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Google 必修的图表简报术
原文书名:Storytelling with Data
作者:柯尔・纳瑟鲍默・娜菲克 (Cole Nussbaumer Knaflic) ⓘ
Google 必修的图表简报术

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    你的「核心想法」就是北极星:一句完整的话,说出你的观点,以及这件事为什么重要。
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    适合谁看?

    • 常常要用图表做简报、写报告的上班族
    • 资料分析师、行销与研究人员
    • 觉得自己的图表「很努力但没人看懂」的人
    • 想学会用数据说服主管和客户的读者

    作者是何许人也?

    • 柯尔・纳瑟鲍默・娜菲克 (Cole Nussbaumer Knaflic),曾在 Google 的人力分析团队工作,负责用数据沟通
    • 她观察到,产生数据的速度远远超过人们沟通数据的能力,于是创立部落格与工作坊「Storytelling with Data」
    • 本书 2015 年出版,之后又推出练习本《Storytelling with Data: Let's Practice!》,被许多大学与企业训练采用

    其他书籍Storytelling with Data: Let's Practice!;Storytelling with You

    本书架构

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    六堂课的框架

    本书把用数据说故事整理成六个步骤:理解情境、选择合适的图表、去除杂讯、引导注意力、像设计师一样思考,以及说一个好故事。

    作者认为,大多数人会做分析、会画图,但很少有人学过怎么「沟通」数据。这本书要补的,正是这一块。

    六个步骤环环相扣,缺一不可。

    探索型与解释型

    作者先区分两种完全不同的工作。「探索型」分析是你自己在数据里寻找发现的过程,会画很多图、反复尝试,过程很凌乱,这很正常。

    「解释型」沟通则是把已经找到的结论,清楚地传达给别人。这时候的重点不是把所有分析过程都展示出来,而是刻意地设计,引导观众看到你想让他们看到的重点。很多人犯的错,就是把探索的过程直接拿去简报。

    先回答三个问题

    在动手做图表之前,作者要你先想清楚情境:你在跟谁沟通?你希望他们知道什么、或做什么?你要怎么用数据来支持这个论点?

    了解观众的优先顺序、知识程度和可能的偏见,比选择什么图表更重要。同样一份数据,给执行长和给第一线同事看,呈现方式应该完全不同。

    你的目的是告知、说服,还是请对方做决定?目的不同,故事的写法也不同。

    核心想法与三分钟故事

    作者提供两个简单的工具。第一个是「核心想法」:用一句完整的话,说出你独特的观点,以及这件事的利害关系。她说,这句话就是你的北极星,之后所有的设计决定都要以它为准。

    第二个是「三分钟故事」:如果你只有三分钟,你要怎么把整件事讲清楚?能用三分钟讲完,代表你真正理解自己要说什么。她也建议用便利贴做「故事板」,在打开软体之前,先在纸上排好故事的顺序。

    选对图表

    不同的图表有不同的用途:长条图适合比较不同类别的数值;折线图适合呈现随时间变化的趋势;散布图适合显示两个变数之间的关系;斜率图适合呈现两个时间点之间的变化。有时候,一个大大的数字配上一句话,就比任何图表都有效。

    作者也列出应该避免的图表:圆饼图让人很难准确比较数值;立体效果会扭曲人的判读,又增加杂讯;双 Y 轴容易因为刻度不同而误导读者。她建议多尝试几种图表,先在纸上画草图,再决定用哪一种。

    杂讯是敌人

    作者提出「认知负荷」的观念:图表上的每一个元素,都会占用观众的脑力。那些不传达资讯的东西,例如边框、格线、多余的标记和重复的图例,只会增加负担。

    她的原则是「去掉才会更好」。书中示范一步一步地把一张杂乱的图表清理干净:拿掉边框、淡化或删除格线、去掉资料点的标记、直接在线条旁标注而不用图例,并善用留白,让数据有呼吸的空间。

    杂讯有很多种:装饰性的元素,例如立体效果和花俏的字体;重复的编码,例如已经有标签又放图例;让人分心的背景;以及所有不属于数据、却增加脑力负担的东西。

    完形心理学:让眼睛自动分组

    作者介绍了完形心理学的几个原则,说明人如何在不知不觉中把视觉元素分组:靠得近的东西会被看成一组;长得像的东西会被看成同一类;被框起来或加上底色的东西会被看成一个群组;用线连起来的东西会被看成有关联。

    善用这些原则,就能在不增加文字的情况下,帮观众把复杂的资讯整理成清楚的结构。

    前注意属性:一眼就看到重点

    有些视觉特性,人的大脑在有意识地思考之前就会注意到,作者称为「前注意属性」,例如大小、颜色、粗细和位置。

    她建议把它们当成指引观众视线的工具:重要的资料放大、用颜色凸显关键、加粗想强调的部分。但颜色一定要节制使用,如果什么都上色,就等于什么都没凸显。她也提醒要考虑色盲读者,并用「你的眼睛先被吸引到哪里」来测试自己的图表。

    这些属性在大约半秒内就会被大脑接收,比阅读文字快得多。也可以同时使用两种提示,例如大小加上颜色,让重点更清楚。

    像设计师一样思考

    作者借用设计的概念:「可供性」是指好的设计会让人一看就知道怎么使用,图表也一样,要让观众一眼知道该看哪里、怎么读;「易读性」是指要让不同背景的人都能理解,例如用文字标签取代需要对照的图例;「美感」则来自有意识地用颜色、对齐和留白。

    她认为,设计得好的图表看起来更可信,也更容易让人接受和记住其中的讯息。标题最好直接写出结论,而不是只写「各季营收」这种描述。

    说一个有起承转合的故事

    最后,作者强调数据需要放进故事里。她借用戏剧的结构:先交代情境,让观众知道为什么这件事和他们有关;接著提出问题或冲突,制造张力;然后揭露关键发现,作为高潮;最后说明影响和下一步。

    她也引用一个简报的老方法:先告诉他们你要说什么,再说,最后告诉他们你刚刚说了什么。这种重复能帮助观众记住重点,特别是在现场简报中。

    现场简报和书面报告不一样

    作者提醒,现场简报和独立阅读的报告,设计方式应该不同。现场简报时,可以让图表一步一步出现,讲者可以补充说明、回答问题。

    书面报告则必须自己就能读懂:要有直接写出结论的标题、完整的标签和说明文字,让没有讲者在旁边的人也能理解。读者的视线通常是从左到右、从上到下,版面的安排也应该顺著这个方向,引导读者按照故事的顺序阅读。

    一种可以练习的能力

    本书最重要的讯息是:用数据沟通不是天分,而是可以透过不断练习、尝试和回馈学会的能力。作者也建议在早期就寻求具体的回馈,确认自己的图表清楚又正确。

    对每天要做简报的人来说,书中的原则几乎可以立刻套用:先想清楚要说什么,再拿掉多余的东西,最后用颜色和文字把观众的目光带到重点上。

    Shang的观点

    敬请期待

    其他书摘链接

    • Key points from Storytelling with Data(Analytics Vidhya)
    • Storytelling with Data(SoBrief)
    • Storytelling with Data(Goodreads)
    封面为原创示意设计,非出版社原版封面

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