数据可视化技术是一个十分重要的技术，为什么这么说呢？这是因为当我们做完数据分析工作以后，我们需要把数据分析结果呈现出来给领导或者客户，这就需要数据可视化的技术。有很多朋友在学习数据分析的时候重视前面的知识，而对于数据可视化重视不够，这就使得前面的工作基本上白做了，那么数据可视化的注意事项是什么呢？
1.数据可视化的注意事项是什么呢？
数据可视化的注意事项具体有六种，第一就是生成图表并验证是否正确，是否和预期一致。第二就是细节调整，坐标轴、颜色取值、图例位置、图上标签、图表标题等细节。第三就是在恰当处备注文字说明。第四就是明确图表想说明什么业务问题、业务逻辑 、数据分析结论。第五就是确定关系和对比的维度，是时间趋势、比较，还是分布关系，对比维度、空间、特定标准。第六就是根据对比关系，数据维度，数据分类多少选择合理的图表，每一种图表都有它自身的优点和局限性。
2.一个好的数据可视化的标准是什么？
那么什么是好的数据可视化呢？其实数据可视化只要能够做到简单、充实、高效、兼具美感，这样的就是数据可视化。成功的可视化，虽表面简单却富含深意，可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解，管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。其中，文章提到的简单就是不能让人花了时间又看得一头雾水，甚至被误导得出错误的结论。准确 用最简单的方式传递最准确的信息，节约人们思考的时间。 最简单方式就是最合理的图表，需要根据比较关系、数据维数、数据多少选择。而充实也是数据可视化的要求。
一份数据分析报告或者解释清楚一个问题，很少是单一一个的图表能够完成的，都需要多个指标或者同一指标的不同维度相互配合佐证分析结论。而美感则分为两个层次，第一层是整体协调美，没有多余元素，图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是经过合理安排的 ，UI设计中的四大原则同样适用于图表。第二层才是让人愉悦的视觉美，色彩应用恰到好处。把握好视觉元素中色彩的运用，使图形变得更加生动、有趣，信息表达得更加准确和直观。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据可视化的相关知识，相信大家由此会更加重视和理解数据可视化，为了让我们的工作更加出色，一定要把数据可视化好好学起来哟。