前几天帮同事做一份销售报表，原以为就是拉几个图表拼在一起，结果一上手才发现，数据看着挺全，可怎么摆都显得乱糟糟的。客户一看就皱眉：这图到底想说啥？这才意识到，数据可视化真不是把数字变图形就完事，背后全是挑战。
数据太多，重点反而没了
我们有12个区域的月度销售额、同比增长、客单价、退货率……一股脑塞进一张 dashboard，颜色五花八门，柱状图折线图堆成山。老板扫了一眼就说：信息过载。其实问题出在没做减法。后来我只保留了销售额和增长率，用双轴图呈现，再按区域排序，前五名高亮，一下子重点就出来了。
选错图表，等于误导
有次展示用户活跃趋势，用了饼图分时段。结果有人问：你这是说晚上8点最重要？可饼图根本不适合表现时间序列。换成折线图后，波动趋势立马清晰。别小看这个细节，错误的图表类型会让观众得出完全相反的结论。
颜色不是越多越好
新手常犯的毛病是给每个数据系列配不同亮色，红橙黄绿青蓝紫全上。实际在投影仪上一放，根本分不清。后来我学乖了，主色只用一种蓝色系，搭配灰色做对比，关键数据加粗标红。视觉层次一下就稳了。
代码示例：简化柱状图样式的技巧
比如用 Python 的 Matplotlib 画图时，简洁风格更易读：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
bars = plt.bar(data['region'], data['sales'], color='#1f77b4')
plt.axhline(y=data['sales'].mean(), color='gray', linestyle='--', label='平均值')
plt.xticks(rotation=45)
plt.ylabel('销售额（万元）')
# 突出最高值
max_idx = data['sales'].idxmax()
bars[max_idx].set_color('#d62728')
plt.tight_layout()
plt.show()别忽视非技术因素
有一次汇报，图表做得挺专业，但坐在后排的领导说看不清字体。后来每次演示前，我都会提前去会议室试投一遍，确保字号够大、色差够明显。还有一次，把“同比下跌15%”写成“下降”，语气太轻，被财务怼了——数据表达也得讲究措辞。
工具只是工具
有人觉得换个高级工具就能解决问题，上了 Tableau 或 Power BI 就万事大吉。可我在 Excel 里也能做出清晰图表，关键还是思路。先想清楚“我想让观众看到什么”，再动手。否则再炫的功能也只是噪音。
现在我做可视化前，都会先写三句话：这页要传达的核心信息是什么？谁来看？他们最关心哪一点？写明白了，图自然就有了方向。