塔夫特认为我们的眼睛能在较小区域内识别出相当多差异，也就是小空间可以展示较多信息。基于此提出了对图形绩效衡量的指标——数据密度（data density），即图形单位面积内展示的观察变量数据量。他认为图表的数据密度越高越好，特别是当处理和解释额外信息的边际成本降低时。富数据设计为统计证据提供了场景信息、提升了可信度，避免了低信息图表带来的怀疑。

高密度图表设计最大的好处在于对不同数据的对比，但需要设计时倍加小心，因为当数据量越来越多时，数据元素越来越小。所以产生了另一种提升数据密度的技巧，即降低图形面积，用多组图（small multiples）展示。这组图用相同的变量组合传达出变化，如皮尤的图例和不同型号批次汽车的维修对比。

皮尤的多组图设计

汽车维修对比

塔夫特认为对于多组图：非数据墨水，少即是多；数据墨水，少则无趣（for non-data-ink, less is more; for data-ink, less is bore）。好的多组图设计是

• 比较的
• 多维度的
• 高数据密度的
• 基于大量数据的
• 数据墨水绘制的
• 高解释效率的
• 反应关系变化的