用数据可视化讲述精彩故事
是否想轻松推销创意、产品或服务？ 你需要掌握数据可视化讲故事的方法！
通过分析和解读数据来讲述引人入胜的故事，已成为各行各业和企业的必备技能。 如果你想在知名品牌公司找到工作，你必须展示基于数据的实际成果，来证明你能够为公司带来价值。
同样，如果你的品牌需要销售产品，你必须用数据来支持，说明你的产品或服务如何发挥作用，解决客户的痛点。
你是否也想深入了解数据可视化，并成为专业领域的佼佼者？ 请务必阅读完本文！
什么是数据可视化？
数据可视化是指将数据以图形化的视觉形式呈现，使其更易于理解。 在这个过程中，数据科学家和分析师会使用各种数据可视化元素，例如图表、图形、数据透视图、热图、地图等等。
其目的是让受众更容易访问和理解数据。员工、经理和利益相关者能够通过正确的数据可视化，轻松发现数据中的模式、趋势和异常值。
在你的个人生活和职业生涯中，你会发现数据可视化无处不在。 例如，你在健身、金融、股市、智能家居、交通导航等应用程序中看到的彩色仪表盘，都是数据可视化的成果。
数据可视化是如何工作的？
数据可视化的工作原理是将数字信息转换为易于理解的视觉效果。 如果只用一串简单的数字来解释一天中环境温度上升的趋势，人们很难理解其中的含义。
但是，如果根据输入的数据绘制成折线图，显示温度从早上开始持续上升，达到顶峰，然后随着夜晚的临近而下降，这个图表会呈现一个倒 V 形。 观众就能更容易理解一天中温度的变化。
数据可视化之所以有效，是因为：
- 相比电子表格中的数字和文字，人们更容易理解图像，例如形状、颜色、照片、图画等。
- 图形、地图、图表都是视觉隐喻。 人类处理视觉效果的速度比文本快，因此他们可以在数据可视化过程中更轻松地将各个点联系起来。
- 数据库或电子表格中的原始数据本身并没有太大价值。 当你组织原始数据并将其可视化时，你就在为数据赋予了价值。 可视化数据是可操作的信息，受众可以用它来解决问题或做出决策。
为什么数据可视化很重要？
- 它有助于快速吸收信息。
- 有了视觉线索，信息处理、提取洞察和做出决策就变得更加轻松。
- 只需点击几下，你就可以与外部和内部的合作者分享可视化效果。
- 识别变量之间的相关性也变得更容易。
- 你可以将复杂的数据分解成简单的模块，然后将其可视化，以便更容易理解。
数据可视化的各种类型和示例
1. 折线图
你需要使用折线图来可视化时间序列数据。 它们与散点图非常相似，但显示的是随时间间隔分隔的数据点。 折线图使用线条来连接各个数据点，因此得名。
2. 面积图
与折线图类似，数据科学家使用面积图来跟踪一段时间内的数据。 但是，面积图会将多个项目线条之间的区域进行着色。 若要衡量总体销量，例如在不同国家/地区销售的各种产品的销量，你可以使用这种数据可视化类型。
3. 网络图
网络图由网络、节点、网络之间的相互作用和路径组成，形成高度复杂的图形。 如果你需要发现集群网络之间的模式，可以使用这种数据可视化形式。
4. 地理地图
图片来源：UBS.com
你可以使用地理地图类型的数据可视化，轻松且有意义地呈现和解释特定于位置的数据。 你通常会在地理地图中看到基于人类数量的数据分布，例如投票份额、性别比例、互联网覆盖率、卫生设施的电力覆盖率等。
5. 树状图
树状图使用嵌套的矩形来可视化分层数据。 这种图表有效地利用了屏幕空间。 因此，你可以在一个屏幕上比较数百个组及其性能数据。 可视化模型还会使用各种深浅和温度的颜色，来表示每个组的性能数据。
6. 条形图
条形图可以帮助你可视化基于不同值的分类数据。 在 X 轴上，你需要放置要观察的项目。 然后，在 Y 轴上绘制相应项目的值。 这样，你就会得到垂直的条形图。 项目的值越高，条形就越高。
7. 甘特图
甘特图是你在项目管理中可以找到的最常见的数据可视化类型。
它是条形图的水平变体。 甘特图可以根据每个任务的持续时间，可视化任务及其进度。 条形的水平长度取决于任务的开始、进展和结束。
8. 饼图
这种数据可视化类型以圆形图形呈现数据。 当你需要根据收入来比较不同的产品或服务时，可以使用这种图表。 在这里，你将整个单元格区域视为 100%。 然后，根据每个项目的百分比值，将它们分配到整个单元格区域。
数据可视化的应用场景
识别趋势和峰值
数据可视化的主要用途之一是从原始数据集中识别趋势、模式以及产品/服务之间的关系。 如果你发现整个长期数据集中的趋势突然增加，你可以认为事件在这些时间间隔内出现了峰值。
例如，在黑色星期五的促销活动期间，你可能会很快注意到电子商务平台上的产品/服务销售量激增。
监控目标
数据科学家使用数据可视化创建交互式仪表盘。 这些仪表盘可以向你显示生产力、资源利用率、绩效指标、销售额以及营销投资回报率等等。你还可以在仪表盘中进行少量的选择和修改，以自定义数据点的可视化效果。
访问数据
企业需要以易于理解的格式向员工提供信息。 在这里，你也可以利用数据可视化。 代替原始数据，你可以发送销售、营销、预算、收入、管理费用等各种图表和图形。
接下来，了解一些最佳实践，可以帮助你成功开展数据可视化故事讲述项目：
