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怎麼做好亮眼的數據可視化

科技 更新时间:2025-02-24 00:44:59
1、為什麼要做可視化?

在釀成酒之前去贊美五谷的香醇,在譜成曲之前去贊美音符的神奇,都很難引起人民的共鳴。

同樣道理,數據在可視化之前,縱使數據分析師闡述時巧舌如簧,效果也會大打折扣。原因很簡單,字不如表,表不如圖。數據本身是有溝通障礙的,尤其是當我們的讀者或者上級對數據不敏感時,此時的可視化就相當于是一種“翻譯”,就像是兩個神交已久的人終于相聚卻因為語言不同隻能你比劃我猜,這時如果送上同聲翻譯,絕對是雪中送炭。

簡而言之,做可視化就是将數據以及數據背後的邏輯,準确又高效地傳遞給對方。

2、圖表可視化有哪些陷阱和誤區?

圖表可視化的誤區主要表現在觀念上,這裡有兩個極端,十分要不得。

一是可視化“無用”。有些厲害人物,文字功力深厚,出口成章妙語連珠,僅憑一己之力就能讓甲方滿意,領導贊賞,認為可視化就是錦上添花,華而不實,可有可無。

二是過度可視化。可視化很有用但不能神化,要正确看待,正确使用可視化。這個極端有幾種表現:

其一是将所有數據逐一可視化。在一份數據分析報告中有結論有佐證,通常隻需将結論性的趨勢或者重點輔助指标進行可視化,其他諸如本年銷售目标、預期利潤率等展示類的KPI指标,上一期與本期銷售額、兩個業務員的銷售業績等數量較少的對比類指标,借由文字闡述即可,數據可視化時過猶不及,要适可而止。

其二是将所有數據集中可視化。有學員曾經問“如何在一張圖中清晰地展示一年365天的銷售數據及天氣變化,并分析這些變化同星期和節假日的關聯?”

這是典型的圖表負擔太重,圖表和人一樣都有自己的極限,一個人身兼數職同時處理多件事情就會手忙腳亂,圖表内容過于豐富隻會變得雜亂無章。這個時候如果将數據拆分成12個月,1張圖表達1個月的數據,多圖經過排版形成圖表組合,既專業又美觀。

怎麼做好亮眼的數據可視化(如何做出亮眼的數據可視化)1

其三是可視化過于追求變化。一種是求變。據我觀察有此想法的人不在少數,同一份數據分析報告每次更新都會更換新的可視化類型,或者更換新的配色。這樣好不好呢?人既需要新鮮感也需要穩定,比如我們看國家統計局或者專業的分析機構的可視化,有自己的風格并且有延續性。另一種是求新。前一段整個朋友圈都在轉發人民日報的“新冠肺炎全球疫情形勢”玫瑰圖,很多學員都來問我怎麼做,為此我第一時間提供了制作方法,同時提醒大家把握好使用尺度和場合,求新本身沒錯,吓到領導就是你的錯了。

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其四是過于迷信某種可視化類型。這個觀念與求新求變正好相反,可以稱之為可視化的保守派。我的一個老朋友特别喜歡折線圖,他的報告裡90%都是折線圖,用折線圖表達趨勢變化、橫向對比、多屬性對比,在他眼裡折線圖就是超級英雄般的存在。其實,不存在萬能的可視化類型,一類圖表表現一類問題才是常态。

3、如何做好圖表可視化,應該具備哪些原則?

把可視化做好很簡單也很麻煩,簡單的是隻需要滿足讀者的需求即可,麻煩的是很多時候讀者的需求往往飄忽不定,難以捉摸。

讀者需求有多難琢磨,這裡舉個例子。曾有學員問,1張圖中有6條折線,領導覺得雜亂看不明白,我建議将圖表進行多區域分隔後成功過關。

怎麼做好亮眼的數據可視化(如何做出亮眼的數據可視化)3

過了幾天這個學員又來問怎樣把多折線做得清晰易懂,我很疑惑,學員說上一次通過的方案,這一次領導不喜歡了。

我猜想領導可能想要多方位多維度的分析問題,這時候一張圖表往往無法滿足需求,于是就建議做成看闆,層層剖析數據,學員說領導覺得看闆裡的圖表太多抓不到重點。

于是我接着建議,不妨把折線圖做成動态圖表,通過按鈕選擇關注的業務種類,此時關注業務的折線高亮顯示,其他折線呈灰色。這個建議同樣被PASS,學員說領導不喜歡動态圖表,隻喜歡靜态圖表。

實在抓不到這位“領導”的點,我也是無能為力了。沒想到幾天後學員來報喜說方案通過了,我很好奇,哪個方案這麼神奇能得到領導的青睐,學員說最初的方案。

所以想做好圖表可視化還是要善于思考,了解喜好,總結規律,保持原則。具體有哪些原則呢?

