编辑导读：随着“数智化”时代的到来,我们生活中的方方面面都离不开数据,而你真的了解数据吗？本文将为你重新解读数据的概念和价值，以及数据的价值是如何在“数智化”时代下一步一步得到运用与升华的；因内容颇多，笔者将分几期为大家进行讲解。

一、前言

上几期文章中，我们已经了解到“数据”是一个庞大的体系（如下图所示），并用了菜市场的例子，为大家讲解数据来源的含义；用买菜的例子，为大家讲解数据采集的步骤；用洗菜、择菜的例子，为大家讲解数据清洗的方法…

而今天小陈主要给大家讲解，我们学会做菜以后，怎样把烹饪方法简单易懂的传授给他人，即数据可视化的过程。

二、数据可视化是什么（定义）

我们知道，人是天然的视觉动物，我们对颜色、图表的敏感度比纯数字高得多…

而数据可视化其实是将抽象概念进行形象性表达，将抽象的指标、数据进行具象图形可视的过程。

而就“数据可视化”家族的分类而言，主要有以下三个大分支，详情如下~

本文主要围绕信息可视化进行，其一因为信息可视化离我们的生活最近；其二，科学可视化、可视分析学确实需要学术基础，例如目前可视分析学领域比较火的有“可视化文字挖掘”；这其中涉及到K-Means、文本挖掘等技术，想要彻底讲透，没有学术基础基本是不可能的。

我们职场工作汇报中经常会听到“内容可视化”、“报表可视化”这样的字眼，这些要求其实就算“信息可视化”范畴。

先看下面这张图，是某公司全年售票数据，左边是纯数据，右边是信息可视化后的折线图，哪一种更清晰就不用我多说了吧~

但，大家有没有想过柱状图、饼状图、气泡图…为什么这里偏偏要使用折线图呢？这就涉及到了可视化图表的选择技巧，后面会集中为大家讲解~

三、数据可视化的常见错误与陷阱（新手必看的误区警告）

以下这些图表使用的错误示范，你中枪了吗？

案例1：以下是某公司的票务情况，左边柱状图是图表修改前；右边折线图是图表修改后。

那么，左边柱状图究竟存在怎样的问题呢？

• 主旨不明确（究竟是想展现Received和Processed两种状态在一年12个月内的环比变化趋势，还是，Received和Processed两种状态每个月的差距？）；
• 趋势不明显（左边的柱状图，第一眼看过去，只知道有红色、蓝色两种不同状态，但柱状图层次不齐，一眼并不能看出Received和Processed两种状态的具体趋势）；
• 视觉疲劳（左边的柱状图中，如果我想要对Received Ticket进行环比趋势比较，我需要人眼“自动屏蔽”每一道红色的柱状图，视觉疲劳真的不是一点点啊…）；

那么，右边折线图解决了什么问题呢？

它巧妙的通过折线图，把左边柱状图“绞尽脑汁”想要表达的两种趋势状态都显示了出来，想知道Received和Processed两种状态12个月份内的环比趋势那就单看一条折线就够了；想知道Received和Processed两种状态在单月内的数据差额，看对应的y轴截距就行了。

案列2：以下是某公司5种产品，在2008——2014这七年内的零售金额变化趋势图。

试想，你是这家零售公司的董事长，A、B两位市场总监拿着左右两份分析报告上来，你会喜欢看哪张图表？答案很明显B完胜A！

作为老板你无非想获得以下信息，第一，这5种产品在7年内的销售趋势；第二，这5类产品在7年内的销售贡献额和排名；第三，5类产品与销售额均值间的差距。

而以上这三类信息，图B都能清晰展示，而图A则需要董事长自己描点、连线画一个趋势图一探究竟。

四、结语

看了以上两个案例，是不是有一种茅塞顿开的感觉呢？

其实，日常生活中，很多职场小白认为我呈现上去的数据，只要不是下面这样的“纯数据”就好了，殊不知，乱插入几个带有误导性的图表，更显得你专业性不够！

那么图表规范背后究竟有怎样的规则呢？

下期继续为你揭秘！

往期文章：

这篇文章把数据讲透了（一）：数据来源

这篇文章把数据讲透了（二）：数据采集

这篇文章把数据讲透了（三）：数据清洗

这篇文章把数据讲透了（四）：数据挖掘

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题图来自Unsplash，基于CC0协议。