在处理数据可视化，设计师更注重数据图形的美观度，我们更喜欢圆滑的曲线，规则的轮廓，而忽略了数据本身。
在此罗列出7个设计师在处理数据时常范的错误。
1. “Snakes”
这种质感Q弹的3D管图表充斥在个大设计平台，但作为CRM或ERP仪表板设计并不妥帖。我称这种方法为“蛇”。
尽管这种可视化在视觉上很吸引人，但它并不能反应真实数据的数值及变化趋势，而且更重要的是对于用户来说这种图表太难以使用了。上面的图表几乎所有内容都是装饰，而仅包含10个实际数据点。在如此大的控件卡片上，本可以显示所有数字而且无需任何工具提示！
“斑马”网格，厚度，体积，阴影和渐变没有任何实际意义，但却占据了空间并且徒劳地吸引了用户的注意。
除此之外，还有足够的空间来显示20、30，甚至更多的数据点，而不仅仅是10。“ Snakes” 可能表明实际上没有数据要显示，因此设计师试图填补这一空白区域，从而带来视觉上的愉悦感。
现在，想象如果需要同时显示多种趋势。 “ Snakes” 并不能满足这个需求。在下面的图片中，发光管造成了完全混乱。
简而言之
1.很难显示多个数据图形并保持可读性。
2.粗线条使实际数据信息模糊不清，因此需要使用诸如“斑马”色或网格之类的笨拙替代方法。
3.图表中平滑曲线只有在“完美”的模拟数据下才有可能出现，并且会被真实数据压碎。
4.连接数据点的曲线意味着存在一些中间点，但这只是一种错觉。
如何避免
1.如果数据点很少，请使用条形图。
2.如果有许多数据点，意味着数据是连续的，请考虑设计一个简单的细线图。
2.“Nested donuts”
像“蛇”型图表一样，“甜甜圈”（尤其是嵌套的甜甜圈）也是设计师的心头爱。然而这种图表的精确度也是非常差的，并且很难反映数据之间的对比关系。所以这两种图表的可用性都非常局限。
人在潜意识里可以或多或少地感知百分比：整圈= 100％，半圈= 50％，四分之一= 25％，三分之二= 75％。但是，如果圆圈在“一半”和“三分之二”之间结束，如图片中的绿色，就无法即刻辨认出来？能快速计算出50 + 25÷2并假设它应该在62.5％左右的用户想必获得过珠心算冠军吧。
此外图表上你应该能看出，百分比与视觉重量不符。蓝色环代表较高的百分比，但看起来并不比绿色环大很多。
如果四舍五入，图表看起来会更可爱，但会严重扭曲数据。这种舍入在视觉上在实际值之上增加了2-3％的“重影”百分比。看下非圆形的边缘的图表，这个结论会更明显：
如果再简化些，只保留起止点，此时你的是不是已经黑人脸了？？？
值得庆幸的是，条形图表可以更加简单。三个条形图传达相同的信息，需要的空间更少，并且无需提示即可显示数字，这对于数据驱动的界面至关重要。
条形图还可以更加简化些，去掉图例，使图表数据更加紧凑。而且不再需要颜色，因为标签现在随条带一起出现了。
简而言之
1.圆形的可读性较低。人们可以很好地识别25％，50％，75％或100％之类的百分比，但遇到中间值就会非常困难。
2.嵌套的圆环需要图例或提示，因为标签通常不能附加到相应的环上。
3.嵌套图表中的圆环始末端的处理比较具有挑战性。
如何避免
1.考虑使用条形图来准确表明百分比。
2.如果选择环形图表，尽量避免“巢式”。
3. “Seashells”
著名的统计学家和数据可视化基础书籍的作者爱德华·塔夫特（Edward Tufte）多次警告人们，视觉上吸引人的图表可信度不高。 “贝壳”是甜甜圈图的一种时髦变体，圆环中彩色段的宽度不同且彼此重叠。
