雖然三維圖形帶來的立體感很強，但用在可視化設計中，很容易出現問題。
一方面，三維圖形具有X、Y和Z坐標，容易造成圖表間的遮擋關系，遮擋會掩蓋一部分的數據，讓精準比較數據信息變得困難。
另外，透視使對象看起來像是位于三維空間中，但在數據可視化中，它會造成錯誤的層次結構：前景圖形看起來很大，背景圖形很小，數據關系被不必要地扭曲。
設計要點：
三維圖形很有吸引力但可能會遮擋重要的數據信息，并扭曲數據間的比例關系；
如果沒有絕對需要盡可能使用二維圖形樣式。
2.數據太多
在設計中，很多人總想在一張圖表中盡可能多地展現內容，把各種數據信息聚合在一起。
這樣的想法本身沒什么錯誤，但重要的前提是要有清晰的認知，明確知道到底要展示哪些數據。
如果可視化中包含太多數據，信息的展現會變得不堪重負甚至難以理解，這樣的話包含的數據再多也沒有任何意義。
設計要點：
避免數據可視化的信息過載，如果一張圖表中包含的信息過多，反而會讓用戶混亂；
3.省略基線
一組數據往往各不相同，數據差值的大小也不確定。為了使可視化效果看著更舒服，有的設計師通過改變坐標軸比例來展示數據關系。
最常見的例子就是讓Y軸代表的數據不是從0開始，借此夸大數據之間的差異，讓數據的變化更加明顯。
設計要點：
圖表的美感再怎么重要，也要服務于精準的數據表現；
4.選擇錯誤的可視化方法
每個數據可視化方法都有自己的特點。例如餅圖適合用來比較一個整體中的不同部分，但不適合用來比較幾組不同的數據。
通過餅圖的比例劃分，雖然可以直觀地顯示三家企業的收益，但使用條形圖會讓這三家企業之間的差異更加明顯。
如果目的是為了顯示一段時間內的收入，那么折線圖會是比條形圖更好的選擇。
設計要點：
5.混淆關聯
數據可視化更高的價值在于探索和發現不同數據間的相關性，通過比較幾組不同的數據關系，找出其中的關聯性，從而得到一個更有根據的驗證結果。
顯示相關性最常用的方法是將幾組不同的數據疊加在同一個圖表上，但當疊加的數據數量過多時，圖表會變得難以識別。
另外一旦強行關聯幾種相似的數據，有可能造成結果的混亂。一個有意思的例子是冰激凌銷量的增加與暴力犯罪的激增有關，因為這兩者都是因為氣候變化造成的結果。
設計要點：
透過數據間的關聯性發現事物本質是有意義的，但要考慮數據間的關聯是否有依據、是否合理；
6.放大有利數據
數據的增長或下降和時間是不可分割的。放大時間范圍是很多公司經營中投機取巧的方法。
比如只在圖表上向用戶展示業績增長的4-6月份(上圖)，這樣看起來公司業績增長幅度特別大，但如果將X軸的時間縮小到一整年(下圖)，才會發現公司真實的經營狀況，4-6月份的業績增長僅僅代表了公司業績持續下跌中的小幅上漲。
設計要點：
避免放大的可視化效果與數據整體不一致；
7.避開常見的視覺聯想
視覺元素影響用戶的心理，圖標、色彩和字體都具有影響觀者感知的作用。
下圖的可視化描述了美國各個地區宗教信徒占所有居民的百分比，但使用的顏色與地圖的設計元素(藍色的水、綠色的植被和棕色的土地)太過相似。
▲ 分析數據可視化很耗費精力。在看到這樣的圖表時，我們第一時間聯想到的應該是國家的地形情況，可能很難在這個熟悉的認知下去重新理解這個圖表代表的其他含義。
設計要點：
8.過分糾結于數據可視化
數據可視化將難以表現的數字關系賦予了易于理解的形式。最理想的方式是可以通過可視化清晰、簡潔地傳達數據關系。
但是并不是所有的數據都需要使用可視化來表現，有時候一個簡單的數據搭配一個流行的顏色就足以說明問題。
設計要點：
數據可視化是一種交流工具。像其他所有工具一樣，有時它是合適的，有時可能另一種工具更適合。
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作者：Clippp
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