由于技術能力的提高，近年來數據可視化變得更加易于使用。許多軟件程序和其他工具可以幫助人們快速“看到”數據，而在過去則需要花費更長的時間。
雖然沒有大量文本或者電子表格的數據來理解數據，這對于某些人來說是非常有利的，這取決于他們更喜歡如何消化數據，而理解錯誤信息可視化也是非常重要的。數據分析師有責任阻止它，以便人們正確地解釋分析。
人們可以更快地理解視覺數據
數據可視化提供如此寶貴的機會的原因之一是，根據一些統計數據，人們可以比文字更快地處理圖形數據。具體而言，一項研究發現人類可以在13毫秒內處理圖像。這意味著數據解釋理論上可以在有意識的思考之前開始，讓人們立即開始了解他們所看到的事物。
對學習風格的不同意見和見解
幾十年來，人們相信有著不同的學習風格，當個人收到最適合自己風格的內容時，他們最有可能理解它。這個概念在社會上仍然普遍存在，盡管科學家們很難證明這種學習方式的存在，但大多數人仍然認為這是有效的。
因此，那些認為“需要直觀地呈現數據，因為觀眾中有很多是采用圖片學習的人”的數據專家可能依賴于過時的信息。與其把注意力放在觀眾可能想看的東西上，不如想想圖片是否會使某些數據比僅僅通過文本更具教育性。
數據可視化的一個積極的方面是，它可以照亮在其他無圖像格式中不容易識別的統計數據。因此，當人們以其他方式查看數據時，往往會突出顯示不明顯的趨勢和模式。
呈現可視化數據的方法
同樣，拍攝紀錄片的時候，電影制片人也有一個特定的目標，數據分析師通常也有目標。記住一個人能夠以多種格式呈現視覺數據是至關重要的。而如果準備向觀眾席展示圖表，可以用各種圖形表示。
在樂觀的情況下，這種方法允許數據分析人員找出最有效的方法讓人們了解統計的故事的核心。但是，確保數據不會以導致錯誤信息可視化的方式呈現也是至關重要的。
導致錯誤信息可視化的常見因素有哪些？
當人們看到通過數據可視化解釋的信息時，他們必須記住要問自己，顯示的內容是有意還是無意的，而只是顯示部分故事。根據新聞報道，個人可以通過查看事實和進一步研究更深入地了解其他相關的內容是否被覆蓋。
除了不能說明整個故事的圖表之外，還有其他一些可能發生錯誤信息的方式。例如所使用的色彩的急劇變化，例如從深紫色迅速轉變為明亮的黃色，可能會使人們錯誤地認為圖表顯示出實質性的變化。
或者，數據分析人員可能會創建一個Y軸的條形圖，該圖不會從零基線開始。因為人們習慣于從零開始向上工作的那種圖表，他們很容易忘記檢查他們正在看的那個圖表。有些觀眾也可能坐在距離可視化數據的地方太遠而無法仔細檢查，特別是當它放映在大型禮堂的屏幕上時。
可視化的數據也可以如此迷人，以至于人們只會考慮其令人印象深刻的外觀。他們不會強迫自己看到過去所有令人眼花繚亂的動畫或顏色，想知道他們是否錯過了任何東西，或者制作可視化的人是否隱藏了一個特定的數據集，同時引起了別人的注意。
在查看圖形表示的數據時，大小和分段也會導致人們得出錯誤的結論。有時候，個人會創建帶有太多部分的餅圖，而也有不正確的比例的圖表。
具有這些錯誤的視覺數據的創造者可能不是故意撒謊。其問題可能來自能力不強或粗心。即使如此，錯誤信息可視化也可能導致重大問題，特別是當人們在做出業務決策時依賴有關數據。
把意識轉化為行動
現在人們已經知道錯誤信息可視化如何以及為何會扭曲數據，因此可以反擊它，并確保它不會損害發現。在向觀眾呈現可視化數據之前，問問自己觀眾是否可能不知不覺地從中提取無效信息。有沒有辦法讓這種情況變得不太可能？
此外，盡可能多地提供關于數據的場景。不要指望人們做更多的獨立研究，使他們對所提供的材料有更全面的了解。他們中的大多數可能只是看看他們看到的而不是質疑，這就是為什么人們需要用相關的信息填補空白，以幫助他們準確地理解整個畫面的原因。
缺乏意識可以防止一些最常見和潛在的誤導性分析失誤。通過運用這些知識避免錯誤信息的可視化，可以幫助人們以有價值的方式使用和解讀數據。
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