困惑。
即使数据正确，如果文本描述具有误导性，观众的解释也可能受到影响。
关键要点
选择合适的可视化方式来呈现数据是数据可视化的关键步骤。可能有多种图表适合显示数据，但如何选择最佳图表呢？
在上图中，两个图表可能都显示了每个候选人的百分比。但是，当我们用饼图表示时，用户可能会感到困惑，因为图表部分看起来彼此相似，并且数字总和不能达到 100%。
此类可视化的影响
要为数据选择合适的图表，必须首先确定数据试图传达什么见解。获得这些信息后，以下是一些简单的指南，可以帮助你选择最佳图表。
有一种技术叫做“Cherry Picking”。这是一种选择性地显示支持你的观点的数据，同时忽略与之相反的证据的方法。可视化中只会显示来自实际数据的少量见解。
这种可视化隐藏了重要数据，仅向用户提供了一点点见解。
关键要点
人类感知事物，并用大脑解释或理解他们所看到的东西。视觉感知和认知的原理在数据可视化中至关重要，因为它可以帮助观众更好、更快地理解我们的信息。
这是我们大脑感知视觉的方法，就像我们看到某样东西时会立即认出它。
这是继视觉感知之后的下一步。这是一个心理过程，在这个过程中，我们了解所看到的事物，并发展知识和理解能力。在数据可视化中，我们会使用创造性的颜色、图标、字体、标题、标签和其他元素。有了这些特点，我们就能帮助大脑以不同的方式快速解读信息。
了解我们的大脑如何以不同的方式解释信息可以帮助观众集中注意力并更有效地掌握我们想要传达的信息。
关键要点
在数据可视化领域，我们可以使用不同的图表来展示数据。关于图表使用指南的讨论也很多，其中 3D 是最常见的问题之一。
大多数 3D 图表不再经常用于显示常见数据，它们存在歪曲数据的巨大风险，因为我们的人眼难以解释 3D 视觉效果。
例如，此饼图的后半部分看起来比前半部分大，尽管实际值分别为 30% 和 35%。另一种 3D 图表在准确显示数据值方面存在一些问题。
关键要点
如果可能的话，请改用二维图表。
如果需要表示跨越三个轴的值，那么具有颜色渐变的气泡图/散点图是一个不错的选择。
有时，数据本身就说明了一切。有些值可能表示重要信息，但可能不需要在数据可视化中显示该信息。
有时，在图表或图形中显示数据可能没有必要。
数据可视化是传达信息的一种方式。有时可以使用它，有时则需要使用其他工具。
掌握数据可视化意味着将复杂的数据转化为引人入胜的真实叙述。优先考虑每个图表和图形的清晰度、准确性和洞察力，确保我们的决策明智且有影响力。请记住，正确的可视化不仅可以讲述故事，还可以增强决策能力。
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