干货 ：如何看穿数据可视化的谎言

以前看到烂图表或误导性的数据可视化，大家往往一笑了之。但如今，尤其是过去一年，我们越来越难分辨一个图表是纯粹做得差，还是刻意制造的虚假信息。

用数据撒谎并不新鲜，但如今图表传播极快，稍不留神，错误信息就会在脑中扎根。我们需要快速看穿图表的谎言。

1）截断数轴

Y轴不从0开始，会夸大变化幅度。左边从10开始，右边从0开始，差异一目了然。

2）双重数轴

用两种比例悬殊的轴，强行制造因果假象，常见于伪相关演示。

3）总和不对

饼图各比例加起来超过100%，违背基本逻辑。

4）只看绝对值

忽略相对值，比如用抢劫案总数比较不同人口规模的城镇。应多用百分比和比例。

5）有限范围

精心挑选时间窗口，放大局部波动，忽略历史背景和常态波动。

6）奇怪的分级

分级过少（如只有“>1”），掩盖真实变量分布，过分简化复杂模型。

7）混乱的面积比

面积图应按面积比例编码，但有人故意改变边长比例，夸大差异。

8）操控面积维度

同一面积可呈现不同形状，误导视觉判断，象形图尤需警惕。

9）为了三维而三维

无意义的三维图表只会干扰阅读，遇到请直接质疑其数据与意图。