【读书笔记】- 用数据讲故事

[linhuiw]

探索性分析和解释性分析

探索性分析，主要指理解数据，并找到其中的精华
解释性分析，给出解释、洞察和归因，解释性的分析和沟通

选择有效的图表

1. 直接使用数据本身，使用简单的文本，或者带数据表达的文本

2. 表格的视觉表达，应该让边框融入背景，或者干脆去掉边框，突出数据而非边框。

3. 表格可以用视觉暗示指引的表格，热力图来表达数据

4. 图表类型

   1. 点图

      1. 散点图

   2. 线图： 标准折线图、斜率图

      1. 折线图上展示置信区间
      2. 

   3. 条形图

      1. 竖直条形图、直方图、堆叠竖直条形图、瀑布图、水平条形图、堆叠水平条形图

   4. 面积图

      1. 方形面积图

5. 需要避开的陷阱

   1. 饼图：不要使用3D，而且饼图难以阅读。
   2. 永远别用 3D 图形
   3. 双 Y 轴，总之不是一个好主意
   4. 
   5. 

6. 关于信息图

   1. 信息图通常包括尺寸过大、过分装饰的数字以及卡通化的图形。这样的设计有一定的视觉吸引力，能够讨好读者。再多看几眼，信息图就显得很浅薄，无法让有辨别力的受众满意。
   2. 优秀的数据可视化方案，不仅仅是指定主题的事实堆积，而是要讲述一个故事。

杂乱是你的敌人

• 应该尽量多地将墨水花在数据上，也可以成为最大化信噪比
• 循序渐进地去除杂乱
  • 去除图形边框
  • 去除网格线
  • 去除数据标记
  • 清理坐标轴标签
  • 直接标记数据
  • 保持颜色一致

聚焦受众的视线

• 前注意属性，能够让受众不知不觉地看到我们期望展现的内容

• 

• 图表中的前注意属性

  • 解释性分析，利用图表与受众分享信息，深思熟虑地使用颜色和文字是聚集于故事的一种方法
  • 利用颜色，建立信息的视觉层次
  • 首先将一切融入背景，然后使数据更突出
  • 少量使用数据标签有利于吸引注意

• 颜色

  • 少量使用颜色
  • 

像设计师一样思考

• 突出重要的内容
  • 消除干扰
  • 建立清晰的信息层次
• 文字是你的朋友
  • 文字在数据沟通中的作用：标签、简介、解释、强调、突出、推荐和讲故事
• 故事的设立
  • 失衡 - 平衡 - 解决的思路，称之为『现状与演变的冲突』，如果数据值得沟通，那就值得花费必要的时间将其套入故事。
    • 设定：故事发生在何时何地？
    • 主角：谁在驱动情节的发展？
    • 失衡：为什么冲突是有必要的？发生了哪些变化？
    • 平衡：你希望看到发生什么？
    • 解决：你会如何带来变化？

案例研究

• 避免『意大利面』式的图表策略
  • 意大利面图就是折线图中的线条有很多重叠，使得很难一次关注一根线条。 原因是看起来像某人拿了一些没煮过的意大利面丢在了地上，它们的信息量也和随意的面条一样。
  • 一次只强调一条线
  • 空间隔离（分面）
  • 混合 空间隔离 和 一次只强调一条线
• 饼图的替代方案
  • 直接展示数字
  • 方案2：简单条形图
  • 方案3：100% 水平堆叠条形图
  • 方案4：斜率图