干货 :如何看穿数据可视化的谎言

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其他可视化作品会过分复杂化另另三个小多复杂化的模型,而非展示出原数据中完正的变量范围。如此 做很容易会把另另三个小多连续的变量转化为从属于某一类别的变量。

然后我们歌词 都都歌词 都看另另三个小多做得很烂的图表,有然后穿帮的数据可视化作品时,往往是将它们嘲笑一番也就算了。但其他然后,尤其是刚过去的这些 年,我们歌词 都都歌词 好像更难分辨另另三个小多可视化作品是单纯的糟糕产物,还是出于偏见而刻意制造的虚假信息。

有然后按照面积来进行视觉上的编码,图形的大小比例就该是面积的比例。其他人却在做面积编码的可视化时,改变边长的比例来突出大小对比,完正部都是为了抓马啊。

当然,这从不等于就还还都可以 原谅,毕竟也做错了嘛。但记住这点,你在骂某某某是骗子然后就还还都可以 再考虑考虑。

150是10的三倍,但或许是为了增加显著性,图上最大的矩形比最小的大得可不止三倍。

这其实本来人口分布图。当你对比不同地方、种类或群体时,你时要考虑相对值,公平比较

6)奇怪的分级

Tyler Vigen做的假相关数据的项目是个极好的例子。

左图不还还都可以另另三个小多分级,大于1的究竟包括些哪几个?有然后在打掩护。右图更好,展示了更多变量。

还还都可以 看看这些 搞笑的例子。

3)总和不对头

它用了本身差距极大的比例,有然后是为了强行扯上因果关系。

左图看上去增幅很大,但右图显示出这本来常态,且选定时间内的增幅实际从不明显。

当然,用数据来撒谎有然后完正都是哪几个新鲜事儿了,但现在图表如此容易被广泛传播,网上到处完正都是,而其中好多传递的是假象。你有然后本来随便瞟了一眼,但另另三个小多简单的信息也有然后在脑子里生根发芽。在你还我不在乎 的然后,小李子有然后在桌子上转起了陀螺,而如此关心它会停下来还是会一直转下去。

广泛的分级在其他情况下很有用,但复杂化性往往才是事物的意义所在。要避免过分复杂化。

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自然而然地,现在我们歌词 都都歌词 时要快速看穿另另三个小多图表有无在撒谎,而这篇图文就在等你贴心的指导手册哟。

其他图表专门要展示总体中的其他每段,而当哪几个每段加起来超过了总和,间题就很大了。比如,饼图代表的是总共1150%,而有然后每个扇形的比例加起来超过了1150%?有点痛 噢。

长度是柱状图视觉呈现的关键,很多很多很多很多当其他人通过截断数轴而故意把长度缩短时,整个图表的差别就变得更明显了。哪几个人让你展现出比实际情况更剧烈的变化。我在另一篇文章里完正谈了这些 间题。

有然后另另三个小多可视化作品老出了以上任何间题,从不代表它一定在撒谎。正如Darrell Huff在《如何用数据撒谎》里说的:

划重点:

通过使用双重数轴,数据的量级还还都可以 根据本身度量来缩小或扩张。我们歌词 都都歌词 通常用它来表达相关度和因果关系。“有然后这些 东东,如此 事儿趋于稳定了,看,很清楚吧。”

我的经验是,仔细检查哪几个令人震惊的、比想象中更具戏剧性的图表。

我们歌词 都都歌词 倾向于精心选泽日期和时间段来配合特定的叙事,很多很多很多很多更应该考虑到历史背景、时常趋于稳定的事件,以及合理的用来比较的基准。

或许他们懂得为什用面积来做视觉编码,却还(gu)是(yi)做出了上图如此 的东西。我还没见过如此夸张的例子,但然后说不定就会有。我打赌连象形图都能老出,等着瞧吧。

7)混乱的面积比

5)有限范围

原文发布时间为:2018-11-20

这幅xkcd的漫画很直白地展现了人口绝对数的影响。

9)为了三维而三维

当你研究全局时,有然后会发现有趣的事情。

任何事物完正都是相对的。你不还还都可以有然后某个城镇趋于稳定了两起抢劫案,如此 只趋于稳定了共同,本来第另另三个小多镇更危险。万一第另另三个小多镇的人口是第一个多的一千倍呢?更有效的土办法 往往是对比百分数和比例,而非绝对值和总值。

上下另另三个小多图形的面积相等,但看上去很不一样。

有时这些 错误是无意间造成的,更时要警觉。

本文作者:新浪新媒体实验室  

1)截断数轴

“本书的标题和上方其他内容有然后像是在说,所有这类的作品完正都是为欺骗而生的产物。美国统计學會另另三个小多分会的主席如此 有然后这些 批评我,他其实与其说出于欺骗,倒更像是能力不够。”

4)只看绝对值

2)双重数轴

图表从不还还都可以让虚假的信息变成真的,数据本来能。它们会屈从于做图的人,也展示出信息本身之外更多的东西。如此,睁大你的眼睛咯。

8)操控面积维度

千万别当你都看另另三个小多明明没必要还强行用三维的图表,请质疑它的数据、图表、作者及图表衍生出的任何事物。

饼图中所有每段的比例加起来超过了1150%。

左边的y轴数据从10开始英文了了英语 ,纯粹的瞎话。右边的数据从0开始英文了了英语 ,很好。