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《用数据讲故事》读书笔记

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本书最精彩的地方就是书里面提供的案例，循序渐进的一步步优化一个杂乱的图表：除去杂乱的图示，将次要的信息融入背景，突出重点关注的数据，顺着视觉移动，将需要传递的信息展现给受众。

数据沟通是从准备到展示的整个过程，其上下文通常包括需要解释的对象、内容和方式。

对象

你在跟谁沟通？沟通的第一步是明确沟通对象，细分清楚人群，再分析该群体对你的信任程度。在此基础上，你才能确定沟通目标、信息量。在《Resonate: Present Visual Stories That Transform Audiences》这本书中推荐了将受众视为主人公，并针对了解受众、划分受众、建立共识提出了具体的策略，关于沟通对象分析具体可参考该书。

内容

你需要受众了解或者做什么？在沟通过程中，你每时每刻都需要有个目标，并希望受众了解或者完成它。反过来，对受众来说，沟通要对他有意义。此时，需要你是最了解这个主题和这些数据的专家，需要从一开始就提出建设性建议，明确希望受众采取的行动，而不是让受众一看即过。如果不适合针对行为提出明确的建议，可以发起讨论。

方式

明确了沟通的对象和内容，那解释数据这件事就被约束在一个有明确边界的题解之中，迭代次数大大减小。此时，我们可以像做题一样去解决它，这个问题可能是：有什么数据可以用来表达观点？

沟通方式需要同时有数据和故事，故事展现具体的情境，能让受众更容易产生共鸣，而数据使得故事更加真实可信。

图表选择

常用数据可视化图表：

  • 简单文本：只有一两项数据
  • 表格：需要展示多个兴趣点（不同受众），采用不同计量单位的情况使用
  • 热力图：表格的特例
  • 散点图：常用于科学领域，探索性分析
  • 折线图：绘制连续数据
  • 斜率图：折线图的特例，用于两组或两个时段数据的对比
  • 竖直条形图：用于比较大小，人们会自觉去对齐条形图末端；水平条形图比竖直条形图更易阅读
  • 堆叠竖直条形图：展示不同类别间整体或者子成分的比较；堆叠水平条形图比堆叠竖直条形图更易阅读
  • 瀑布图：用于抽离出堆叠条形图中的一部分进行重点关注，或者展示起点和结果以及其中的升降变化
  • 方形面积图：一般避免使用，人眼不擅长在二维空间进行定量度量，除非相差极大的数值的比较
  • 3D图表：永远别用，比例失真
  • 饼图：不建议使用，人眼不易度量
  • 双Y轴：重点不容易突出，可用变体替代

设计原则：突出焦点，一致风格，层次清晰

利用格式塔原则建立秩序

  • 临近原则：物理上临近的个体属于一个群体
  • 相似原则：颜色、形状、大小、方向相关的个体被视为一个群体
  • 包围原则：物理上被包围在一起的个体属于同一个群体
  • 闭合原则：分散的个体容易被大脑中已有的模式识别为一个群体
  • 连续原则：人眼倾向于寻找平稳的路径并自然创造出连续性
  • 连接原则：物理上连接在一起的个人被视为一个群体

利用布局和格式划分层次

  • 对齐：建立横向和纵向的界限
  • 留白：利用停顿增加回味的时间
  • 简约：减少展示的图示，减少信息量，减少信息加工，例如将标签直接标记在图形上
  • 层次感：将无用的边框、网格、节点去掉，将不重要的坐标轴、次要数据融于背景

利用前注意（形象记忆）属性聚焦重点

  • 之字顺序：按「之」字的阅读顺序排列内容
  • 独特标示：任何字体、颜色、边框、位移的变化都会吸引更多的注意
  • 绑定解释：针对前注意属性聚焦的数据，在标题或者下一个注意的位置展示解释文字
  • 无障碍：考虑8%男性红绿色盲和黑白打印的情形

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Updated on 2020-09-20
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