数据可视化是指以可视化和交互式的方式显示相对模糊的数据，从而生动直观地表达数据中包含的信息和规律。踏入互联网大数据时代，各个领域对统计数据的高度重视水平不可估量，接踵而来的是对统计数据开展一站式服务融合、发掘、剖析、数据可视化的要求日渐急切，数据可视化展现出更加充沛的活力。
我们在第一次做大数据可视化的时候不小心会犯错，毕竟是第一次没有经验，可能会造成企业的损失。接下来开维创帮您总结了几个做大数据可视化分析时我们经常会遇到的几个错误。
早在几十年前，可视化图形就出现在了我们的工作中，例如：条形图、饼图、散点图等等，人们早就已经习惯这些传统数据图表。
然而，有些人认为传统的东西不能吸引读者的目光。他们认为新的令人兴奋的图表应该用来使可视化变得有趣。然而，这个想法完全忽略了数据可视化的重点。
可视化中最重要的还是数据，因为可视化是以数据收集、数据分析、数据展示这几个步骤为主，而不是把数据集放进去。
因此我们在制作图表时，需要在功能和独特性两者之间得到平衡。如果我们想要新颖的数据那样会让数据变得难以理解。我们要把数据当做我们永远的目标。
如果你要分析很多数据时，要选择对数据做简单的聚合，而不是把每个数据点展示出来。因为只展示数字比展示数据的抽象图形更好。
每年双十一时，天猫的销量大屏上，我们更关心交易数量，至于这些数字是有哪些品类的商品提供的，用户画像有什么信息时，这些数据在后续的分析中会用到，但是在大屏上是不会展示出来的。
当你的数据很少时，可以用表格展示数据，那就没必要把数据制作图表展示，因为这样会增加你的工作量。
数据可视化著作的表面很关键，终究数据可视化是与视觉有关。大家会根据你展现的內容和方法开展分辨，尽管不好看的图表并不等于所做的剖析也不太好。
用心打造出的艺术美学著作并不可以填补基本（统计数据）差的数据可视化的缺点。你必须开展有效剖析和设计方案，要充分考虑总体目标和读者群。 没有前者，你的作品不过是漂亮的照片，没有后者，那也不过是软件输出的内容。
我们搜索“可视化方法”时，百度上会出现很多“规则”，另外包括专家的意见或者写的书，这些就是说明一些准则。
我们经常墨守成规，把这些规则应用于可视化作品中，无论是针对特定应用，如分析、报告和演示。并非说标准全是错的。只是你需要知道何时使用它。并记牢大部分数据可视化标准是就总体而言的就充足了。
大数据分析
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