数据可视化的本质是简化信息、突出重点。
数据已成为商业的语言，它代表着我们的理性和逻辑，体现着我们的专业素养。用数据说话也已成为当今众多公司职员、专业人士所必须掌握的表达方式。如果你在汇报的时候还只会堆砌“很多”、“很快”、“很好”这些形容词而给不出数据，必遭老板和听众的白眼。
我们做数据展示最终还是要说服别人接受你的结论。而要说服别人，关键还是论据充分、准确，并且论证严谨。所以数据展示的第一步绝不是做表格、画图表，而是梳理逻辑，做好推理论证。正如讲故事要先有脉络梗概，建立骨架，再修辞造句，丰满血肉。
我们在准备数据展示的时候最应该先明确要表达的结论，然后把论证过程一句一句用文字写出来，写好一个“故事”，最后才把一句句文字转化成一幅幅图和表。实际操作中，我们多数通过PPT来做数据展示，不妨把论证过程的每一句话放进每一页PPT的标题，其他部分先空着，也可以用文字大概写写要放什么数据和图表。先从头到尾通读这份PPT“骨架”，看看论据是否充分、论证是否严谨，调整好结构再继续动手填充内容。关于组织和表达逻辑，可以学学《金字塔原理》，以后我们也会单独讲，这次我们重点说说数据的表达呈现这“丰满血肉”的部分。
数据展示本身是为了更加清晰、有效地传达信息，最终说服别人。在这里单纯靠理性是不够的，深藏于我们体内的猿人基因让我们还是免不了感性，只有为理性的数据披上感性的外衣，才能成为直击人心的“糖衣炮弹”。
高效数据展示的两个方法：
- 数据可视化
- 数据形象化
数据可视化和数据形象化的话题都很大，今天我们仅仅讨论数据可视化也只能讲到其中一些基本点，以后我们再专门介绍关于数据形象化表达的内容。
数据可视化是用图表的方式来表达呈现数据。一谈到数据可视化，许多人马上想到各种信息密集、“争奇斗艳”的图表，仿佛做不出数据丰富、效果酷炫的图就代表自己水平低下，却根本不了解数据可视化的本质：简化信息、突出重点。
数据可视化本来就是为了让人从纷繁杂乱的数据中迅速提取关键信息而设，其如此有效的原因也是因为它能让人“认知放松”。心理学家早已发现让人“认知放松”的信息能轻易降低人们的警惕性，让人更易接受这些信息。比如“亡羊补牢，为时未晚”这样简短、熟悉而又押韵的表达，就比“承认错误并及时补救，可以避免继续受损失”这样复杂的说法要显得有说服力得多。知道了这点，就应该很容易理解为何“字不如表，表不如图”了。让我们再直观感受一下，你觉得下列哪种方式让你更容易相信公司业绩快速增长？
既然如此，图表就应该是信息越精炼、重点越突出越好。所以我们对图表的要求就是：
- 一张图只表达一条关键信息
- 按照要表达的信息选择最合适的图表
- “美化”图表以突出关键信息
一张图只表达一条关键信息 。相关的实验和实践都表明，与其用一张图表达N条信息，不如用N张图分开表达，能让读者更快更有效地理解信息。另外，如果你做到先用文字一句句搭好逻辑框架，再把文字转换成图表，那很自然的就是每张图只表达一条关键信息，或者最多两条信息，一张图表糅合N条信息往往是报告整体逻辑没想清楚的表现。
按照要表达的信息选择最合适的图表。在选择图表的时候，一般就从以下5种最常见的图表中去选，用较少见的图表会大大增加读者理解信息的难度，与我们要让读者“认知放松”的目标是背道而驰的。
要选择合适的图表，我们可以先把信息归为以下4类：
- 比较
- 分布
- 成分
- 关系
比较类信息描述不同类数据间的差异，可以进一步分为两类：
- “跟别人比”，即不同项目间比较的信息，这种信息强调的是“差别”，所以要选择最能体现项目间“差别”的图表，适用条形图、柱形图来表达 。
