数据透析表（Data Dredging Table）是用于展示和分析大量数据的一种工具。在使用数据透析表时，应注意以下几点：
1. 数据质量：确保数据准确、完整，避免错误和遗漏。高质量的数据是透析表有效性的基础。
2. 数据相关性：透析表中的数据应具有一定的相关性，便于分析。避免将无关或相互矛盾的数据放在一起。
3. 数据维度：根据分析需求，合理选择数据维度。过多的维度可能导致信息过载，难以分析；过少的维度则可能遗漏关键信息。
4. 可视化效果：
清晰性：图表应简洁明了，易于理解。
对比性：通过颜色、形状、大小等视觉元素，突出数据间的差异和趋势。
一致性：保持图表风格、颜色搭配等一致性，避免视觉干扰。
5. 交互性：若条件允许，可设置交互式透析表，用户可自由选择、筛选数据，以便更深入地了解数据。
6. 数据分组：根据分析目的，将数据分组。例如，按时间、地区、产品类别等进行分组，便于观察数据趋势。
7. 统计分析：在透析表中加入统计分析结果，如平均值、中位数、标准差等，以便更全面地了解数据。
8. 避免误导：确保透析表中的数据呈现客观、真实，避免误导用户。
9. 安全性：保护数据隐私，避免敏感信息泄露。
10. 更新频率：根据需求，定期更新透析表中的数据，确保分析结果的准确性。
在制作和使用数据透析表时，要注重数据质量、可视化效果、交互性、统计分析等方面，以确保透析表的有效性和实用性。
