Datavisualisering repræsenterer data grafisk for at afsløre mønstre. En tabel med tusind tal er svær at læse. Et linjediagram med de samme data viser tendensen med det samme. Visualisering udnytter det menneskelige visuelle system. Vi er gode til at få øje på mønstre, outliers og ændringer. Vi er dårlige til mentalt at bearbejde tabeller med tal. Diagrammer bygger bro over dette hul.

God visualisering starter med spørgsmålet. Hvad prøver du at vise? Sammenligning, fordeling, sammensætning, relation eller tendens? Hvert spørgsmål foreslår en diagramtype. Sammenligning foretrækker søjler. Fordeling foretrækker histogrammer eller boksplot. Sammensætning foretrækker stablede søjler eller trækort. Relationer foretrækker punktplot. Tendenser foretrækker linjer. At vælge den forkerte diagramtype tilslører svaret. Et cirkeldiagram med tolv udsnit er ulæseligt. Et linjediagram med kategoriske data på x-aksen er misvisende. Farve, skala og mærkning betyder alt. En afkortet y-akse overdriver små ændringer. Regnbuefarveskalaer er svære at læse og utilgængelige for farveblinde seere. De bedste visualiseringer er enkle. De fjerner dekorationen og lader dataene tale. Edward Tufte kaldte dette at maksimere data-blæk-forholdet. Hver pixel skal indeholde information eller komme ud af vejen.

Visualiseringstyper efter formål

• Sammenligning — søjlediagrammer, punktdiagrammer
• Fordeling — histogrammer, boksplot
• Komposition — stablede søjler, trædiagrammer, cirkeldiagrammer
• Forhold — punktdiagrammer, varmekort
• Trend — linjediagrammer, områdediagrammer

Et diagram er et argument. Det skal tydeliggøre pointen uden at vildlede læseren.