- “跟自己以往比”，即不同时间的数据比较的信息，也称为“时间序列”信息，这种信息要反映的是数据随时间变化的“趋势”，主要用柱形图和折线图来表达。
分布类的信息描述整体的特征分布情况，常用柱形图、折线图来表达。虽然它也带有一定的“比较”属性，但它和比较类信息强调的重点不同。比较类信息强调个体和其他个体的差异，而分布类信息侧强调整体特征，就好比在比较“一个旅行团中团友的年龄”时，比较类信息强调“小明是旅行团中年龄最小的”，而分布类信息强调“这个旅行团以18岁以下的未成年人居多”。
成分类信息描述一个整体内部的成分构成，最常见的当然是用饼图来表达，但在要比较不同个体或者不同时间间的“成分”变化差异时，也会用堆积柱形图和堆积面积（折线）图来表达。
关系类信息描述一个维度的数据随另一个维度数据变化的情况，比如“一个城市的GDP越高，是否其平均房价就越高”。关系类信息通常用散点图来表达，如果一张图要表达3个维度的相互关系，则可以用散点图的升级版——气泡图来表达。
我们把4类信息和5类基本图表的对应关系归纳如下：
如果你想用更多更“高级”的图表，可以根据下面这张由Abela教授整理的图表选择指南来找合适的图。需要这张指南的高清原图的同学可以在公众号里回复“图表指南”来获取。
“美化”图表以突出关键信息。提到美化图表，想必许多人就开始忙不迭地加颜色、加图例、加网格，各种做“加法”，殊不知真正该做的市“减法”。我们须谨记奥卡姆剃刀原理，“如无必要，勿增实体”，做到重点突出的唯一方法就是把非重点的信息都删掉。我们通常只在一处做加法，就是给图表加一个好的标题，用一句话概括图表要表达的关键信息。
我们来看下面这张图，是几家公司的销售额数据，让我们一起来“美化”一下：
为了简化信息、突出重点，我们先要把需要表达的关键信息概括出来，作为标题：
围绕这条关键信息，让我们大刀阔斧地来做减法。首先这背景完全多余，去掉。要表达我们公司的销售额排名，只要对比柱形的高度就行了，用在柱形上的这些鲜艳的颜色和“酷炫”的3D效果，完全是增加读者的认知难度，必须去掉。再看这柱形高度差别明显，网格完全没必要，也去掉。既然有数据标签，那纵坐标轴也没有存在的必要了。只要我们给每个标签加上单位“万”，再配合图表的标题，读者就知道我们说的是销售额，这样我们连纵坐标轴的标题也可以去掉。做“减法”的结果如下：
最后，为了突出重点，让我们稍微做一下加法——给代表“我司”的柱形填充一个突出的颜色，让读者一眼就看到关键所在，同时把文字调成纯黑色并适当放大，让读者看得更清晰从而“认知放松”。最后的结果如下图所示：
可以再比较一些最早的图，看看我们“美化”的威力：
数据可视化是让数据展示能清晰、有效地传达信息，从而说服读者听众的有力武器。今天我们简单开了个头，后面我们会结合心理学、信息设计等更高级的知识来向大家逐步展示数据可视化的精妙所在。
重点回顾：
- 数据展示是为了更清晰、有效地传递信息。数据可视化是数据展示的一种方式，用图表的方式呈现数据，目的是简化信息、突出重点。
- 数据可视化的要点是：确定一张图只表达一条关键信息，然后按照要表达的信息选择最合适的图表，最后主要以做“减法”的方式“美化”图表以突出关键信息。
- 数据可视化可以对比较、分布、成分、关系等4类信息，使用基本的条形图、柱形图、折线图、饼图、散点图等5种基本图表来呈现。
作者：数博士
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