简而言之，数据可视化的本质是通过颜色、区域、长度和其他方式直观地表示数字。例如，数字越大，竖线越长；反之，百分比越低，面积越小。但是，当我们分析“贝壳”图表时，这个规则似乎令人迷惑？较高的百分比不仅会获得更宽的圆形截面，而且这段也会更厚！
重叠背后的逻辑是什么？应该如何解释这一“数据”？这是否意味着该图表显示了超过100％和超过360度？
这些信息在形状相同的图表（饼图）上看起来更加明白。当然，数据点的数量应保持在同一极限值上；否则，图表将变成一团糟。
此外，将图表类型用换为树形图，相应的矩形区域代表百分比多少。尽管人们通常最擅长比较长度-还是条形图！ 但这个图表各个区域也具有明显的可比性。
简而言之
1.与传统的饼图不同，“贝壳”背后的逻辑尚不清楚：数据是用面积，曲线厚度还是扇形角表示的？
2.重叠的扇区会使数据失真，并且无法传达含义。
3.这些图表流畅3D样式只适用于模拟数据，实际情况下会被“不完美”的真实数据所破坏。
如何避免
1.如果没有太多数据并且不需要准确的比较，请尽量使用经典饼图。
2.树形图可能也是一种可行性较高的方法，可以通过矩形区域面积显示百分比。
4. “Mountains”
你是否曾经在商业仪表盘中看到过“山脉”？这种彩色重叠图，也是另一种流行的技术。
我已经在“蛇”一章中介绍了这一缺陷——虚假数据，以上面的图表为例，可视化数据可归结为20个蓝绿色和橙色点。
所有的连接曲线都与数据无关，它们是人为添加的。也许是为了最求视觉美观度——将各个点组合成一个清晰的趋势，或者填补“空白”并使它看起来“更小”。
但是，这对于商业化界面来说非常危险。举个例子，在某个工程图上，有两个相邻的点-12:00为50 kg /m²和13:00为60 kg /m²，这些点以平滑曲线相连。结果，用户看到在12:30时压力约为55 kg /m²，这是个错误，因为这个测量值。
该值可能会从50突然上升，达到59，并在13:00达到60。或者它可能正在逐渐增长。或者甚至可能在13:00达到60之前跌至30。图表中的点越少，则可以进行猜测的空间就越大。
使用双色条形图不是唯一的选择，但我们可以来还原下数据。
接下来可以选择一个与实际数据具有明显视觉对比的线条，将点连接起来。
简而言之
1.“山脉”给人的印象是连续的数据，但其实这些数据点是离散的。
2.尽管不知道实际点之间发生了什么，曲线始终显示平滑的数据动态。过渡可能是快速的，逐渐的或波动的。
3.为了维持曲线的平滑度必须让数据松散排布。结果，它占用较大的空间并且显示很少的数据。
如何避免
1.确保数据点与有助于识别趋势的视觉效果（如连接线）有明显的区别。
2如果数据图上有多个重叠的图形，请尽量不要使用颜色填充来表示对比度。
5. “Sausages”
嗯，这张图怎么了？为什么我们可以拥有比无聊的矩形更吸引人和新颖的东西？但必须承认3D“香肠”不是一个好选择。
此类可视化存在很多问题，最关键问题是数据被盗。 “香肠”是图表世界中最真实的窃贼，因为它们在真实数据中添加了空白区域。诚然，“香肠”通过绿色和橙色之间的边缘可以保持高对比度，但是这种对比度的代价太高了。
可以计算出，如果整个列在上表中为100％，则彩色条之间的每个微小间隙大约等于3％。乍一看，不多吧？但是如果有三个不同颜色的部分，需要两个间隙，因此总的可视“盗窃”现象更为严重—每栏6％！而且，如果从圆形图表中计算出被盗的百分比，则该百分比将达到7％左右，每个缺口大约为3.5％。
