数据为什么要可视化？如何可视化？

 

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来源 | crosshands(id:smallworldbigidea)

作者 | ahongplus

 

01数据为什么要可视化？

 

• 一方面是因为数字太抽象，图表更直观，而且图表可以突出数据中的关注点(比如某个月的交易大幅度波动等)；

• 另一方面，数据面向的受众大都不具备专业的数据知识，可视化的形式有助于降低读懂数据的门槛；

简言之，数据可视化提高了数据沟通的效率。

举个例子，假设现在年终汇报某kpi的达成情况，数据如下表所示：

 

 

可视化后的效果如下：

 

 

观察可视化后的图表，很容易就能发现q3没有达标，但年度累计是达标的。

 

02数据可视化的一般步骤(以数据汇报的场景为例)：

 

1. 准备原始数据，一般是经过统计的数据；

2. 明确展示的对象（给谁看），不同的汇报对象关注的业务角度和数据颗粒度不一样；

3. 筛选数据中需要突出的点，确认数据背后要表达的主题或者结论；

4. 选择合适的图表类型；

5. 选择可视化的工具；

6. 根据ppt的风格，调整图表中的文字、线条、形状以及对应的大小、颜色等，对图表中的要素布局进行调整；

 

03好的数据可视化所具备的特征

 

• 展示了一个完整的故事（观点或结论等），也可以说“问题导向”（因为要说明一个问题，所以才会统计出数据）；

• 适量地展示有效信息，展示的内容并不是越多越好，抓住问题的主干信息即可；

• 展示信息的形式能清晰直观地表达数据的内涵，受众能很好地理解图表要传达的信息；

 

注：来源见图片左下角

 

这里以 hans rosling 在 ted 上的一个演讲来说明“优秀的数据可视化”是什么样子的。

 

视频源地址：https://www.ted.com/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_you_ve_ever_seen

 

04关于图表的选择

 

图表的选择主要基于两方面：

• 数据的类型和结构，比如数据是数值还是文字，是百分比还是绝对值？数据的维度如何等；

• 图表的功能，是要进行对比还是描述时间序列，抑或是说明成分结构等；

 

这个网站(https://datavizcatalogue.com/zh/)总结了常见的可视化图表类型，不仅按功能进行了分类，还对每种图表的制作过程及适用场景进行了说明，非常推荐。比如关于时间序列的展示，可以选择的图表方案如下：

 

 

另附两张图表选择的 guideline 供参考。

 

 

原作者 andrew abela 图源 https://vizard.co/tableau-interview-questions/

 

05关于可视化工具的选择

 

如果是个人使用，建议选择现成的或者学习成本相对低的工具。按是否需要编程可以将作图工作分为两类：

• 不用编程（几乎）：比如 excel, power bi, tableau, spss 等。

• 需要编程的工具：比如 python, r, sas 等统计软件，还有 fine report, echarts, d3.js, plot.ly 等可视化控件。

 

如果是工作中使用，则可能还要考虑其他方面：

• 图表类型的丰富度，e.g. 是否支持工作中要用到的图表；

• 前端交互的友好程度，e.g.是否有控件可以直接拖拉拽来生成图表，界面是否支持交互操作，是否能导出不同格式或者分辨率的图片，颜色风格可以自定义等；

• 底层数据的支持，e.g.非结构化的文本数据，数据量很大，数据接口调用是不是方便等。

 

06关于数据可视化的补充

 

1. 基本的图表是可以组合使用的，比如柱形图和折线图组合使用：

 

注：笔者参考网上教程使用excel制作的“折线柱状图”，还可以进一步美化的

 

2. 图表中的线条或者形状可以变得更有意思一点，比如做柱状图的时候可以在“柱”里填充图案，更多参考(

 

3. 可视化不要用力过猛，比如：

 

图片来源：say it with charts workbook, gene zelazny

 

4. 发挥创造性，增强对比性，比如：

 

图片来源：say it with charts workbook, gene zelazny

 

5. 不要在可视化中“耍花招”或者产生其他误导信息，比如调整坐标轴使并不严重的轻微数据波动趋势看起来很严重（最好不要这么干）。

 

图片来源：https://www.huffingtonpost.com/raviparikh/lie-with-data-visualization_b_5169715.html

 

07数据可视化的学习资源

 

• 网站

1. https://datavizcatalogue.com/zh/

2. python作图可以参考 

https://python-graph-gallery.com/

3. python 实现 50 种图表的制作 

https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/

4. 如果用 r 作图，那么看这里 

https://www.r-graph-gallery.com/

5.  https://datavizproject.com 给出各种图表的说明以及每种图表的实际使用案例（如果你知道图表长啥样但不知道名称可以来这里搜）。

 

• 教材

1. 《用图表说话：麦肯锡商务沟通完全工具箱》，gene zelazny，清华大学出版社，主要内容讲商务场景下选用什么图表，以及优化方案；

2. 《写给大家看的设计书》，robbin williams，人民邮电出版社

3. 《excel图表之道》，刘万祥，电子工业出版社，工具不重要，方法更重要；学习优秀的商业图表（经济学人等期刊杂志）也是可视化精进的方式之一；

4. 《数据之美：一本书学会可视化设计》，nathan yau，中国人民大学出版社；

5. 《鲜活的数据：数据可视化指南》，nathan yau，人民邮电出版社；

6. 《storytelling with data:a data visualization guide for business professionals》，cole nussbaumer knaflic（中译本为：《用数据讲故事》）。

 

附

如果你要检索数据可视化指南相关的信息，可以使用关键词

• data visualization, charts, graph

• cheetsheet, guide, guideline, chooser, collection, cookbook, gallery

 

数智优质活动推介

 

由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民*指导，上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合主办的“ 2019全球新经济年会-产业互联网峰会”将在上海长宁举办。

 

本次大会邀请了慧聪集团、甲骨文、盛景网联、千方科技、找钢网、金山云等产业巨头 ，明势资本、远望资本、阿尔法公社、赛意产业基金等产业互联网一线投资人。产业互联网从业与创业者将共同参会交流产业互联网的未来，共话产业变革新机遇。

 

大会截止日期6月13日，感兴趣的小伙伴可“扫描下方海报二维码”或点击“阅读原文”进行活动报名和查看大会议程安排。

 

活动页面链接：https://www.iyiou.com/a/cyhlw_shanghai_2019/

扫描海报二维码 或 点击阅读原文

进行“活动报名”以及“查看大会议程安排”

 

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