所谓数据可视化是对大型数据库或数据仓库中的数据的组态可视化，它是可视化技术在非空间数据领域的应用，使人们不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息，还能以更直观的方式看到数据及其结构关系。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。
说到可视化的展现，通常对于任何一门技术或行业来说，就是提炼出一个最基础的东西，提炼数据在本质上是有原则的，不是说我们可能觉得可视化，就自己通过想象去展现。那么在使用的过程中有什么注意事项呢？下面咱们来简单的分析一下。
1.饼图顺序不当
最好的做法是将份额最大的那部分放在12点方向，顺时针放置第二大份额的部分，以此类推。
2.在线状图中使用虚线
虚线会让人分心，用实线搭配合适的颜色更容易区分。
3.数据被遮盖
确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。
4. 耗费用户更多的精力
通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。
5.柱状过宽或过窄
经过调研，柱子的间隔最好调整为宽的1/2。
6．数据对比困难
选择合适的图表，让数据对比更明显直接。上图的数据作用是为了比较，显然，柱状图比饼图在视觉上更易于比较。
7.错误呈现数据
确保任何呈现都是准确的，比如，上图气泡图的面积大小应该跟数值一样。
8.不要过分设计
清楚标明各个图形表示的数据，避免用与主要数据不相关的颜色，形状干扰视觉。
9. 数据没有很好归类，没有重点区分
将同类数据归类，简化色彩，帮助用户更快理解数据。上图的第一张没有属于同类型手机中不同系统进行颜色上的归类，从而减少了比较的作用。下图就通过蓝色系很好的把iPhone,Android,WP版归为一类，很好的与iPad版，其他比较。
10.误导用户的图表
要客观反映真实数据，纵坐标不能被截断，否则视觉感受和实际数据相差很大。左图的数据起始点被截断从50开始。
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