统计数据建模是一种强悍的辅助工具，能协助人们更快地认知和分析统计数据。但要想让统计数据建模或者说有所作为，须要遵从许多小常识。下列是许多小常识：
1.优先选择最合适的图象类别：完全相同类别的图象适用于于完全相同的统计数据类别和目地。在优先选择图象类别时，须要考量统计数据特征和涵义。比如，假如要比较几个统计数据的大小不一，能采用图表或折线图；假如要表明统计数据的原产，能采用饼图或灰阶。
2.千万别过分结构设计：两个好的统计数据建模假如是瑞维尼的。过多的结构设计原素可能会零散采用者的目光。维持结构设计单纯，并遵从完全一致的听觉化原则，能协助采用者更容易地阐释重要信息和统计数据。
4.考量适应能力：考量到完全相同的电子设备和表明器解析度，统计数据建模结构设计时须要考量适应能力。在完全相同的电子设备和自然环境中试验和调整建模结论，确保在绝大多数情况下都能较好地呈现出。
5.优先选择最合适的色调：色调是统计数据建模中十分重要的两个方面，能协助采用者加速界定完全相同的统计数据。要优先选择最合适的色调，须要考量其时效性、清晰度和色调计划。因此由于完全相同的人对色调的交互存在差别，要有最合适的候选计划。
6.统计数据的可互动性：统计数据建模假如能让采用者与统计数据进行可视化。比如，当采用者滑翔在图象上后，假如表明相关的重要信息和统计数据，以协助采用者更快地认知统计数据。此外，能提供下桥塞操作方式，让采用者能进一步深入细致介绍统计数据另一面的更多重要信息。
7.可辨识的听觉原素：统计数据建模须要采用可辨识的听觉原素来协助采用者阐释重要信息。比如，要将统计数据各组时，能使用完全相同的色调记号，使完全相同的统计数据组能易于界定。同时，要维持图象的连续性，在完全相同的图象间采用完全相同的听觉原素。
互和可辨识的听觉原素等。通过遵从这些小常识，能协助您结构设计出简约、更易认知、精确且具有互动性的统计数据建模结论。
