我们在做数据分析工作的时候，需要对每一个步骤仔细仔细再仔细，这样就能够得出一个好的数据分析结果。但是我们还不能够放松，还需要学习数据可视化的知识，让数据能够很直观地展现给别人，这才算完成了数据分析工作的整个流程。很多人认为数据可视化是一个简单的技术，其实不是这样的，数据可视化有一定的难点以及注意事项。下面我们就给大家详细地介绍一下这些内容。
数据可视化的难点有很多，总结下来就是以下这几点：第一就是和UI图形界面相比，图表只有有限的文字、图形指引，不能很好的说明数据的上下文关系。第二就是图表高度抽象，对于阅读者素质要求很高，阅读者也需要了解各类图表所传递的对比关系、异同等基础知识。第三就是数据不准确、结论不是很清晰，所以数据可视化的最大难点在数据可视化之外的基础性工作，数据收集、数据分析没有做好，可视化就是徒劳无功。第三就是数据可视化是用高度抽象的图表展示复杂的数据、信息，需要逻辑及其严密。第四就是选择正确的图表不容易，各类图表都有自己的优势和局限性，光柱状图就有一般柱状图、分组柱状图、堆积柱状图、横线柱状图、双向柱状图等。第五就是图表细节处见真功夫，图表需要考虑细节实在是太多，布局、元素、刻度、单位、图例等等都需要合理。 细节处理不到位，影响可视化的效果。第七就是维度多、变量多，不确定应该展示哪些信息。数据过多，需要采用交互式的展现可视化。
那么数据可视化过程的注意事项是什么呢？我们需要注意这几点，总结下来就是7点，第一就是数据图表主要作用是传递信息，不要用它们选技巧，不要追求过分漂亮。并且不要试图在一张图中表达所有的信息，不要让图表太沉重，适得其反。当然，数据可视化是以业务逻辑为主线串联，不要随意堆砌图表。同时需要注意避免过度开发，什么数据都想展现，数据太多就选择最核心的数据指标、和正常偏差大的、能支持分析结论。还要慎用动态图表，尤其一个页面多个动态图表。最后需要避免过度设计，一般不适用3D、阴影，合理运用色彩同样能让图表显示的很高级。
通过这篇文章我们不难发现数据可视化工作是一个十分注意技巧细节的工作，只有我们注意到了这一点，我们才能够做好数据可视化工作，从而才能够将数据分析结果展现出来。
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