数据可视化是正确理解数据信息的最好方法，甚至是唯一方式。出色的大数据可视化产品可以让用户对自己目前关注的事情一目了然，并可以快速给出建议，随时随地分享。
通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容，增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，或者更糟的是，完全背道而驰。目前，在大数据技术的推动下，我们已经进入信息智能时代，那么大数据可视化需要避免哪些误区？
误区一：显示所有数据
尽管我们多次被告诫，大多数人并不关心你对多少数据做了多少量化指标的处理，他们不在乎你每天可以处理多少数据，或您的Hadoop集群有多大。用户想要的是具体的或者相关的答案，并且他们希望越早得到越好。但是有些数据可视化工具，还是会把无关的数据显示在页面上，目的是希望接近企业所需，但事实上造成了用户很难找到有价值的信息。
现在仪表板应用非常流行，其指导思想是可以“显示所有状态的数据。大多数性能是枯燥的数据展示，而多异化功能则被隐藏。其实，好的仪表板数据展示，是把重要数据做了了趣味化的展示处理。让用户做一个有效排序，哪些是优先处理，哪些需要延后处理。数据可视化可以达到仪表盘达不到的能力，可以更好地处理数据报告。
误区二：显示所有的数据
显示错误的数据和显示所有的数据同样存在隐性危机。在大数据可视化操作中，显示的信息子集与大数据是相关的关系。比如你关心销售数据，您可能也关心每个地区或者个别销售人员的销售数据，考虑通过数据做出决策。把几个关联性很强的图表进行折中处理，选择一个图片来展示，这实际上需要一个复杂的数据可视化能力来完成，而且相关几个图片的数据必须做到干净、清晰。
3
误区三：美化数据展示结果
即使你采用干净的数据绘制图表，你仍然会弄错。因为特殊化的表格类型展示很少见，绝大多数的可视化需求都是用来满足线形图、饼图等基本图形。
要想美化数据展示，在处理关键数据字段之间的关系时，就应该考虑把指定字段加在坐标轴上。按照组别、类别、数据时间、数据量级以及重要性进行划分，尤其是颜色类别一定要有，可以自定义亮度和饱和度，确保在使用本标签或者其他标签的时候做到准确无误。
数据可视化是正确理解数据信息的最好方法，甚至是唯一方式。出色的大数据可视化产品可以让用户对自己目前关注的事情一目了然，并可以快速给出建议，随时随地分享。在大数据时代，如果你的数据展示方法不对，可能会破坏数据可视化效果。
