1、数据过载问题

可视化内容过于拥挤，数据过多，很多不必要的内容可能会让数据更加难以理解。例如，三维图表虽然看起来令人印象深刻，但它们往往会使数据的解释更加困难。

超过5个数据内容的组件，确实能够展现出大量信息，但如果读者们无法区分哪些是有用的、哪些是无用的，展现再多的信息也是毫无价值。一些不必要的插图、文字等等也会使得数据可视化冗杂。对于数据可视化来说，大多数情况下，少即是多。

2、访问轴数值设置不当

在处理定量数据时，条形图或折线图是两种最佳的可视化方法。但是，很多数据分析爱好者都会出现一个与图表轴相关的错误：对于较大的Y轴值来说，如果初始值设定到大于零，那么很可能会截断某些条形值，影响数值的准确性。

3、数值比例不清晰

饼图是一种非常流行且受欢迎的数据表现形式，然而却一直饱受非议。

原因在于，如果不在图表中加入图形文本，那么实际上很难区分饼状图每一段的大小(你能看出类别1数据78和类别2数据80的区别吗的差异吗?)，所以，想要确保图表清晰明了，所有区域都要添加标签。另外，使用饼图时，还要注意类别数量，细分太多也可能导致无法区分每个区域。

4、混乱的交叉线

位于特定范围内的数据通常用于展示随时间的变化。因此，折线图是传达数据之间的变化或差异的有效方式。您可能已经开始注意到这里的趋势，但重要的是不要在图表中使用太多的线。在图表上有大量的交换线会很快变得混乱，因此我们建议不要使用超过4个系列。

重要的是，用户不应一味专注于设计美学，却牺牲数据的呈现精确度。用户可以使用不同类型的可视化形式(例如地图、直方图或图表)来相互补充，从而提供更全面的新闻讲述和更多基于数据的新闻。尤其是在人们身处不确定的时期时，可靠的事实和信息至关重要。

5、引人误会的色彩对比

色彩是最具说服力的设计元素之一。即使是细微的色调变化也会引起强烈的情绪反应。在数据可视化中，强颜色对比度可能会让观众认为价值差距比实际情况更大。

在没有附加背景的情况下，这张热力图的高对比度配色方案使其看起来好像红色区域比较暗区域代表更高的数值量级。

例如，热力图用颜色描述值的大小。较高的值显示为橙色和红色，而较低的值显示为蓝色和绿色。值之间的差异可能很小，但颜色对比会产生热感和增强的差距感。

尽管如此，数据可视化工具可能会故意犯下一些常见错误，制图人也可能会犯下一些错误。例如，这些内容可以用于服务政治议程或操纵某个故事情节，并且完全误导读者。

6、2.3D图形使用不当

3D图形在数据可视化方面带来了两个严重的问题。

当一个3D图形部分阻挡了另一个图形时，就会发生遮挡。这是在自然世界中模拟空间的结果，在自然世界中，对象的X，Y和Z坐标不同。在数据可视化中，遮挡会遮盖重要数据并创建错误的层次结构，其中无遮挡的图形显得尤为重要。

当3D图形通过缩短缩入图片平面或从图片平面伸出时，就会发生失真。在绘图中，节距使对象看起来好像它们占据了三维空间，但是在数据可视化中，它创建了更多错误的层次结构。前景图形看起来较大，背景图形较小，并且数据序列之间的关系被不必要地扭曲了。

7、省略基线和截断量表

数据变化有时很大，例如根据地理区域衡量收入水平或投票习惯时。为了使可视化效果更加生动或美观，设计人员可以选择操纵图形上的比例值。

一个常见的示例是省略基线或在零以上的某个地方开始Y轴，以使数据差异更加明显。

8、选择错误的可视化方法

每种数据可视化方法都有其自己的用例。例如，饼图用于比较整体的不同部分。它们适用于预算明细和调查结果(同一个饼图)，但并不是要在不同的数据集(不同的饼图)之间进行比较。

饼形图可用于可视化三个竞争企业的收益，但条形图可使两个企业之间的差异(或相似性)更加明显。如果可视化旨在显示一段时间内的收入，则折线图将比条形图更好。

饼图用于比较整体的各个部分。使用它们比较不同的数据集(例如不同公司的收入)，不会给观看者带来什么洞察力