1.数据不准确或缺失

数据可视化的核心是数据，如果数据不准确或缺失，就会导致可视化结果的不准确性和误导性。因此，在进行数据可视化前，必须确保数据的准确性和完整性，以避免产生误解或错误的决策。

2.不适当的数据可视化形式

不同的数据可视化形式适用于不同类型的数据和目的，如果选择不适当的数据可视化形式，就会导致可视化结果的不清晰或不具有说服力。因此，在进行数据可视化时，必须选择合适的可视化形式，以便更好地传达数据的信息和洞察。

3.缺乏上下文信息

数据可视化结果必须结合上下文信息才能更好地理解和解释，否则可能会产生误解或误导。例如，在展示数据趋势时，必须提供时间范围和参考点，以便更好地了解数据的变化和趋势。

4.过度设计和修饰

过度的设计和修饰会影响数据可视化结果的清晰度和可读性。因此，在进行数据可视化时，必须避免过度设计和修饰，以确保数据可视化结果的简洁、直观和易于理解。

5.数据保护和隐私问题

在进行数据可视化时，必须注意数据保护和隐私问题，以避免泄露敏感信息和违反法规。因此，在进行数据可视化前，必须确保数据的安全性和合法性，并采取适当的数据保护和隐私保护措施。