目标受众规范
你必须通过分析目标受众来创建数据可视化演示。 如果观众具有较强的技术背景，你可以使用复杂的工具进行可视化，例如网络图、直方图、树状图、甘特图等。
这些受众群体可能是专业人士、教师、科学家、高管等，他们了解复杂的数据可视化工具。
相反，如果你的受众是非技术人员，请使用简单的图表，如散点图、条形图、折线图等。
这个受众群体主要是终端用户、营销活动中的旁观者、潜在客户等，他们通过视觉线索了解数据。 他们可能不了解你使用的图表的基本原理。
定义目的
无论你在演示文稿中使用一个还是多个可视化图表，都要确保定义每个图表的用途。 不要把这个任务留给观众。 否则，你可能无法得到你想要的关注。
例如，在上面的 Google Analytics Marketing Website 数据可视化中，有四种图形：折线图、地理地图、水平条形图等。如果你仔细查看这个图像，你会发现每种可视化都有不同的定义。
- 站点会话趋势的折线图
- 国家/地区趋势的地理地图
- 基于渠道的趋势的水平条形图
使用正确的可视化元素
不同的图表有不同的用途。 你不能用网络图代替条形图。 因此，你需要先了解数据，然后再选择可视化方法。 有关如何选择正确图表的更多指导，请参考上面“数据可视化类型和示例”部分。
如今，许多数据处理工具（例如 Google 表格、Excel 等）提供了许多常见图表和图形的 3D 版本。 例如，3D 饼图。 但是，使用 3D 图表存在很多限制。
有时，3D 饼图不能像你期望的那样可视化数据。 在 3D 平面中，你还需要放置更多的标签。 最后，你可能会扭曲可视化效果和故事。 因此，最好坚持使用二维图表和图形，因为观众更容易理解它们。
正确的标签
不要忘记标记你在数据可视化项目中使用的图形和图表。 例如，你必须提及 X/Y 轴的值、项目名称、图例以及数据收集的时间范围等。
在上图中，你会发现数据可视化幻灯片中的每个元素都有标签。 这可以帮助观众阅读图表、图形和表格。
当你使用二维条形图时，请确保从 X 轴和 Y 轴的交点开始绘制图表，并且交点的值均为零。 如果你反转图表并从 Y 轴不为零的点开始，可视化效果可能会误导用户。
易于理解和更简单的数据点
每个屏幕只包括几个带有数据的可视化效果。 主要依靠图像、插图和视频来讲述故事。 在解释数据点时，使用通用术语而不是行业术语。
例如，在上图中 Google Ads 概览报告中，我们只使用了四种工具来可视化数据：仪表盘、折线图、饼图和表格。
但是，你可以通过解释点击率、展示次数和转化次数等行业术语，来改进相同的可视化效果。
正确使用颜色和字体
你必须使用不同的颜色来区分数据点。 使用颜色时，请确保整个幻灯片看起来很舒适，不会使人感到眼睛疲劳。 不要使用对比过于强烈的颜色。 观众长时间观看图表后，会感到眼睛疲劳。
此外，为数字和字母使用易于阅读的字体。 使用无衬线字体，因为当你有大量数据时，它们看起来会更好。 此外，尽量使用较大、较粗的字体，以便观众可以轻松地查看数据可视化效果。
创造一个叙事
你基于数据的故事讲述需要一个叙述或故事情节。 从一个与观众个人相关的问题开始。 然后，开始解释你的产品或服务产生的数据。 最后，将你的产品或服务作为解决方案。
你可以使用以下内容来创建一个出色的叙述：
- 显示随时间损失的趋势线可视化
- 显示你的产品与其他产品有何不同的比较图表
- 创建一个排名顺序表，以显示在将你的产品与各种功能与其他产品进行比较时，你的产品处于领先地位
- 散点图显示客户的业务增长与你的产品或服务的使用成正比
遵循标准视觉设计
西半球的受众从左到右阅读，然后从上到下，再从左到右。 这种阅读模式被称为 Z 模式。 因此，如果你的目标是西方国家，请将你的图形放置在 Z 形图案中。
因此，将第一个图表放在幻灯片的左上角。 然后在其右侧放置另一个与左侧图表相关的数据可视化效果。 接下来，将下一个相关图表放在左下角，并将最终的图表放在右下角。
同步数据故事
你提供的数据必须支持你的故事情节。 有时，网站故障或电子邮件安全系统可能会限制内容或图像的显示。 这会导致观众无法理解数据的图形表示。 因此，标签非常重要，这样观众可以直接从视觉元素中理解故事。
毫无疑问，你可以使用 Microsoft Excel 或 Google Sheets 等电子表格应用程序从头开始创建可视化效果。 但是，市面上还有更先进、更智能的数据可视化工具。
在使用此类工具时，你只需导入原始数据，定义使用场景，就可以在几秒钟内获得格式化的可视化效果。 你可以查看 Tableau Public、Looker Studio、Microsoft Power BI 和 Open Refine 等工具。
总结
现在，你已经了解了数据可视化的基本知识，例如它的定义、类型、工作原理、重要性、应用场景和示例。 此外，你还学习了数据可视化的最佳实践，你需要遵循这些实践，才能使用业务数据讲述引人入胜的故事。
接下来，请了解更多关于最佳商业智能工具和 FusionCharts 数据可视化工具的信息。