El hecho de que puedas hacerlo no significa que debas hacerlo: los elementos para graficar bien los datos
Steve Figard, PhD, Científico sénior de Abbott Laboratories
La mayoría de los paquetes de software que giran en torno a la creación de gráficos y la representación de datos en formato gráfico, o que incluyen dicha creación, ofrecen a los usuarios actuales una plétora de opciones y gráficos sin precedentes (y a veces confusa). El análisis y la presentación de datos se ven enormemente facilitados por el uso adecuado de gráficos. De hecho, la plataforma Graph Builder de JMP® 8 es la mejor herramienta desde el pan de molde para la presentación visual rápida de información cuantitativa. La gran potencia de estos y otros paquetes de gráficos conlleva no solo una gran responsabilidad (gracias, Spidey), sino también una mayor probabilidad de falta de claridad, error y abuso debido al simple desconocimiento de los principios de una buena construcción de gráficos. El software solo puede ofrecer cierta protección, ya que, como bien ha observado Richard Cook (autor de ciencia ficción, La hechicería compilada 
«La programación actual es una carrera entre los ingenieros de software que se esfuerzan por crear programas más grandes y mejores, a prueba de errores, y el Universo que intenta producir programas más grandes y mejores. Hasta ahora, el Universo va ganando». El objetivo de esta presentación es proporcionar a la audiencia los principios extraídos de gigantes como Cleveland y Tufte (junto con cualquier otro que encuentre en el ínterin) dentro del contexto de JMP, en un esfuerzo por combatir la entropía gráfica.
