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📈 資料視覺化：
不只是圖表那麼簡單
資料視覺化不僅僅是把數字變成圖形那麼簡單，它是一種強大的工具，能夠幫助我們從資料中獲得洞察力，並以此做出更加明智的決策。無論是產品開發還是市場營銷，一個清晰的資料視覺化可以開啟一扇通往更好決策的大門。
資料視覺化的目的與重要性
資料視覺化的真正目的，是將複雜的資料轉化為易於理解的視覺資訊，從而提供決策支援。在一個被資料包圍的世界中，能否將資料轉化為有用的洞察力，往往決定了專案的成敗。
糟糕的資料視覺化標誌
一個糟糕的資料視覺化可能會隱藏關鍵資訊、展示過多導致過載、失真展示資料，或者使用不準確的文字描述，最終導致視覺混亂，而不是提供清晰的資訊。
2 常踩的坑
現在，讓我們一起來看看，如何避免在資料視覺化過程中犯下常見的錯誤，讓你的圖表既美觀又實用。
2.1 誤導性顏色對比
錯誤：
- 使用過多顏色可能會讓使用者混淆，誤解哪些資料更為重要，
- 當視覺化中的顏色過多時，使用者可能需要更長的時間才能理解資訊。
解決方案：
- 選擇高對比度的顏色來清晰展示資料間的差異，
- 並用冷暖色調來表達正負情感。
2.2 圖表資料過多
錯誤：
- 使用者無法理解所有視覺化細節。
- 使用者不知道將注意力集中在哪裡。
- 短時間內很難破譯該訊息。
解決方案：
- 專注於使用者需要關注的資料點，
- 限制展示的資料量，
- 並儘量不超過5-6種顏色。
2.3 省略基線和截斷尺度
錯誤：
- 不從零開始的y軸可能會顯示出錯誤的趨勢或模式。
解決方案：
- 專注於使用零基線 y 軸建立資料視覺化。
- 如果刪除零有意義，請新增一個零中斷來傳達這樣的資訊：* 如果細微調整確實很重要，則不從零開始也是可以接受的。
2.4 文字修改帶有偏見
錯誤：
- 圖表的文字描述可能會誤導使用者，與資料本身的故事不符。
解決方案：
- 僅在必要時使用文字描述，並確保文字準確傳達資訊，避免偏見。
2.5 選擇錯誤的視覺化方法
錯誤：
- 選擇不適合的圖表型別可能會導致使用者困惑或被誤導。
解決方案：
- 根據資料傳達的目的來選擇最合適的圖表型別。
3 常見錯誤
避免這些常見錯誤，讓你的資料視覺化更上一層樓
3.1 相關性不代表因果關係
錯誤：
- 錯誤地將兩個趨勢相似的資料點解釋為有因果關係。
解決方案：
- 始終尋找緊密結合的各種視覺化之間的相關性。
- 下次遇到相關資料集合時，問問自己是否存在聯絡。
3.2 選擇性展示有利資料（Cherry Picking）
錯誤：
- 只展示支援特定觀點的資料，忽略反駁證據。
解決方案：
- 提供完整的資料檢視，並對非縮放資料進行彙總統計。
- 將放大的視覺化效果與完整的視覺效果進行比較和對比。（這並不總是一個可行的選擇。）
- 將未縮放的合併到一個組中並聚合統計資料。例如，按平均值或總和。
3.3 人類視覺聯想的常見問題
錯誤：
- 我們的大腦可能會以不同的方式解釋資訊，導致觀眾無法迅速集中注意力並準確把握我們想要傳達的資訊。
解決方案：
- 利用顏色來分類和強化主要觀點，透過資料排序和調整圖表部分的大小來幫助使用者更快地理解資訊。
3.4 不當地使用3D圖形
錯誤：
- 3D圖表可能會扭曲資料的真實情況，因為人眼難以準確解讀3D空間。
解決方案：
- 儘可能使用2D圖表，
- 採用氣泡圖/散點圖並結合顏色漸變來更準確地展示三維資料。
3.5 不是每個洞察都需要在資料視覺化中展示
錯誤：
- 有時，將所有資料都展示在圖表中並非必要。
解決方案：
- 資料視覺化應作為一種傳遞資訊的手段，在適當的時候使用，避免過度展示。
[ 抱個拳，總個結 ]
在這個資料驅動的時代，資料視覺化是將複雜資料集轉換為易於理解的視覺表示的關鍵，對於做出明智的決策至關重要。
然而，常見的錯誤如誤導性顏色對比、資訊過載、不恰當的尺度使用、帶有偏見的文字描述、錯誤的圖表選擇、錯誤的相關性推斷、選擇性展示資料（Cherry Picking）、忽視人類視覺感知習慣、不恰當使用3D圖形，以及過度展示資訊，都可能導致資訊失真。
要避免這些問題，應選擇高對比度顏色，限制資料點數量，使用合適的圖表型別，批判性分析相關性，避免誤導性展示，考慮視覺感知和認知，以及在必要時才使用資料視覺化。
良好的資料視覺化設計可以提高資訊的清晰度和說服力，從而增強決策能力。
