在现代商业世界中，数据无处不在。数据可用于更有效地与消费者建立联系，提供更好的透明度，并获得更清晰的洞察力。但数据可能会混乱和混乱，尤其是以深奥的格式呈现时。为任何试图翻译的人提供原始数据最终会导致误解和误解。
数据本身很难说出故事或提出观点，数据可视化可以将数字转换为有意义的指标。准确，易读的图形或图表是以易于消化和理解的方式呈现复杂数据的一种非常有效的方式，特别是因为大约65％的人是视觉学习者。
但是，当然，并非所有数据都是相同的，也不是所有数据可视化。我们大多数人都熟悉一些标准形式的数据可视化，例如饼图，折线图，散点图和时间线等。这些可视化是大多数时候呈现数据的极具影响力的方式。但有时候，需要采用更加个性化的方法来真实地显示您的数据，以告诉您希望它讲述的故事。 幸运的是，创建组合的新颖数据可视化比以往任何时候都更容易，特别是在使用数据可视化软件而不是在Excel中自己构建它们时。但是，为了创建组合数据可视化，首先要记住以下几点：
确保组合可视化是合适的
有时，您需要的是更传统的数据可视化。对于试图理解相当简单和直接的信息的消费者来说，任何其他东西都可能看起来混乱或令人困惑。 合并数据可视化的良好机会的一个例子是当您创建复杂的时间轴时。时间轴可以与折线图甚至多轴图表和其他注释选项结合使用，以提供更详细和精确的信息概览。考虑将项目管理工具中的数据提取到数据可视化工具中，以便更好地了解内部资源的使用情况，并绘制在时间线上完成的项目或任务的数量。组合这些数据集意味着您需要一个项目管理工具，允许您导出数据或直接与数据可视化工具集成。
另一个流行且有用的配对是用回归线覆盖的散点图，这对于以易于阅读的方式显示关系和相关性很方便。同样，可以将列，线和饼图组合在一起，以便以简洁的方式显示大量信息。在分析趋势和比较不同类型的数据时，这尤其有用。
创建组合数据可视化甚至可以像添加额外的y轴一样简单，这允许您显示具有不同度量的两种不同趋势的比较。
寻找值得注意的见解
与任何良好的数据可视化项目一样，在创建组合数据可视化时，您需要不断寻找有用的新见解。数据本身可能有点难以咀嚼; 将数据放入更易于访问的可视化格式可以让您更清楚地了解数据的真正含义。 在决定最佳可视化选项时，请考虑一下您之前已经了解（或认为您知道）的数据。你期望看到哪些重要发现？您对自己可以预测的相信有何结果？首先查找这些内容，但请记住，您的数据中有些故事甚至没有意识到您应该寻找。
通过组合数据可视化，您可以从全新的角度和多个新角度查看数据。利用这一点，看看您是否可以通过创新的方式显示您已有的数据，从而收集任何新的见解。即使您尝试了一些简单的事情，例如同步一些您通常不会彼此关联的图表，将数据组合到非常规的，更多利基可视化是一个很好的机会，以您以前没有看到过的方式查看数据。您还可以尝试从公开来源查看国家或全球数据，以帮助您对内部数据进行基准测试。
突出您的主要发现
一旦确定了您的见解，您就需要确保使用组合的可视化来支持您的故事。同样，数据本身也很棘手，有点干。这就是可视化对其演示如此重要的原因。但是，以有利于您想要讲述的故事的方式优化可视化并不总是容易的。
了解您真正需要的可视化类型是此过程中的一个重要因素。在创建和分析阶段，创建许多不同的可视化并尝试各种选项是很有价值的。虽然这些选项是获得更好地理解原始数据的好工具，但并不需要与客户，客户或内部利益相关者共享这些选项。
相反，请确保您真正了解您的可视化将如何被感知。了解您的受众。理解您的数据。将您的可视化视为局外人，以确保您根据要突出显示的结果选择正确的选项，并在您提交之前了解他们的内容。
始终提供上下文
在数据可视化方面，上下文是关键。虽然任何可视化都是如此，但它与组合可视化特别相关，因为它们确实在如此小的空间中提供了如此多的信息。
在组合数据时，某些细节和解释很容易在战斗中丢失。提供大量标签，标题和其他注释可能看起来有点笨拙，但这是处理组合数据以确保可视化易于理解并且可以准确解释潜在复杂数据的必要步骤。