用數據講故事

純陽書評第347期《用數據講故事》用數據說明一件事，講述一個道理，似乎不是一個有難度的事，但是要想把這件貌似容易的事做好，其實遠沒有我們想象中那麼簡單。頗似郭德綱關於相聲門檻在門裏頭的說法，數據使用的門檻也在門裏頭，初看起來似乎人人都可以輕易上手，隨便拿起一個諸如Excel的工具就可以畫個像模像樣的曲線圖、餅圖、散點圖什麼的，但是真要想做出來一個讓別人一目瞭然、層次清晰、重點突出、佈局合理的數據圖，往往又沒那麼容易。之所以這樣，一方面是因爲使用數據、展現數據絕對是一個技術含量比較高的技術活，而不是我們所想象的常規操作或日常動作。數據很重要，但只是原料，所以不是最重要的，比數據重要的是數據裏邊的信息，信息纔是更有價值的產品，所以如何從數據中挖掘信息、發現知識、找到規律、抓住趨勢就是體現技術含量的關鍵了，只有思維水平高的人才具有點石成金的本領，化數據之腐朽爲信息之神奇，在數據的僵死軀殼中找到跳躍的靈魂，而思維水平有限的人能做的其實只是數據的搬運工，把其他來源的數據生吞活剝地亦或是原封不動地搬到聽衆面前，正是因爲自己就稀裏糊塗，所以只能換來聽衆的一頭霧水和不知所云。 使用數據、展現數據一方面是個技術活，另一方面則是個藝術活，數據圖一方面是在反映邏輯、折射關係、投射趨勢，另一方面則是要用來說服聽衆的理性，打動聽衆的情感，啓發聽衆的思考，激起聽衆的共鳴，所以要把數據之邏輯、圖表之美學、動聽之故事融合在一起，要讓聽衆感受到視覺上的美觀、故事上的動聽、認知上的輕鬆和結構上的舒暢，一句話，就是要讓聽衆產生喜歡的感覺，讓喜歡的情緒推動接受，讓接受推動理解，當然反過來也是如此。 所以使用數據的高手其實包括兩個維度，既要成爲技術高手也要成爲藝術高手。那麼如何成爲這樣的高手呢？本書就是爲想要成爲高手的人提供了一本訓練手冊，希望幫助讀者在成爲高手的路上能夠少走一些彎路，少做一些無用的試錯。 作者提出了一個用數據講故事的七步法，分別是分析上下文、挑選圖表、消除雜亂、引導關注、設計思維和故事思維。其實這七步沒有嚴格意義上的前後順序，更準確的說法是使用數據需關注的七個方面，或者說是七個原則。一方面這七個方面凝結了作者多年數據分析工作的實戰經驗和最佳實踐，具有很強的實用性和可操作性，另一方面這七個方面中的提法和建議不是一般的泛泛經驗之談，而是都有心理學、認知科學、腦神經科學等理論作爲根據，所以具有很強的可靠性和可複用性。

結論：書中不少內容是在我的工作經歷中已經自行總結出來了的，但仍有很多新鮮的內容讓我有所收穫！ 必須要堅守自己做業務分析的基本要求，數據準確、觀點清晰、高效傳遞。 讓圖表無障礙，大部分人能快速看懂。 這意味着我們在把數據整理好之後還需要投入不少的時間在圖表呈現美化上。 結論先行每次做報告或材料，就是一次講故事的過程，結論先行！找問題的過程作爲back up即可。否則就會像寫論文一樣，我參考了哪些資料、我是怎麼研究的、我是怎麼驗證的……最後才得出結論。但是在商業分析中，這樣不行，必須結論先行。 降低噪音（1）突出重要的內容，​（2）消除干擾，​（3）建立清晰的信息層次。 多多練習，分享尋求反饋只看是無法學以致用的，必須在日常工作中就練習起來！練得越多，越能真正掌握！ 做得好與不好，找人尋求反饋很重要，這樣可以瞭解到沒有任何背景知識的人看圖表時是不是能看到我們所期望展示的邏輯和重點。同時有正反饋會讓我們倍感振奮，更有動力。 學到的小技巧（記錄一下）代表容量的可以使用面積圖（讀書的過程中、在工作中正好需要分析市場容量變化就用到了，特別直觀）； 百分比堆積圖中，並不是五個分類就需要五個顏色，相近的類別可以用同一種顏色，用白色線框隔開即可，這樣圖表的配色非常剋制，同時也能清晰看到合併後的數據大小。 折線圖的數據標記，設置空心點，即做到了強調、又更爲美觀。平時我很少這麼做，以後要有意識地多嘗試。 標題用於描述結論，左上角對齊，整體結構更穩定更整齊。 同一張圖表，如果我們想描述多個不同的重點，可以用同樣的圖表製作不同的視覺效果來配合故事講述。

