[Book] Storytelling With Data

Introduction

数据可视化(Data Visualization)是Data Science领域一个非常非常核心的内容,很多时候,我们往往会花很多力气去建模分析数据,然而最终给你的老板汇报,或者是编写分析报告的时候,通常会以图形化的方式展现。这个时候,若你能够 利用数据讲故事 ,那么你的汇报就会十分精彩。本文内容来自一本我个人非常喜欢的书,作者是Google工作多年、数据可视化领域的专家。若你也对数据可视化感兴趣,欢迎去阅读原著:《Storytelling With Data》。

选择有效的图表

简单文本

当只有一两项数据需要分享时,简单文本是绝佳的沟通方法。考虑只用数字本身(尽可能突出)和一些辅助性文字来清晰地阐述观点。例如:

Original Report

上图用了相当多的文字和空间衬托仅仅两项数据。图表本身对数据的解读并没有多少帮助。

修改后:
Revised Report

表格

使用表格时需要记住一点:让设计融入背景。让数据占据核心地位。不要让厚重的边框和阴影与数据争夺受众的注意力。要用窄边框或者空白来区分表格的元素。
Tables

也可以使用 热力图 辅助表格,这会使得极值更容易被观众捕捉:
Heatmap

需要避开的陷阱

  • 不要使用饼图
  • 不要使用3D效果图
  • 不要使用双y轴的图,而是应该将它们分开成两个单独的图
    Double Y-axis
    Revised Double Y-axis

去除杂乱

  • 巧用留白
  • 用对比(颜色、字号)突出要表达的元素
  • 对齐使得页面更整洁
  • Less is More:
    Less is More

聚焦观众视线

文字中的前注意属性

Preattentive Attributes

图表中的前注意属性

Without Preattentive Attributes in Graph

加入强调之后:
With Preattentive Attributes in Graph

颜色

使用少量的颜色。通常选择灰色做背景,再挑选一个大胆的颜色(例如蓝色)来吸引注意。

Color

避免”意大利面”式的图表策略

下图的折线图太过于杂乱,观众无法从中获取有用的信息。
Spaghetti Graph

对这类图表的改进可利用 前注意属性一次强调一根线条。然后从空间上隔离这些线条的图表:

一次只强调一根线 (颜色 + 线条粗细)

One Line Highlighted

空间隔离

Vertically Apart

混合方法 (空间上分离 + 一次只强调一根线条)

Combined Approach

Combined Approach

饼图的替代方案

未处理前的饼图:
Pie Chart

方案1: 直观展示数字

Show Numbers Directly

方案2: 简单条形图

Simple Bar Graph

方案3: 水平堆叠条形图

Stacked Horizontal Bar Graph

方案4: 斜率图

Slope Graph

通过线条的斜率很容易看出项目前后每个类别百分比的 变化,易于 对比来突出项目效果

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