在进行统计前需要明确对象与以下几点的相应关系，确立对象是收集数据的第一要务。对象决定了需求的总体方向。只有对象明晰，才有明确的目标，从而根据目标进行数据收集与筛选。只有合适的数据，才能合理恰当地体现对象的需求，更好地呈现所要达到的预期效果。
（1）时效性——用时效的数据说话
数据需要有时效性。时效性是决定数据质量好坏的重要因素之一。越新鲜的数据，越能够吸引人们的眼球。根据不同的情况选用具有不同时效性的数据，可以达到不同的效果。
（2）大——用真实的数据说话
数据需要有真实性。真实性来源于两个方面，一是从广泛性中抽象出来的普遍代表意义（而不是特殊的个案、个例）；二是数据本身的可靠性。这就涉及所谓的“大”数据支持。
（3）精确性——用数据说有用的话
数据本身是不会说话的，只有合理地进行最大程度的挖掘，才能让数据说出尽可能多的信息；只有有效的数据才能够传达出真实有用的信息。有效的一个重要条件就是数据的精确性。精确性，涉及前面提到的两个方面：时效与大小。它主要体现在时间和空间两方面，时间轴的位置需要明确，空间上的大小范围需要划定。(www.xing528.com)
如果在调查上海大学生的移动媒体使用情况时，将调查范围限定在上海某一高校。显然，这样的样本不具有说服力和可信度。
图2-1这张财新网的可视化作品的数据是比较具体而有时效性的，但有个致命的缺陷是数据模糊，精确度不够。用色彩深浅来代表程度高低是一种很好的可视化手法，但不同的色彩应当代表不同的具体的精确数值，这样形成的效果才有说服力，才能直击人心，让人一目了然。好的解决办法是对该图进行更加精确的数值划分，否则，数据的真实性就会遭受质疑。
现在，你是不是对于数据的统计原则有了更深的理解呢？时效性，真实性，精确性，三者是紧密结合并贯穿始终的。三者缺一，数据统计就会出现纰漏，可视化作品也将出现破绽。下面，让我们进一步探寻数据统计原则的三要素。
图2-1 《柳叶刀》：中国各地区死因调查
图片来源：http：／／datanews.caixin.com／2015-11-03／100869639.html.
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
