市场调查报告用虚假数据来做报告已经不是什么新鲜事儿了，现在好像更难分辨一个可视化作品是单纯的糟糕产物，还是出于其他原因而刻意制造的虚假信息。其中好多传递的是假象。在可能只是随便瞟了一眼，就有简单的信息也可能在脑子里生根发芽，自然而然地，现在我们需要快速看穿一个图表，一篇报告是否在存在问题。

1、截断数轴

长度是柱状图视觉呈现的关键，所以当某些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。这些人想要展现出比实际情况更剧烈的变化。

2、双重数轴

用了两种差距极大的比例，可能是为了强行扯上因果关系。通过使用双重数轴，数据的量级可以根据两种度量来缩小或扩张。人们通常用它来表达相关度和因果关系。

3、总和不对头

饼图中所有部分的比例加起来超过了100%。一些图表专门要展示总体中的某些部分，而当这些部分加起来超过了总和，问题就很大了。比如，饼图代表的是总共100%，而如果每个扇形的比例加起来超过了100%？

4、只看绝对值

任何事物都是相对的。你不能因为某个城镇发生了两起抢劫案，另一个只发生了一起，就说第一个镇更危险。万一第一个镇的人口是第二个的一千倍呢？更有效的方式往往是对比百分数和比例，而非绝对值和总值。

5、有限范围

人们倾向于精心挑选日期和时间段来配合特定的叙事，所以更应该考虑到历史背景、时常发生的事件，以及合理的用来比较的基准。当你观览全局时，会发现很多有趣的事情。

6、奇怪的分级

有些可视化作品会过分简化一个复杂的模型，而非展示出原数据中完整的变量范围。这样做很容易会把一个连续的变量转化为从属于某一类别的变量。广泛的分级在某些情况下很有用，但复杂性往往才是事物的意义所在。要防止过分简化。

7、混乱的面积比

如果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。有些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。有时这种错误是无意间造成的。

8、操控面积维度

或许有人懂得怎么用面积来做视觉编码，却还是有意做出了上图这样的东西。我还没见过如此夸张的例子，但以后说不定就会有。我打赌连象形图都能出现，等着瞧吧。

9、为三维而三维

千万别当你看到一个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。图表并不能让虚假的信息变成真的，数据也不能。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。