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同樣一組數據，只是把數字羅列出來，和用簡單的線圖表達數據，這兩者的效果可能完全不同。本文作者從認知心理學的角度，對數據可視化進行了分析，一起來看一下吧。

一、為什么可視化？

下面是一組非常簡單的數據，Excel 里面 6 個月的分渠道銷售額。請問你能快速找出什么規(guī)律？

雖然只有 6 個月乘以 3 個渠道 18 個數字，迅速搞清楚也不沒那么容易，我們要把數字一個個進行對比，甚至要刻意背下來一些信息才能發(fā)現(xiàn)規(guī)律。不然有時候看了幾個數字前面的就忘了。人類短期記憶只有 6-7 個單元。

那么用簡單的線圖表達同一組數據呢？

我們可以看出，會展渠道在 6 月效果異常突出，而官網渠道從七月份起效果有明顯下降。而我們得到這個理解只需要一瞬間，和之前找規(guī)律的難度對比鮮明。

假設根據上面信息，我們得知 6 月份有個重要峰會導致業(yè)績上升，同時官網在 7 月份有改版，那我們甚至可以再加工一步，用不同的色相突出想表達的線圖（官網渠道），并用醒目的紅色標出重要事件，更好的表達需要調查官網改版以及進行修補。

但是也許有人會說，通過統(tǒng)計數據，比如平均值，不也可能快速理解和掌握數據嗎？那我們看下面四組統(tǒng)計：

這四組數據應該一模一樣吧？

那我們再看下，這四組數據，畫成圖表的樣子：

Source：https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%27s_quartet

是不是明顯不一樣，要不是看到可視化，我們差點被統(tǒng)計騙了？這幾組數據由英國數學家 Anscombe 在 1973 年設計，就是為了突出只有統(tǒng)計數據是不夠的，可視化至關重要。

數據可視化給我們帶來的是，幫助我們理解，洞察，和表達數據，做更好的決策，以及影響他人。數據可視化一般分為兩類，explanatory 解釋性數據可視化，以及 exploratory 探索性數據可視化。實際應用場景普遍為數據看板輔助決策和監(jiān)控，數據探索進行數據分析，以及通過可視化講故事影響他人。

數據可視化帶來的價值巨大，本身市場也在快速增長，F(xiàn)ortune Business Insights 預估其年增長率約為 10%，會在 2027 到達約 200 億美金。

二、認知心理學角度

近幾年開始流行一個詞“中國式報表”，密密麻麻的一片數字放在 Excel 一樣表里，作為中國特色。甚至有人認為，中國人不需要圖表，只需要看數字，報表不適合中國人。

其實，歐美曾經的報表也是那樣，比如 VisiCalc 和 Lotus 1-2-3 的年代：

Source: https://www.wired.com/2009/01/jan-26-1983-spreadsheet-as-easy-as-1-2-3-2/

之后數據可視化的逐漸勝出，是基于人類本性，基于人類無數年進化獲取的視覺感知，認知，及短期記憶特性。這些本質，讓可視化變成人類洞察和理解抽象信息的重要工具。

暫時回到一開始用過的例子：

其實一個認真負責很專業(yè)的員工，在對以上數據非常熟悉的狀態(tài)下，完全掌握公司經營狀態(tài)，只看這種表格也是可以的，而且數字密度高反而會有效率高的錯覺。很多努力工作的小伙伴可能都在這種狀態(tài)。但是如果以上數字再乘以幾倍幾十倍幾百倍的復雜度呢？比如加上產品分類，產品分類細分，活動，活動分類等。這時候有效找出規(guī)律和問題，就不得不需要正確的工具支持了。

接下來讓我們探索認知心理學，視覺感知中的先意識屬性，以及格式塔原則。

三、先意識屬性 Pre-Attentive Attributes

在下圖中，數出一共有幾個數字 9，需要多久？

把上圖稍微改下呢？

找出數字 9 變成了一瞬間的事情，再數一下就好了。

在大腦過濾和整理視覺信息并傳給意識之前，所有采集的視覺信息會先由潛意識進行處理。即先意識處理 Pre-Attentive Processing，先意識屬性 Pre-Attentive Attributes 會被先意識處理快速提取出來。我們在第二張圖能迅速找出數字 9 就是因為色相差是先意識屬性之一。

