1.明确目的

数据可视化应该解答重要的战略问题，提供真正的价值并帮解决实际问题，例如可以用于跟踪性能、监控用户行为和测量流程的有效性。在项目开始前花时间明确目的和优先级会让最终的结果更有用，并防止浪费时间创建不必要的可视化效果。

2.使用视觉效果正确展示数据

由于存在很多不同类型的图表，所以决定哪种类型最适合可视化呈现本身就是一门艺术。正确的图表不仅让数据更容易理解，而且能以最准确的方式呈现数据。要做出正确的选择，就要考虑需要传达什么样类型的数据，以及要传达给谁。

3.使用清晰的标签和注释

标签和注释应该清晰、简洁，以便观众能够理解数据的含义。标签和注释应该准确反映数据，避免误导观众。

4.可视化元素保持一致性

可视化元素应该保持一致性，例如颜色、字体和图表类型等。当然，重要的数据和信息应该突出显示，例如使用颜色、字体和加粗等，这有助于观众更容易地理解和解读数据。

5.限制可视化元素的数量

可视化元素的数量应该尽可能少，以避免信息过载和混淆观众。应该仅显示必要的数据和信息。

6.提供交互性

交互性可以帮助观众更深入地了解数据和信息。例如，可以使用下拉菜单、滑块和鼠标悬停等功能来提供交互性。

7.数据可视化结果必须实事求是

数据可视化结果必须实事求是，不可规避“异常数据”。所以真实地反映商业数据，才能帮助我们发现问题，掩盖问题只会带来更大的损失。如果数据非常庞大，就不能随意忽略自认为无关紧要的数据部分。找出核心数据指标和异常数据，重点显示核心数据指标，分析异常数据产生问题的原因。最后给出合理准确的数据分析结论。