還真是不錯，這本書不僅僅講如何進行數據的可視化設計技巧，也就是不側重工具的應用，而是高屋建瓴，告訴我們如何用數據講述一個完整的故事，說服他人接受自己的觀點。換句話說，可視化設計只是說服他人的工具而已，重要的說服。 拿到數據，在進行可視化呈現之前，比如製作一個 ppt，首先要明白自己的受衆是誰，也就是做好了給誰看，希望向他們傳遞自己的什麼觀點。受衆第一，觀點先行。按照作者的講法，要先提煉出自己的中心思想和三分鐘故事，比如能用一句話說明白自己想幹啥。 其次，要排除干擾，做減法，比如一些與主題無關的，花裏胡哨的設計，諸如不必要的動畫、無關的文字和眼花繚亂的顏色字體等，一切與中心思想無關的內容都要刪除，減少對受衆的干擾。作者尤其反對用餅圖、甜甜圈圖、過多折線不分重點堆砌在一起的折線圖。 再者，要突出重點，這裏作者引入了前注意屬性和格式塔心理學，讓需要表達的主題更爲突出，比如可以高亮、簡單放大字體、左對齊，用文字對重點內容單獨說明，等等。尤其要注意，可以用行動語言而不是陳述需要作爲標題，比如把陳述語言“多個產品銷量情況”，改爲行動語言“某某銷量明顯上升”，關鍵還是標題要體現觀點或者結論，這個標題要醒目，適當加粗，放在左上角。因爲受衆的視線是“之”字型的。 最後，要注意前後展示的內在邏輯，也就是用故事的結構進行組織，有開頭、衝突、解決和結尾，注意線性展開，符合受衆的認知邏輯，不要在展示的時候跳來跳去。 作者還用實例展示瞭如何還好一個不合格的幻燈片，也告訴我們需要大量的練習和迭代，甚至對如何組建一個可視化團隊也提出了建議。google 出來的人果然不同凡響，講的內容並不高深，但非常實用。

#小曾曾讀書筆記#《用數據講故事》無論是否從事數據工作，都需要自己利用現有數據面向羣體進行講述，小到平時的說服、與身邊的人分享，大到正式場合的述職、彙報，都是展現數據和條理的過程。 書中六步驟——理解上下文、選擇合適的圖表、消除雜亂、引導受衆注意力、像設計師一樣思考、講故事——告訴我們如何有邏輯地去用數據講故事，豐富的實例和對比讓觀點更具體。 另外，還有三點需要注意： 紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行（多多練習）； 見賢思齊焉，見不賢而內自省也（收集優秀的，反思差勁的）； 不用意大利麪條圖，不用甜甜圈圖。不用餅圖。 最後，展開匯總下核心觀點。 一、理解上下文1、上下文=對象+內容+方式+數據對象：我的聽衆是誰；內容：我要講什麼；方式：我要怎麼講；數據：我手頭有什麼。2、方式：三分鐘故事，中心思想便利貼的形式來展現完整的故事鏈路：成本低，順序方便調整。 二、選擇合適的圖表1、越簡單越常用越好，減少受衆的理解成本。2、別用餅圖和3D圖。 三、消除雜亂1、考慮Z字形的閱讀順序，靠左對齊和適當留白，減少認知負荷。2、消除不必要的雜亂：去除圖形邊框、去除網格線、去除數據標記、精簡座標軸標籤、保持同類元素顏色一致。 四、聚焦1、前注意屬性（可以聚焦的地方）：方向、形狀、線條長度和寬度、大小、曲率、標記、包圍色調、強度、空間位置和動作。2、特別注意：大小、顏色（少量使用、一致性、考慮色盲、考慮顏色色調和深淺）、頁面位置（Z字形閱讀習慣）。 五、設計師思維1、可供性：產品的使用方式顯而易見；突出重要的內容；消除干擾；清晰的層次。2、無障礙：不要過於複雜；善用文字，該說明的時候就要說明。3、美觀：顏色；對齊；留白。 六、講故事1、參考金字塔原理的中SCQA法則：背景—衝突—問題—解答。2、不斷重複核心論點。

實際上作者書中關於數據可視化的建議都不是什麼新鮮的技巧了——對齊、顏色、位置等等可以說是設計的基本要求，但本書還是給了我很大幫助，因爲知道卻不一定會有意識地去使用。本書則從零開始告訴了讀者爲什麼要那樣去做，不那樣做會有多麼糟糕，最好不要做些什麼……書讀到一半再去看自己以前的數據圖表，馬上可以挑出很多毛病來，這就是本書的效果。 如果光是告訴你怎麼做好看的圖表，本書內容並不豐富。幸好作者還花了大量筆墨去告訴讀者如何利用圖表講好故事，但也沒什麼令人驚豔的東西。無非就是“簡介-衝突-結局”，可能越簡單越有效吧。 讀完本書後，自己最大的收穫就是以後一定要有“用數據講故事”的意識，要學會模仿優秀的圖表，要花時間、勤思考。在數據可視化方面，沒有唯一正確的路線或解決方案，要用批判性眼光去看待。