先意識屬性與處理就像人類的神經反應一樣，如果不小心摸到滾燙的鍋，我們會在大腦反應過來之前，迅速的自動把手縮回去。

先意識屬性分為色相 Hue，形狀 Form，空間位置 Spatial Position，以及動作 Motion。因篇幅限制這里一筆帶過（色彩尤其重要和值得研究，會在未來另一篇文章深入探討）。以下為一些常見例子：

下圖為一個運用先意識屬性的例子，每月支出超出或低于預算狀況：

數據為 1-8 月份實際支出和預算的對比。目標是每月支出都在預算 95% 以內，用灰色標注線注明，支出超過預算 105% 視為嚴重超出預算，用紅色。每個條形的長度為低于或超過目標的量。

我們第一眼就能看到紅色部分，即 7 月份支出超過預算的 105%，第二會看到 4 月份和 7 月份超出預算但是還沒到 105% 的部分。因為到達目標的月份條形方向朝下，我們也可以一眼看出 1，2，5，6 月份達到了目標。8 月份因為還在進行中，條形是虛的。整個 YTD 支出與預算對比一目了然。

四、格式塔原則 Gestalt Principles

格式塔在德語中意思為形狀或規(guī)律，代表人類如何把看到感知到的信號，整理成信息并賦予理解。以下為六種大腦根據視覺信號創(chuàng)建感知的方法：

1）相近

我們的大腦會自動把下面左圖按大概位置分成三組數據，中間圖分成上中下三組數據，右圖按左右分成五組數據。

2）相似

同理，我們會按照圖形的相似度進行分組。

3）圍繞

4）閉合

我們自動的“腦補”了圖形，甚至文字的缺口。

5）持續(xù)

同樣是腦補缺口，但是效果為持續(xù)。

6）相連

通過連接，把不同的物件放到一起。

下面是一個運營格式塔原則的例子，下圖為某季度末，對兩個團隊一共 10 個員工的評分，每個三角或者圓圈都是一個員工：

能力評分低于 3.5 同時業(yè)績評分低于 2.5 的同學，可能會被畢業(yè)輸送給社會，要重點關注，于是用淺紅色背景“圍繞”起來。能力和業(yè)績評分都很高的優(yōu)秀同學同理。

而同樣團隊的員工們用同樣的圖形標注，也能輕易看出團隊 A 的員工普遍能力更強，但是團隊 B 的員工業(yè)績更好。

當然，視覺感知的原理也是為什么我們能被自己的眼睛欺騙，比如下圖的直線，怎么看起來似乎歪歪扭扭的：

Source：https://en.wikipedia.org/wiki/Caf%C3%A9_wall_illusion

或者下面兩個橙色的點其實一樣大小，但是看起來感覺就是不一樣：

Source：https://en.wikipedia.org/wiki/Ebbinghaus_illusion

五、結語

我們在演示或探索數據的時候，無論是做 ppt，報告，BI 看板，設計產品，還是分析，若能有效使用可視化，可大幅度提高我們自己對數據的洞察，以及更好的傳達我們的主張。

這篇文章只是講了些基礎以及簡單運用方法。數據可視化是一個龐大的跨學科領域，包括設計，人機交互，統(tǒng)計學，計算機科學，以及本文中觸及的視覺感知，認知科學等。

而本文想強調的，是數據可視化的力量來源和直接效果，都是基于人類本身，輔助認知，擴大認知。

Max（微信號 invicti 公眾號 SaaS 沉思錄）。硅谷海歸，Salesforce 和 Intuit 高級工程師。ThoughtSpot 初期員工。曾管理 ThoughtSpot 全公司市場運營，銷售運營，和數據分析。UC Berkeley 電子工程與計算機科學。