数据类型的"模糊地带"是设计失败的隐藏根源

很多可视化失败的根本原因不是"选错了图表"，而是"数据类型本身就模糊"——满意度评分到底是名义型、有序型还是数值型？温度数据到底是数值还是有自然隐喻的有序型？在做可视化设计之前，先花时间澄清数据类型的边界，比纠结图表类型有效十倍。这个思路可以推广到所有"分类问题"——先定义清晰的分类标准，再做后续决策。