它是微软的数据可视化服务

这些是在呈现数据可视化时通常会发现的最常见错误。在您的数据分析过程中，请牢记这些。我们还会告诉您如何避免和避免它们。

无论您有多少数据，您都应该有选择地在数据可视化演示文稿中呈现的信息。否则，您可能会让听众不知所措，他们可能无法理解您演示的意图和目的。

无论您收集的数据有多么有趣，只选切特数据择那些直接影响演示文稿中心主题的数据。如果您发现删除某些内容太困难，您可以在演示文稿中专门留出一个额外部分来展示它们，但前提是您已经完成了核心部分的展示。

尽管您可能认为它是一个小细节，但颜色是数据可视化中最重要的元素之一。它使得公众能够快速区分不同的数据并在头脑中对其进行分类。而且，不管你信不信，颜色在记忆概念的过程中有很大帮助。

由于所有这些原因，如果您使用非常相似的颜色，将使您的数据可视化更加难以理解。

我建议您不要使用同一颜色的不同色调，而是使用完全不同的颜色，并为每条信息或概念分配一种定义它的颜色，尽管最后一点可能有些主观。

不要太多，也不要太少。尽管颜色对于数据可视化至关重要，但也不应过度使用颜色。使用过多的颜色可能会让观众感到困惑，无法区分信息。简而言之，过多的颜色与过多的信息具有相同的效果。

为了避免这种情况，请勿在单个图表、图解或地图中包含太多变量或因素。仅选择那些会增加价值且真正重要的变量或因素。

您还可以将相似的不同数据分组到单个变量下，从而减少需要着色的元素数量。

这就是为什么在图表中人们被我们还彻底重新设计了产品类别部分分为不同它是微软的数据可视化服务的年龄组（18-25 岁、26-45 岁和 65 岁以上）以及为什么不为每个年龄段使用单独的条形图的原因之一。

创建数据可视化的工具

当处理少量数据时，数据可视东北手机号码表化可以以更手动、自动化程度更低的方式进行，由人员创建自己的图表并计算适当的百分比。

然而，在涉及大量数据的业务层面，这是不可能的，必须使用专门为此目的设计的工具来实现数据可视化。

Excel 和 Google Sheets 等工具也相当简陋，所以我想向你展示一些最有趣的数据可视化工具，以使你的数据可视化更加出色。

当然，这些工具可以让您根据自己的喜好选择布局和数据可视化的各个方面。