一是平衡性。

在可視化規範與領導喜好之間尋求平衡點。大名鼎鼎的IBCS建立了關于報表、幻燈片、儀表闆、圖和表的制作标準,就像下圖這樣。

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有了這些視化規範是不是直接參照就可以呢?還不行,還需要加入一些“中國特色”,也就是領導的喜好,否則可能水土不服。如何把握領導的喜好?作為一個數據分析師,這應該是一個基本功吧。

二是邏輯性。

一個好的分析師會用數據講故事,數據可視化之後故事會更吸引人,好的可視化就是與數據的邏輯完全契合,想展示什麼(數據背後的含義)——依據是什麼(數據的趨勢變化)——結論是什麼(數據反映的問題)。

三是準确性。

可視化要忠于數據,刻意誇大或者美化數據及變化都不可取。舉個例子,前一段幫一個朋友做可視化,數據在1-50之間,做成的蝴蝶圖中“數據1”對應的條形幾乎不可見,這時候朋友就不滿意了,明明有數圖中卻看不見這必須得改,接着又拒絕我增加“折斷”的想法,萬般無奈之下被逼着将“1”改成了“2”,終于露出一個“尖尖角”。一聲長歎,數據可視化時既要滿足甲方需求,也要盡可能地堅持原則。

四是穩定性。

剛才在談可視化的誤區時,建議大家不要過于求新求變,不要執着于某一類可視化類型,而是應該保持穩定性,通過增加細節适度微創新,還是領導熟悉的味道隻是加了點料,保持了可視化風格延續的同時又有一點小驚喜。比如增加标準線,增加差異箭頭、增加區域分隔等等。

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4、可視化都哪些好用的工具?

常用的可視化工具主要有這4類:

一是在線可視化工具。主要有镝數、花火等,優點是圖表種類豐富、類型新穎、配色年輕化,還提供了一些十分酷炫動态圖表,操作也比較簡單,很多新媒體都在用,缺點是數據保密性不夠。

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二是編程可視化工具。主要有E-charts、D3、ggplot、Matplotlib、pandas、plt等,優點是可以制作大型數據集和交互動畫的圖表,高端大氣上檔次,可視化效果跟腦洞大小呈正比,缺點是需要有編程基礎,門檻較高。

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三是商業智能工具。比如國内比較有有名的FineBI等,是專業的大數據 BI 和分析平台,主要為企業提供一站式商業智能解決方案,用他們做數據分析和可視化駕駛艙真是妥妥的,不需要寫代碼,而且操作比較方便,缺點是目前市場上的大部分BI都收費,不過FineBI個人版免費,這一點算是很人性化的

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四是基礎可視化工具。主要就是Excel,優點是通用、易用、實用,傻瓜式操作,基本上人人都會,使用成本較低,同時還有基于excel開發的圖表插件Thinkcell Chart、Zebra Bi,國内可視化大神Peter開發的Easyshu,可以高效地制作出商業圖表。缺點是Excel本身主要制作常規性的圖表,很多特殊圖表無法實現,功能強大的圖表插件價格不菲。

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山不在高有仙則名,水不在深有龍則靈。工具沒有好壞,也不是越多越好,好用趁手就行,對于我個人來說這4類可視化工具各有特色,但要說最容易上手,最适合入門,适合大部分人日常需求的工具,非Excel莫屬。

5、關于可視化應用的一些建議

一是多看。

他山之石可以攻玉,多看優秀的可視化作品可以提高審美,比如Power Bi、商務周刊、經濟學人、第一财經、數可視等,以及花火、镝數、Thinkcell Chart、Zebra Bi等,都可以從中汲取營養,成為我們可視化靈感的來源。

二是多想。

在一些數據分析讨論群裡問的80%以上的問題都是,數據是什麼什麼樣的,應該做成什麼樣的圖表?有這種困惑的主要原因還是對可視化的類型不夠熟悉,思考得太少,沒有搭建起來可視化與觀點呈現之間的橋梁。

三是多練。

練習是提高可視化水平最有效的手段,練習時無需過于追求複雜的制圖技術,忽視圖表本質。IBCS之所以能成為全世界的商業圖表标準,是其對圖表的标準化以及對細節的優化,降低了圖表的理解難度。這裡的多練就是要打好基本功,掌握基本操作 常用技巧。有一個小技巧可以判斷基本功是否紮實,就是看到一個圖表後大概能分析出來是如何做出來的,大家不妨試試。

四是觀念。

可視化需要趁手的工具,個人認為比較理想的狀态是熟練掌握一兩個軟件操作,準備一些趁手的可視化模闆随時能用,安裝一個能提高制圖效率的插件,僅此而已。

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