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从可视化到讲故事:你的数据能打动人吗?
2019-10-31 21:02 | 查看: 842| 评论: 1

01 直觉 vs 数据


首先,你有思考过一个问题吗?当你的直觉与你所掌握的数据矛盾的时候,你是听从于直觉还是相信你所掌握的数据呢?


2016年的一项调查发现,90%的决策者会更偏向听从自己的直觉,即凭借以往的经验来做决策。这听起来很不可思议,但它是真实存在的。


决策者有时候会因为对数据的来源不确信,有时不确定数据的准确性,也有可能仅仅是因为决策者自身性格的原因。各种各样的因素都会导致决策者不相信数据,反而遵从直觉去做决策。


▲图1:决策者会倾向于利用直觉做决定,出自:Data Storytelling: Engage Decision Makers With Data



Daniel Kahneman(丹尼尔·卡内曼)曾在2002年获得诺贝尔经济学奖。《名利场》杂志的一篇文章引用了他的这句话,“没有人会因为一个独立的数字做决策,人们需要一个故事(更丰富的背景信息)”。



02 为什么用数据讲故事


为什么需要“讲故事”?因为一个个独立的数字没有足够的说服力,比如我们看到一句描述“2018年某个门店的销售业绩为20万”。你能得到什么信息?这个门店业绩很好?比2017年高还是低?我接下来要做什么?没有其他背景信息,这个数字说明不了任何问题。


前些天,我看了一篇Gartner的报告,主题是关于“以数据驱动的方式来讲故事”,感触颇多,也希望和大家一起分享和探讨。该报告的作者是Gartner的调研总监James Richardson,专注于商业分析与现代化商务智能分析领域十余年。



03 如何用数据讲故事



1. 数据可视化


下图是一张很简单的表格,是一个公司2018年12个月份的本地与全球的销量对比与总和。这是一个很简单的对比,但是读起来却很费时间。因为它们都是一个一个抽象的数据,需要实时计算与记忆能力来分析这些数据。


▲图2:数据表格


我们再看下图,在表格的下方加了一张折线图,于是这些数据就立马直观了。大家可以很快的识别出蓝色折现(本地销量)在全年都远远高于红色折现(全球销量),并且本地销量还在走高。同时还可以快速了解到本地销量在4月、7月出现了明显的波动,全球销量则在8月份明显下降。这就是数据可视化的显著优点。


▲图3:数据表格 + 数据可视化


2. 叙事 + 上下文


以数据驱动的方式来讲故事,只有数据可视化是远远不够的。叙事绝不仅仅是简单的描述,我们要了解受众(决策者)关心的是什么,提取出可视化图表中的关键信息,并且提供给决策者图中没有的背景信息,使数据更有说服力,帮助决策者做出理性的判断。


如下图,与图3对比,下图增加了一些背景信息描述(灰色气泡)。使决策者了解到为什么国内销量在10月份降低,是因为竞争对手发布了一款新产品。而在12月的时候,该公司的销售又显著攀升了,是因为对手的产品出现了问题。这些背景信息使这个数据可视化图表丰满了起来,给决策者提供了更多做决策的依据。


▲图4:数据表格+数据可视化+背景信息描述


下图是一张利用MicroStrategy Workstation创建的关于美国各大洲及大学的犯罪信息图表。除了多种类型的可视化图表之外,还包含了一到两句的对各个图表的总结。


▲图5:数据可视化+描述性总结可以使受众更快的掌握作者想表达的信息


上图里地图信息图表下面的描述是2011至2016年,美国南部地区的暴力和财产犯罪数量高于全美平均水平,而哥伦比亚地区的犯罪率高达6.09%,远远高于全国的犯罪率平均值。


折线图下方的描述是德克萨斯、加利福尼亚和弗罗里达州的暴力犯罪和财产犯罪数量远高于其他州,而其中德克萨斯和弗罗里达的犯罪率在2011至2016年间下降了超过10%。这些文字性的描述总结很有必要,它能帮助受众快速地洞察这些图表的深层信息。


想象一下,如果没有这些文字信息,你要多花多少时间来理解这些图形与色块的组合?


3. 让人工智能讲故事


下图是用MicroStrategy Workstation制作的可视化图表信息,柱形图上方列出了一些相关的描述。这些描述完全是由自然语言处理生成的,并不是由人(设计者)总结的。


这些描述信息可以帮助用户读取出埋藏在数据中的真相。甚至用户在与柱形图交互的同时,描述也是相关联变化的,会突出显示相关的属性。同时,用户可以在属性面板上指定描述信息的样式、颗粒度等细节。


▲图6:MicroStrategy利用NLP技术由机器生成的数据洞察


ClearStory不仅利用NLP(自然语言处理)技术,还结合了AI(人工智能)在产品中帮助用户洞察数据。如下图,根据用户提供的数据集生成了可视化图表后,AI分析出时间线上有异常波动,就向用户揭示出来,并询问用户是否要进行下一步探究。


▲图7:ClearStory提供AI生成的智能分析功能


这种自然语言和人工智能处理的应用,只是一个开端。以数据驱动的方式讲故事,利用机器学习向决策者提供更丰富的数据分析服务,找出数据之间的关联,对未来做出预测,帮助决策者做出合理的决策,在各大BI厂商之间的竞争会愈演愈烈。


用数据讲故事的关键不是故事的本身,而是这个故事能帮助决策者做出相对理智和正确的决定。如果你希望决策者能够参考并愿意相信你的数据洞察 (data insight),你必须提供一个以数据驱动的故事,而不仅仅是传统的商务报表或几个数据可视化图表。

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最新评论

引用 yiniuyun 2020-3-12 17:27
厉害了

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