将缺少的条形部件放回下面建议的变体中，并摆脱了图例作为单独的项。此外，以前未命名的甜甜圈部分获得了新的格式和名称（第四季度的平均值）。
简而言之
1.“香肠”掩盖了真实数据的很大一部分，因此不够准确，无法进行分析和做出严肃的决策。
2.而且，这样的图表在紧凑性方面具有经典的麻烦。他们需要额外的空间，以免显得凌乱。
如何避免
1.不要通过间距破坏整体数据。通常，不要在各部分之间添加间隙，其总和应等于100％。
2.检查图表边缘是否合理舍入-过多的舍入会掩盖有价值的数据。
6. “Skyscrapers”
与华丽的费尔南多·巴普蒂斯塔（Fernando Baptista）的《国家地理》信息图表不同，商业仪表板适合放置等距的“摩天大楼”，因为这些数据都不是精确的。
3D图表本身就缺乏准确性，用户无法快速浏览图表发现异常和趋势时。在下面的图片中，我试图模拟一下吸引注意力的事物。你能分辨出用彩色圆点标记的条的高度是否相同吗？
绿色方块的标记的形状高度是相等的；至于带有玫瑰色圆圈的方块，第一个方块高出3％。好吧，如果问题是数据准确性不足，那么为什么设计人员不将其余的平行六面体调暗，而只将正面突出？如下图所示：
但是，准确性不是唯一的问题。正如尤达大师在模因中所说：“还有另一个。”已经猜到了吗？我的意思是紧凑性和对自然的比拟，展现细微数据波动的能力-而不是这种夸张的过山车，总是起伏不定。
如果简化这些数据，如下图，则可以更好地区分所测量参数的细微变化。如果存在适当的精度和突出显示（例如，选定时间范围内的最高和最低值），则它可以保持深色主题。顺便说一下，我还没有压缩条形宽度，但是现在图表缩小了两倍！
简而言之
1.与数据量相比，“摩天大楼”以及轴测图式图表可视化占据了巨大空间。
2.这样的图表也无法展现细微的数据波动。
3.当“摩天大楼”突出显示“屋顶”时，它们变得更难阅读，因为顶部使“楼层”看起来更高。
如何避免
1.尽量不要在商业图表上使用3D效果。
2.确保图表设计将反应真实的数据，通常这些数据不会像样机那样完美地波动。
7. “Baby cubes”
如果你有孩子，你可能会知道一个叫做婴儿立方体或活动立方体的玩具。它是一个盒子，侧面装有各种手柄，闩锁，插座，开关，算盘，按钮，图形等。当然，这种“婴儿立方体”的所有组件都无法正常工作，但是孩子们在玩立方体时会训练他们的手部动作技巧。
这与数据可视化有什么关系？如今，我看到一种有害的设计师的作法，即绘制视觉上吸引人的仪表板，但仔细检查后，实际上没有什么价值。
“婴儿立方体”是前几章中所有危险样式的集合，是一种误导性的图示，而不是一种有用的工具。在示例中看到，其中充满了各种时尚细节：阴影，透明度，体积，弥散，倒圆角，等距形状等。但是，所有小部件都很笨拙：它们填充了屏幕空间，但提供的数据洞察力为零。
这里不给出“正确”的示例，因为我们已经详细介绍了如何逐步修复数据可视化。
简而言之
1.“婴儿立方体”可能旨在使数据看起来更美观，但不幸的是，它们也失去了准确性和实用性。
2.与普通设计形式相比，圆形，阴影，渐变填充和3D效果更难以承受“不完美”的真实数据。
如何避免
1.事先进行用户和业务研究，并根据研究结果进行仪表盘设计。
2.避免因业务需要而过度简化仪表板设计。
3.进行用户进行测试是尽量使用没有提示性的问题。例如，“第二季度的收入是多少？”对比“您是否可以在屏幕中间看到大窗口小部件显示收入？”
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