数据可视化面临的挑战是：1、过度简化数据；2、人为偏见；3、夸大。选择数据可视化软件时应该注意的因素有：1、基础设施支持；2、交互式报告；3、安全性；4、可扩展性。
一、数据可视化面临的挑战
数据可视化提出了一些挑战，这可能会导致误传信息或夸大某些事实。
1、过度简化数据
数据科学家必须找到数据理解和传递之间的平衡。过度简化数据会导致关键信息丢失。例如，有一份关于学业成绩的科学数据报告。这份报告中的一个条形图显示，在过去十年间，学生的学业成绩有所下降，而打电子游戏的时间却在增加。因此，这份报告得出结论：打电子游戏对学术产生了不利影响。然而，数据可视化过度简化了这一结论，它既没有进行人口统计，也没有考虑其他几个也会影响学业成绩的因素。
2、人为偏见
人为偏见会对数据可视化产生不利影响。创建数据报告的团队可能会预先选择适合其个人议程的数据，造成结果偏差。虽然数据可视化工具的准确性较高，但操作这些工具的团队可能会在无意中带有偏见地选择和清除数据，最终导致偏差。因此，在数据可视化工作中引入不同的团队和意见非常重要。
3、夸大
您可以可视化不相关的数据，来创建根本不存在的相关性。不良行为者可能会使用这类不准确的数据可视化来证明有害行为或糟糕决策的正确性。例如，某个团队为了支持一个有家庭关系的供应商，在制造设备上超支了。然后，他们使用数据可视化报告说明新设备安装后工人安全性的改善情况，从而证明购买的合理性。但是，好几个改善工作安全性的因素与新设备毫无关联。
二、选择数据可视化软件时应该注意的因素
数据可视化工具有免费的，也有付费的，有多种可供选择，您可以根据自己的要求，选择最适合您的一种。
1、基础设施支持
您的数据可视化软件应该与您现有的 IT 基础设施和数据库集成。它还应该支持多个第三方数据来源，以便您可以在需要时直接导入外部数据。
2、交互式报告
交互式报告可改进大数据分析并帮助非技术用户发现模式。绘制数据值时，他们可以在交互式图表中筛选、排序或移动数据变量。每次建议或要求更改时，都无需依赖技术团队。
3、安全性
数据可视化工具可能会在您的商业智能系统中创建额外漏洞。它们应该具有强大的安全功能，可以限制未经授权的用户和角色的访问。
4、可扩展性
我们推荐使用可以轻松处理海量数据集的大数据可视化工具。它们还应该具备机器学习（ML）和人工智能（AI）能力，以便大规模自动化数据可视化任务。
以上就是关于数据可视化面临的挑战以及选择数据可视化软件时应该注意的因素的全部内容了，希望对你有所帮助。
