数据分析能力逐渐成为职场通用技能之一，「对数据敏感，较强的数据分析能力」也经常在各大公司的招聘岗位需求中出现。

不仅是数据分析专业人员，运营、产品、市场等各个岗位都需要掌握一定的数据能力，但是在刚刚开始入手时，很容易掉进误区中，影响工作效率的同时，也发挥不出数据分析真正的作用。

接下来分享下数据可视化最容易掉进的三大误区，大家一起避免下吧！

误区一：过度可视化

可视化最重要的优点就是直观、美观，所以为了数据展示，会出现所有数据都想法设法可视化的情况。

但是可视化的目的是为了表达数据，所以遵循数据逻辑，展示数据问题才是最重要的，不是所有数据都必须做成炫酷图表。

示例

这个图表给人的感受就是不清楚作者要表达什么。根据文字可以看到是不同渠道的阅读情况，选择了雷达图，但是实际数据又看不清楚问题

对于这样的情况，提前了解数据特点，选择合适的图表展示，不强求选择炫酷的图表才是最正确的。

建议：

1、明确可视化分析的目的之后再做图，不强求可视化

2、了解熟悉各类图表的适用场景和范围，例如柱形图更适合分类数据，折线图更适合时间变化维度，占比类适合选择饼图等等

3、避免将图表做的太复杂或者太简单，关注受众的感受

误区二：显示所有数据

对于受众来说，并不在乎我们做分析使用了多大的数据集、处理了多少数据，他们希望的是从数据可视化报告中看到数据问题，问题原因的探索。所以在可视化报告中，我们不需要展示所有的数据信息，删繁就简，保留最有价值的数据信息。

示例：

这个图表给人的感受就是看不清，不清楚到底要表达什么。表面上看是按照时间和项目2个维度看数据的变化，实际由于数据量在不同时间上和项目上差别很大，导致表达不清。

建议：

提前了解数据情况，对于数据进行筛选清洗，保留有价值的数据部分，清晰展现数据问题。

误区三：只会展示不会分析

很多同学在刚开始时，对可视化的理解都是把数据转化成图表就可以了，但是数据分析的过程中，通过可视化的形式，对数据进行对比、细分等，得出问题及原因，寻求解决方法才是重要的

示例：

分析要求：对今年第一季度销售情况进行分析

错误示例：

示例中，根据分析要求和数据情况，对目前的销量、订单等情况做了展示，很清晰直观，但是并没有针对销量的变化等做出深入的分析，老板看了肯定想问“所以呢？然后呢？”

只展示不分析的数据报告，基本等于没用?‍

建议：

1、增加同环比、细分对比等分析图表

 例如，订单量的同环比情况，新老用户对比，复购情况等，从数据变化的原因入手

2、掌握常用数据分析方法：5W2H、细分分析、画像分析、漏斗分析等等，帮助自己深入发现数据问题

3、熟悉业务，从产品、运营、渠道、用户、利润几大方面详细了解业务逻辑，这样分析的时候就可以以业务为导向

例如，使用常用的数据分析工具BDP个人版的同环比功能，一目了然的看出重要数据的增长变化

利用漏斗分析，了解转化率，确定转化过程中的问题等等。

总结

数据可视化作为目前最火的职场技能之一，很多小伙伴都开始入手学习尝试，掌握方法论和技巧的同时，避免踩坑，让数据更好的服务于工作，才是最重要的！

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