数据可视化 | 好的图表自己会说话

2017-02-27 11:33:00

关键词：数据盲点，数据故事，聚焦，视觉对话，视觉暗示，视觉效率，视觉惊吓

马克·吐温有一句名言“世界上有三种谎言：谎言，该死的谎言和统计数字。”人们经常曲解数字，谎言并不是源于数字本身，而是错误或不负责任的使用数字的人，向他人展示数字的时候，你有责任展示出真相 --《数据之美》

    从IT时代到DT时代，大数据这个名词已经被无数公司说烂了，风口浪尖上的大数据是无数企业梦寐以求的突破口、引爆点。当然，大数据是有价值的，而价值性的结论或业务决策是需要大量的时间去探索数据规律，分析数据结论。大多数数据结论是很难用报表或者文字说服自己，打动boss，数据可视化可以将想说的话全部放在上面，读者只需简单的思考，就可以发现规律和价值信息，从心理学上讲，别人叙述的永远不能战胜自己发现的。所以，制表人（数据分析师等）需要发现数据价值，用尽可能的手段把数据的价值直观而清晰的表达出来。    数据可视化小了说就是数据通过图形的展示，大了说就是一种视觉对话&视觉暗示。制图人通过图形，无需语言文字便可以讲数据背后的故事展示出来，读图人无需过问，就能清晰的知道制图人所表达的意思和目的。

视觉对话

    通过可视化图表将用比文字快10倍的速度将陌生的读者带进门，大数据时代一个显著特征就是数据可视化的崛起。《数据之美》一书将数据统计学与设计学与艺术掺杂融合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以价值；另一方面，可视化增加数据的灵性、美感，两者相辅相成，帮助读者从信息中提取知识、从知识中收获价值。

如何让你的数据可视化“会说话”？

1.明确你要说什么？

（数据故事）

   “要达成伟大的成就，最重要的秘诀在于确定你的目标，然后开始干，采取行动，朝着目标前进。”做一张完美的图表，你也需要先有个目标、目的，你的图想表达什么？只有明确你要表达什么，才能保证你的图表不会产生偏差，不会答非所问。当图表完成的时候，也可以去检验作为一个读者是否能从图中得到你想要的结论，想说的话。这就是我们常说的数据分析的课题，CASE，一个明确的课题是产生结论的必须条件。

2.图表的逻辑

（可视化原材料）

    没有逻辑的思考都是瞎想，没有逻辑的图表都是散沙，图表的逻辑包括业务逻辑和作图逻辑。做图逻辑就是指数据间的关系，是成分关系、时间序列关系、大小排序关系、频率分布还是相关性的关系，当然，图表的排序，前后关系，因果关系也是需要分析师深思熟虑。不同的关系对应不同的图表，各类图表介绍请参考：[你想知道的可视化都在这](http://www.jianshu.com/p/b5594a20ecee)

（数据背景）

    图表的业务逻辑首先是图表必须符合业务常识，包括渠道或客户大小逻辑、按业务重点排序、按城市大小排序等。

3.让你的图表说话

（原材料整合）

数据可视化过程：

1.发现问题

    你有什么数据？制作一张图表，大部分的时候是花在了搜集数据和整理数据上，确定目标，找到和目标关联的数据，发现数据上的波动或异常（奇点），推断和不确定性就是统计学的全部。

2.数据降维

    关于数据你想要知道什么？ 拿到大量数据和有异常的数据，我们是兴奋的 ，我们有太多的指标都需要通过一个信息图处理完成，这里面就出现一个问题这些维度的数据真的需要一张图表现吗？表现出来的信息，是用户想要的么？用户能看的明白吗？所以往往数据降维化繁为简是首要工作，其次我们要将数据清洗，去掉所谓的噪音，留下有价值的信息，否则在后面分析数据的时候就会受到不必要的干扰。个人展现欲望不能强加到数据可视化中，当然，细节的数据或边缘数据有时候很很好的扩充数据结论，但绝不是简单的罗列。

3.关联关系

    数据本身并无意义，只有关联起来才能产生含义和价值，将不同的散点通过内在和外在的联系聚合在一起，使得数据之间可以通过不同的维度进行关联，传递数据的价值，先整体后具体，先趋势后独立点，理清数据图表与结论的结构关系，通过关系让让不了解不熟悉基础数据的人理解你的图表。对于不同的图表可视化也需要有各自的差异化，分析型图表不是几秒钟就可以理解的，关系和模式不是越直观越好；汇报型图表读者只给你几秒钟时间聚焦。

4.扁平交互

     人眼总是趋向去识别哪些引人注目有趣的东西，第一次看可视化，会快速扫一眼，注视明亮的颜色、较大的物体、特殊的波动，而不是盲目寻找。 一张可视化强的图表自己是会说话的，制图者的想说的话全部在上面，读图者只需要简单的思考就可以发现更多的信息。好的图表必须符合简洁（一张图上不能包含太多的信息），细节处理得当，使用了恰当的图表，有正确的数据逻辑，符合受众习惯的作图方式等特点。如下图：非常好的诠释了简洁就是美的图表制作法则。    1）用醒目的颜色突出你要表达的东西，淡化其他视觉元素；2）用线条或引导线箭头引导用户视线移向你想表达的东西或兴趣点；3）视觉焦点、降维降复杂度、提高视觉层次和图表结构化、降低视觉惊吓；4）注意视觉层次；5）辅助线或文字帮助读者建立图表与数据故事间的联系，一条简单的平均线可以顶的上你满篇的文字；6）排版的尝试：字体，字号，配色，页面结构，逻辑层次，推荐个配色网站： [配色网站](http://nipponcolors.com/# kuwazome)