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榮耀標識這篇文章把數據講透了（五）：數據可視化（上）
編輯導讀：隨著“數智化”時代的到來,我們生活中的方方面面都離不開數據,而你真的了解數據嗎？本文將為你重新解讀數據的概念和價值，以及數據的價值是如何在“數智化”時代下一步一步得到運用與升華的；因內容頗多，筆者將分幾期為大家進行講解。
一、前言
上幾期文章中，我們已經了解到“數據”是一個龐大的體系（如下圖所示），并用了菜市場的例子，為大家講解數據來源的含義；用買菜的例子，為大家講解數據采集的步驟；用洗菜、擇菜的例子，為大家講解數據清洗的方法…
而今天小陳主要給大家講解，我們學會做菜以后，怎樣把烹飪方法簡單易懂的傳授給他人，即數據可視化的過程。
二、數據可視化是什么（定義）
我們知道，人是天然的視覺動物，我們對顏色、圖表的敏感度比純數字高得多…
而數據可視化其實是將抽象概念進行形象性表達，將抽象的指標、數據進行具象圖形可視的過程。
而就“數據可視化”家族的分類而言，主要有以下三個大分支，詳情如下~
本文主要圍繞信息可視化進行，其一因為信息可視化離我們的生活最近；其二，科學可視化、可視分析學確實需要學術基礎，例如目前可視分析學領域比較火的有“可視化文字挖掘”；這其中涉及到K-Means、文本挖掘等技術，想要徹底講透，沒有學術基礎基本是不可能的。
我們職場工作匯報中經常會聽到“內容可視化”、“報表可視化”這樣的字眼，這些要求其實就算“信息可視化”范疇。
先看下面這張圖，是某公司全年售票數據，左邊是純數據，右邊是信息可視化后的折線圖，哪一種更清晰就不用我多說了吧~
但，大家有沒有想過柱狀圖、餅狀圖、氣泡圖…為什么這里偏偏要使用折線圖呢？這就涉及到了可視化圖表的選擇技巧，后面會集中為大家講解~
三、數據可視化的常見錯誤與陷阱（新手必看的誤區警告）
以下這些圖表使用的錯誤示范，你中槍了嗎？
案例1：以下是某公司的票務情況，左邊柱狀圖是圖表修改前；右邊折線圖是圖表修改后。
那么，左邊柱狀圖究竟存在怎樣的問題呢？
- 主旨不明確（究竟是想展現Received和Processed兩種狀態在一年12個月內的環比變化趨勢，還是，Received和Processed兩種狀態每個月的差距？）；
- 趨勢不明顯（左邊的柱狀圖，第一眼看過去，只知道有紅色、藍色兩種不同狀態，但柱狀圖層次不齊，一眼并不能看出Received和Processed兩種狀態的具體趨勢）；
- 視覺疲勞（左邊的柱狀圖中，如果我想要對Received Ticket進行環比趨勢比較，我需要人眼“自動屏蔽”每一道紅色的柱狀圖，視覺疲勞真的不是一點點啊…）；
那么，右邊折線圖解決了什么問題呢？
它巧妙的通過折線圖，把左邊柱狀圖“絞盡腦汁”想要表達的兩種趨勢狀態都顯示了出來，想知道Received和Processed兩種狀態12個月份內的環比趨勢那就單看一條折線就夠了；想知道Received和Processed兩種狀態在單月內的數據差額，看對應的y軸截距就行了。
案列2：以下是某公司5種產品，在2008——2014這七年內的零售金額變化趨勢圖。
試想，你是這家零售公司的董事長，A、B兩位市場總監拿著左右兩份分析報告上來，你會喜歡看哪張圖表？答案很明顯B完勝A！
作為老板你無非想獲得以下信息，第一，這5種產品在7年內的銷售趨勢；第二，這5類產品在7年內的銷售貢獻額和排名；第三，5類產品與銷售額均值間的差距。
而以上這三類信息，圖B都能清晰展示，而圖A則需要董事長自己描點、連線畫一個趨勢圖一探究竟。
四、結語
看了以上兩個案例，是不是有一種茅塞頓開的感覺呢？
其實，日常生活中，很多職場小白認為我呈現上去的數據，只要不是下面這樣的“純數據”就好了，殊不知，亂插入幾個帶有誤導性的圖表，更顯得你專業性不夠！
那么圖表規范背后究竟有怎樣的規則呢？
下期繼續為你揭秘！
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本文由 @小陳同學ing. 原創發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于CC0協議。
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