Datavisualisering representerer data grafisk for å avsløre mønstre. En tabell med tusen tall er vanskelig å lese. Et linjediagram med de samme dataene viser trenden umiddelbart. Visualisering utnytter det menneskelige visuelle systemet. Vi er flinke til å oppdage mønstre, avvikere og endringer. Vi er dårlige til å mentalt bearbeide tabeller med tall. Diagrammer bygger bro over dette gapet.

God visualisering starter med spørsmålet. Hva prøver du å vise? Sammenligning, fordeling, sammensetning, forhold eller trend? Hvert spørsmål foreslår en diagramtype. Sammenligning favoriserer søyler. Fordeling favoriserer histogrammer eller boksplott. Sammensetning favoriserer stablede søyler eller trekart. Relasjoner favoriserer spredningsdiagrammer. Trender favoriserer linjer. Å velge feil diagramtype tilslører svaret. Et sektordiagram med tolv stykker er uleselig. Et linjediagram med kategoriske data på x-aksen er misvisende. Farge, skala og merking spiller alle rolle. En avkortet y-akse overdriver små endringer. Regnbuefargeskalaer er vanskelige å lese og utilgjengelige for fargeblinde seere. De beste visualiseringene er enkle. De fjerner dekorasjon og lar dataene tale. Edward Tufte kalte dette å maksimere data-blekk-forholdet. Hver piksel bør bære informasjon eller komme ut av veien.

Visualiseringstyper etter formål

• Sammenligning — søylediagrammer, punktdiagrammer
• Fordeling — histogrammer, boksplott
• Komposisjon – stablede søyler, trekart, sektordiagrammer
• Forhold – spredningsdiagrammer, varmekart
• Trend — linjediagrammer, områdediagrammer

Et diagram er et argument. Det skal gjøre poenget klart uten å villede leseren.