以前我們看到一個做得很爛的圖表，或者穿幫的數(shù)據(jù)可視化作品時，往往是將它們嘲笑一番也就算了。但有些時候，尤其是剛過去的這一年，我們好像更難分辨一個可視化作品是單純的糟糕產(chǎn)物，還是出于偏見而刻意制造的虛假信息。

當然，用數(shù)據(jù)來撒謊已經(jīng)不是什么新鮮事兒了，但現(xiàn)在圖表越來越容易被廣泛傳播，網(wǎng)上到處都是，而其中好多傳遞的是假象。你可能只是隨便瞟了一眼，但一個簡單的信息也可能在腦子里生根發(fā)芽。在你還不知道的時候，小李子已經(jīng)在桌子上轉(zhuǎn)起了陀螺，而沒人關(guān)心它會停下來還是會一直轉(zhuǎn)下去。　　自然而然地，現(xiàn)在我們需要快速看穿一個圖表是否在撒謊，而這篇圖文就是你貼心的指導手冊喲。

01

截斷數(shù)軸

左邊的y軸數(shù)據(jù)從10開始，純粹的瞎話。右邊的數(shù)據(jù)從0開始，很好?！　￠L度是柱狀圖視覺呈現(xiàn)的關(guān)鍵，所以當某些人通過截斷數(shù)軸而故意把長度縮短時，整個圖表的差別就變得更明顯了。這些人想要展現(xiàn)出比實際情況更劇烈的變化。我在另一篇文章里詳細談了這個問題。

02

雙重數(shù)軸

它用了兩種差距極大的比例，可能是為了強行扯上因果關(guān)系?！　⊥ㄟ^使用雙重數(shù)軸，數(shù)據(jù)的量級可以根據(jù)兩種度量來縮小或擴張。人們通常用它來表達相關(guān)度和因果關(guān)系?！耙驗檫@個東東，另一個事兒發(fā)生了，看，很清楚吧?！薄　∵@個假相關(guān)數(shù)據(jù)的項目是個極好的例子。

03

總和不對頭

餅圖中所有部分的比例加起來超過了100%。　　一些圖表專門要展示總體中的某些部分，而當這些部分加起來超過了總和，問題就很大了。比如，餅圖代表的是總共100%，而如果每個扇形的比例加起來超過了100%？怪怪的噢?！　】梢钥纯催@個搞笑的例子。

04

只看絕對值

這其實只是人口分布圖。當你對比不同地方、種類或群體時，你必須考慮相對值，公平比較　　任何事物都是相對的。你不能因為某個城鎮(zhèn)發(fā)生了兩起搶劫案，另一個只發(fā)生了一起，就說第一個鎮(zhèn)更危險。萬一第一個鎮(zhèn)的人口是第二個的一千倍呢？更有效的方式往往是對比百分數(shù)和比例，而非絕對值和總值?！　∵@幅圖表很直白地展現(xiàn)了人口絕對數(shù)的影響。

05

有限范圍

左圖看上去增幅很大，但右圖顯示出這只是常態(tài)，且選定時間內(nèi)的增幅實際并不明顯?！　∪藗儍A向于精心挑選日期和時間段來配合特定的敘事，所以更應該考慮到歷史背景、時常發(fā)生的事件，以及合理的用來比較的基準。　　當你研究全局時，可能會發(fā)現(xiàn)有趣的事情。

06

奇怪的分級

左圖只有兩個分級，大于1的究竟包括些什么？可能在打掩護。右圖更好，展示了更多變量。　　有些可視化作品會過分簡化一個復雜的模型，而非展示出原數(shù)據(jù)中完整的變量范圍。這樣做很容易會把一個連續(xù)的變量轉(zhuǎn)化為從屬于某一類別的變量?！　V泛的分級在某些情況下很有用，但復雜性往往才是事物的意義所在。要防止過分簡化。

07

混亂的面積比

30是10的三倍，但或許是為了增加顯著性，圖上最大的矩形比最小的大得可不止三倍?！　∪绻凑彰娣e來進行視覺上的編碼，圖形的大小比例就該是面積的比例。有些人卻在做面積編碼的可視化時，改變邊長的比例來突出大小對比，完全是為了抓馬啊?！　∮袝r這種錯誤是無意間造成的，更需要警覺。

08

操控面積維度

上下兩個圖形的面積相等，但看上去很不一樣?！　』蛟S有人懂得怎么用面積來做視覺編碼，卻還（gu）是（yi）做出了上圖這樣的東西。我還沒見過如此夸張的例子，但以后說不定就會有。我打賭連象形圖都能出現(xiàn)，等著瞧吧。

09

為了三維而三維

千萬別當你看到一個明明沒必要還強行用三維的圖表，請質(zhì)疑它的數(shù)據(jù)、圖表、作者及圖表衍生出的任何事物?！　?br>

更多數(shù)據(jù)分析內(nèi)容

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