实用性 (Usefulness)

衡量实用性的主要参照是读者的需求，看看这是不是人们想要知道的、与他们切身相关的信息。过去很多数据的发表形式都是报告或者数字仪表板，其实这对读者一点营养都没有。虽然我们已经进入了所谓的信息时代，还是有很多机构不懂如何输出信息。实用性是一个主观的指标，但确实是评价体系里重要的一环。

完整性 (Completeness)

一份有效的数字可视化应该要纳入所有能帮助读者理解数据的信息。有三点要把握好：一是给出对的信息；二是信息的量切勿过大或过少；三是要给出数据的背景，方便读者了解这些数据的用处和来龙去脉。

读者接受度 (Perceptibility)

要让可视化易于消化，也就是不费眼不费脑力。接受度高的可视化能用对表格或图形的种类，使数据清晰明了。比如说，在一个做对比的可视化中，让读者比较形状大小或者颜色深浅，都是不明智的设计。相比之下，位置远近和长度更一目了然。

真实性 (Truthfulness)

可视化的真实性考量的是信息的准确度和是否有据可依。如果信息是能让人信服的、精确的，那么它的准确度就达标了。比如说在一个柱状图里，A的数值是B的两倍，但是A对应的柱形条的长度却并不是B的两倍长，这个可视化便不可信。而用国民收入的中位数来衡量幸福感，也是没有依据。

直观性 (Intuitiveness)

通常，某种图表如果是司空见惯，人们就更容易快速理解其读图方式。但直观性因人而异，这也是比较主观的一个评价角度。对于科学家和数据分析师来说，读数据轮廓图只是小菜一碟，但对于普罗大众却是不够直观的数据表现形式。

美感 (Aesthetics)

可视化也有美丑之分。不美观的数据图无法吸引读者的注意力，美观的数据图则可能会进一步引起读者的兴趣，提供良好的阅读体验。有一些信息容易让读者遗漏或者遗忘，通过美好的创意设计，可视化能够给读者更强的视觉刺激，从而帮助信息的提取。

用户参与度 (Engagement)

用户的互动是对可视化质量的一种反馈。从互动数据上，可以得出一些用户的互动规律，增进可视化设计。