哈哈，17年和老公合力翻譯的一本書。現在回過頭來看，當時翻譯的有些地方還是生硬了，希望有機會改進。 這本書其實內容並不複雜，反覆強調了一些至簡的規則，但其實做圖表或PPT，本就應該只秉持最核心的幾條道理，更專注講好你自己的故事。 也感謝這本書，對我在進入諮詢公司後能夠得心應手也帶來了幫助。 幾年過去，再回顧這本書，很多細節自己也不一定記得完全清楚，可當時自己可是翻來覆去讀寫了很多遍的譯者呀。看來，那些只讀過一遍 覺得拍案叫絕的書，真是應該常讀常新。

我用“深入淺出，醍醐灌頂”八個字來評價這本書，每一個用數據的人都應該來看看作者怎麼一步步地把數據講成一個故事的。因爲深入淺出，以至於很多人會認爲這是一本入門讀物，這當然沒有問題，但對於工作多年的一位數據工作者來講，他描繪了一位優秀的商業分析師應該具備的能力和數據修養。立即自己做了實踐，受益匪淺。 這裏摘錄本書的主要內容： （1）理解上下文。清楚地理解你正在溝通的對象，你需要他們瞭解或者做什麼，你將如何與他們溝通，以及你擁有什麼數據來支持你的故事。利用三分鐘故事、中心思想和故事板等方法組織你的故事，計劃所需的內容和流程。 （2）選擇合適的圖形表達。當突出一兩個數字時，簡單文本是最好的。折線圖通常適用於連續的數據。條形圖適用於分類數據，而且必須要有零點的基線。根據你希望展現的關係選擇圖表類型。避免使用餅圖、甜甜圈圖、3D圖表或者次要y軸，因爲難以從視覺上進行解讀。 （3）消除雜亂。識別出沒有信息價值的元素，從圖表中將其刪除。利用格式塔原則理解人們如何閱讀，並識別潛在的消除對象。有策略地使用對比。對齊圖表的元素，保持一定的留白，有助於使受衆的解讀過程更舒適自然。 （4）集中注意。利用前注意屬性，如顏色、大小和位置等，提示重要的內容。用這些策略性的屬性將受衆的注意吸引到你希望的地方，引導受衆解讀圖表。通過應用“你的視線被吸引到哪裏”測試來評估圖表中前注意屬性是否有效。 （5）像設計師一樣思考。爲受衆提供視覺可供性作爲如何交互的提示：突出重要的內容，消除干擾，並建立信息的視覺層次。通過避免過度複雜，利用文字進行標記和解釋，使你的設計理解無障礙。讓你的圖表更美觀，以增加受衆對設計問題的容忍度。努力使你的圖表設計爲受衆所接受。 （6）講述一個故事。創造一個有着清晰的開頭（情節）、中間（起伏）和結尾（呼籲行動）的故事。利用衝突和緊張吸引並保持受衆的注意。考慮敘述的順序和方式。利用重複的力量讓故事牢牢印在受衆的記憶裏。利用豎直和水平的邏輯關係、反向故事板、尋求新的視角等策略，確保你的故事在溝通中能夠清晰呈現。

數據最重要的意義在於提供信息，提供信息的目的在於決策，數據的可視化可以使得決策過程更加順暢。故事是一個很好的切入點，人們都喜歡聽故事，故事裏面有衝突，有情節推進，有結局，通過這一過程，讓受衆產生反思，影響受衆的行爲決策，這一點很有意義。可視化要突出重點，給受衆所需要的，想知道的，關心的，以及想讓他們知道的。所以研究了怎樣的數據邏輯應該使用怎樣的圖表；爲了受衆更方便的獲取信息，要突出重點，去除不必要的干擾；要研究受衆的行爲習慣，例如“之”字閱讀順序，格式塔原則，要作爲一個設計師，設計引導好受衆的注意力。最後要把一切融合起來，像講故事一樣去輸出，通過明確衝突，情節推進，最後達成解決，把自己的工作融入其中，引發受衆的思考，影響受衆後續的決策行爲。

