28、数据可视化：清晰呈现与受众设计

数据可视化：清晰呈现与受众设计

1. 数据可视化的基础要点

在自行探索数据时，我们有一定的自由度。但如果想仅依据图表得出可付诸行动的见解，就必须确保看到的是正确的信息，避免因数据可视化不准确而做出错误决策。当向他人展示图表或公开发布时，准确呈现数据是我们的责任，要区分元素、突出重点并进行注释说明。

同时，在转换多个数据集时，要确保数据具有可比性，包括是否来自同一来源、方法是否相同以及估计值的不确定程度等。若不确定，应进行核实，因为错误的计算可能导致错误的结论。

2. 设计数据可视化的常见误区

很多人在探索数据和制作清晰简洁的图表方面有经验，但在向广泛受众展示结果时，往往只是简单地将原始图表放入报告或发布在线，假定受众能像自己一样理解数据，然而实际并非如此。在为受众设计可视化时，需考虑受众的知识水平、未知内容以及我们希望他们了解的信息，还有他们如何阅读和解读图表。

以下是一些常见的误区：
- 追求新颖图形形式 ：有人认为传统的可视化形式（如条形图、饼图等）难以吸引读者，总是追求新颖的图形形式。但可视化的重点应是有价值的数据，应先从数据出发进行探索，再展示结果，而非先确定可视化形式再套入数据。例如元素周期表，其布局由元素数据决定，若随意替换数据套用该结构则无意义。新颖图形可以尝试，但不能为了独特而使其难以阅读或毫无意义，要利用数据的独特性或相关性。
- 可视化一切数据 ：并非所有数据都需要可视化。有时表格或直接展示数字更好，当数据量很大时，可视化简单的汇总数据可能比展示每个数据点更有意义。比如举办筹款活动，人们可能只关心总筹款额，而非每笔捐款的详细信息。当数