数据可视化是数据呈现的趋势，很多人却对此产生质疑，认为数据可视化只不过是走花哨、抬逼格。更有人举出例子，说做了各类图形化报表，领导只是“嗯，哦”了一下，决策仍就是拍脑袋决定。
质疑分析
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首先，要搞清楚数据可视化和信息图两者的概念好和实际应用。
信息图是指数据的可视化表现形式。主要应用于必须要有一个清楚准确的解释或表达甚为复杂且大量的信息，例如在各式各样的文件档案上、各个地图及标志、新闻或教程文件，表现出的设计是化繁为简。
数据可视化是数据视觉表现形式的一种技术，实际应用于数据生产、分析过程中的决策辅助，大量服务于企业机构。
为什么会有这样的质疑呢？打个比方，数据可视化就好比一杯烧酒，适量喝暖身，过渡喝伤身，甚至纸醉金迷，不知所以。
可视化诞生的目的肯定是冲着好的方向去的，目的就是直观地展现数据，让花费一个小时才能归纳的数据量，转化成一眼就能读懂的指标；让加减乘除、各类公式权衡计算得到的两组数据差异，在图中颜色敏感、长短大小即能形成对比；让拿着各类excel报表愁眉苦脸的领导，对手中拿着酷炫报告的你，赞赏有加。
很多经典的应用，比如股市里的K线了，其试图以可视化的目的来发现某些规律。
再如布林线之类的，像石头剪子布游戏扩展到斯派克蜥蜴纸的游戏，也可以用一张信息图来显示 ，跟上边的图差不多，放大后，单从点的方式来看也方便的不少，更重要的，此类图实现了信息的压缩，最少的路径达到了信息量最大的目的。
而以下的信息图
这一类表达形式在新闻媒体中比较多，大家看到的微信、微博、经常通过信息图直接呈现结果，某个现象，帮助达到耳目一新的传播效果。媒体有媒体的立场，有他们的目的，这里不多阐述。
复杂的数据可视化有可能本末倒置
比如以上数据可视化的图，数据量多、复杂，私以为归纳不出信息。如果只是为了让数据都堆砌在图表里，看起来很酷的话，很容易本末倒置。这里会涉及到主观心理，你的分析会遵从你已经构想好的分析去“执行”，没错，就是执行，会让你的数据报告看起来不那么可观。举个最简单的例子（自己编的，可能不那么恰当，只为陈述观点），比如一组数据，98、97、96、97、99、96。
同样一组数据应为坐标轴的分度不同，差异很大。左图的心理是为了反映个学生间的差异，有图的信息是为了反映整体情况。撇去图不看，只看数据，差距不大确实无可比性。
数据可视化是通过处理数据来反映一些问题和规律，而不是将结果夸张化。
有趣的信息图也是知识获取的有效途径
无论数据可视化还是自信息图，能从有用到有趣的过程，有趣明显能激励人读下去，就是易读了。
比如，生物存活年限
比如，结合实物场景，生动展现数据。
使用箭头，创造流动感
实际应用的数据可视化。
这一类用得最多的是企业机构，信息化部门、数据部门和业务部门了。这些实际生产过程中的数据，需要落实到切切实实地决策和管理中来。比如帆软报表FineReport以及FineBI搭建的数据可视化分析平台。
利用大屏监视企业全局重点指标。如各业务，如销售、财务、供应链的主题分析
维度切换实现不同角度的数据展示和分析。
最后，题外话。数据可视化已经不满足于信息的呈现，而更应该落实到有据可循的分析和决策制定中去（如上文讲到的实际案例，大家可自行对比）。
假设，领导拿到这份销售报告，发现这季度的销售量下滑得厉害，究其原因时，毫无头绪，还得问销售经理，如果你在制作这类数据可视化报告的同时，能够有意识的植入分析的思考，链接到各大区销售情况，各区域销售成本支出，或者回款滞留情况，项目进展进度等相关的数据报表，我认为这才是一份合格的数据可视化报告。
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