1.数据质量问题

如果数据本身有误，那么数据可视化就没有意义。数据质量问题包括数据缺失、数据错误、数据不一致等等。数据可视化工具无法解决数据质量问题，只能更好地呈现数据，因此在进行数据可视化之前，需要对数据进行清洗和处理，以确保数据质量。

2.数据可视化类型选择问题

不同的数据类型和分析目的需要不同的可视化类型。在选择可视化类型时，需要考虑受众的技术水平、数据大小和数据特征等因素。同时，选择适当的颜色、字体和图表类型，以确保用户可以更好地理解数据。

3.可视化过度设计问题

有些数据可视化工具提供了大量的图表类型和视觉效果，但是过度使用这些效果会导致用户分散注意力，而无法真正理解数据。在设计数据可视化时，需要避免过度设计，简洁明了、易于理解和快速分析才是关键。

4.数据保密和隐私问题

很多数据可视化涉及到敏感数据，如金融数据、医疗数据等，如果数据泄漏会造成巨大的损失。在进行数据可视化时，需要采取必要的措施来保护数据的隐私和安全。

5.大数据处理问题

随着数据规模的不断增大，传统的数据可视化技术已经不能胜任。在处理大数据时，需要使用更高效的可视化工具和算法，以确保快速、准确地分析和呈现数据。

6.多维数据可视化问题

随着数据越来越多元化和复杂化，如何更好地呈现多维数据成为了一个挑战。在进行多维数据可视化时，需要选择合适的可视化类型和方法，同时需要考虑数据间的相关性和交互作用，以便更好地理解和分析数据。

7.设计效果评估问题

数据可视化的第七个难点是设计效果评估问题。在进行数据可视化设计时，需要考虑受众的反馈和意见，并对可视化效果进行评估和改进。同时，需要了解用户使用数据可视化的情况，以便优化设计和改进用户体验。

8.多平台兼容性问题

在不同的操作系统和设备上，数据可视化的效果可能会有所不同。因此，在进行数据可视化设计时，需要考虑多平台兼容性，以确保用户可以在不同的设备和环境下获得相同的体验。

总之，数据可视化是一个复杂的过程，需要在数据质量、可视化类型选择、设计效果评估等多个方面进行深入的研究和探索。在解决这些难点的同时，将复杂数据转化为图形和图表，以便用户更好地理解和分析数据。