畢業前，我想過當前端開發，想過當產品經理，也想過當QA，唯獨沒想過的是數據分析。無巧不成書，我現在的工作就是數據分析。希望可以跟同行多多學習，把技術打紮實，也希望讀書不停，思維不受限。讀懂數據背後的故事，用數據講故事。 以下分享我的筆記： 1、 數據的背後存在一個故事，但工具是不會理解的。這就是爲什麼需要你——分析師或者信息溝通者——用可視化和情境化的方式使故事生動有趣。 （縱然工具重要，但到底還是要看用工具的人的思維。當今社會不缺碼農，缺的是有想法的、富有創造力的系統架構師。那些你所不知道的事，其實每行代碼都會呼吸） 2、 其實在開始着手數據可視化或者溝通之前，應該在理解上下文上多花些時間和精力。 （我想這個上下文，便是爲何需要這份數據，對這份數據的期待是什麼，它需要帶來什麼樣的價 值。在不明白這兩個條件的情況， 我們極容易陷入一個困境，那便是辛辛苦苦做出來的數據，沒人看，也發揮不了實際價值。由此也可以看到一個溝通力的重要性，你永遠都不是一個分析數據的工具人，你必須清楚對方想在這份數據中獲得什麼） 3、 探索性分析和解釋性分析有着非常重要的區別。探索性分析是指理解數據並找出其中值得關注或分享給他人的精華 （這讓我想起在工作中的實際場景，一開始我認爲純粹公正地的將整理好的數據羅列出來即可，減少不必要的個人主觀意見誤導。但到後面發現，別人很難清楚你的數據想表明什麼，這就需要我們去找尋值得關注的點和精華了。原來這就是探索性分析呀，害，希望看到這篇分享的朋友，若也從事數據分析，可以少踩點坑。） 4、 細分受衆的方法之一便是識別決策者。你對受衆瞭解得越多，就越能準確理解如何與之產生共鳴，如何在溝通中滿足雙方的需求。思考你與受衆的關係以及你期望他們如何看待你是非常有幫助的。 （我們需要主動關心受衆的預期，而不是被動等待。雖然這的確不是件容易的事，但工作上有什麼事是簡單的呢？不都是一件件克服，一步步提升自己的嘛。） 5、 當你分析數據並進行溝通時，你很有可能是最瞭解數據的人——你是該主題的專家。因此你纔是解讀數據並幫助人們理解和作出反應的人。 （該站出來的時候，真不該妄自菲薄。如果自己都不能很好地理解解釋這份數據，如何期待別人的預期呢） 6、 如果你只簡單地展示數據，受衆很容易在說一句“真有趣”之後轉入下一件事情。但如果你要求他行動，他就得決定是否回應。 （這便是執行層面的事了，我們需要推動我們的數據，當你決定想讓受衆採取什麼行動時，可以參考以下表示行爲的詞語： 接受|同意|開始|相信|改變|協作|着手|創建|辯護|想要|分辨|行動|移情|授權|鼓勵|參與|建立|檢查|促進|熟悉|形成|實現|包括|影響|投入|鼓舞|瞭解|學習|喜歡|勸說|計劃|提升|追求|推薦|接收|記住|報告|答覆|促成|支持|簡化|啓動|嘗試|理解|驗證） 7、 可以認爲需要披露的細節量會隨着對信息消化的可控程度的減弱而增長。 （換句話說就是不要理所當然認爲別人能讀懂，該有的細節還是要有） 8、 消耗受衆腦力卻對他們理解信息毫無幫助。這是我們需要避免的。無障礙相關的兩條具體策 略：（1）不要過於複雜，（2）文字是你的朋友。 9、 別爲自己溝通——爲受衆而溝通。故事是爲他們準備的，不是爲了你自己。 最後親愛的讀者，不論你是誰， 即將踏入社會就職數據分析的小可愛，我明白你將會遇到很多困難挫折，但請別輕易放棄，天線希望可以一路陪伴你； 已在職多年的前輩們，感謝你們對新人的培養，耐心指導與寬容。也希望有機會可以獲得你們的寶貴經驗； 總之，打工人，打工魂，一起加油鴨 】

我要是這本書的翻譯者，我絕對不敢跑到微信讀書評論區來自報家門。上一次看到這麼稀爛的翻譯，還是商務印書館的《三十年戰爭史》。但那本是在翻18世紀的德語，原文詰屈聱牙，翻譯翻車可以理解。 Cole原書用語輕快可讀（雖然實操部分不多，但還有不少值得參考的製圖原則），而譯者不畏艱險地爲我們提供了同一個形容詞/術語前後不一致的翻譯，不專業的統計學術語翻譯，矯揉造作的語序和用詞。 我向來的原則是“對技術類翻譯要寬容，只要核心內容沒問題就可以”，畢竟來看中文版也是爲了快速過濾掉無效信息（英文原作的風格大家都懂，愛扯些有的沒的），但是這個翻譯卻讓我還是得回到原文去核對術語，這次實在沒法寬容了，謝。