本篇教程介绍了大数据分析 大数据可视化需避免的3个误区，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

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　　最近，很多企业都在谈数据可视化，其受关注的程度不次于大数据。数据可视化是正确理解数据信息的最好方法，甚至是唯一方式。出色的可视化产品可以让用户对自己目前关注的事情一目了然,并可以快速给出建议，随时随地分享。在大数据时代，如果你的数据展示方法不对，可能会破坏数据可视化效果。
 
　　误区一:显示所有的数据
 
　　尽管我们多次被告诫，大多数人并不关心你对多少数据做了多少量化指标的处理，他们不在乎你每天可以处理多少数据，或您的Hadoop集群有多大。用户想要的是具体的或者相关的答案，并且他们希望越早得到越好。但是有些数据可视化工具，还是会把无关的数据显示在页面上，目的是希望接近企业所需，但事实上造成了用户很难找到有价值的信息。
 
　　现在仪表板应用非常流行，其指导思想是可以“显示所有状态的数据。大多数性能是枯燥的数据展示，而多异化功能则被隐藏。其实，好的仪表板数据展示，是把重要数据做了了趣味化的展示处理。让用户做一个有效排序，哪些是优先处理，哪些需要延后处理。数据可视化可以达到仪表盘达不到的能力，可以更好地处理数据报告。
 
　　误区二:显示错误的数据
 
　　显示错误的数据和显示所有的数据同样存在隐性危机。在数据可视化操作中，显示的信息子集与数据是相关的关系。比如你关心销售数据，您可能也关心每个地区或者个别销售人员的销售数据，考虑通过数据做出决策。把几个关联性很强的图表进行折中处理，选择一个图片来展示，这实际上需要一个复杂的数据可视化能力来完成，而且相关几个图片的数据必须做到干净、清晰。
 
　　误区三:美化数据展示结果
 
　　即使你采用干净的数据绘制图表，你仍然会弄错。因为特殊化的表格类型展示很少见，绝大多数的可视化需求都是用来满足线形图、饼图等基本图形。
 
　　要想美化数据展示，在处理关键数据字与段之间的关系时，就应该考虑把指定字段加在坐标轴上。按照组别、类别、数据时间、数据量级以及重要性进行划分，尤其是颜色类别一定要有，并且可以自定义亮度和饱和度，确保在使用本标签或者其他标签的时候做到准确无误。
 
　　为了避免失误，最好的方法是专注于你的目标。在可视化应用之前就应该考虑：我们关心什么？需要做什么？要解决什么问题？要看到怎样的数据？以怎样的结构和关系来展示？要突出哪些数据？当你能够回答这些问题时，你就可以进行数据可视化的设计或者应用了。
 
          

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