用数据讲故事

用数据讲故事

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作品简介

本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识,以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事,进而达到有效沟通的目的。具体内容包括:如何充分理解上下文,如何选择合适的图表,如何消除杂乱,如何聚焦受众的视线,如何像设计师一样思考,以及如何用数据讲故事。

Cole Nussbaumer Knaflic

数据分析专家,前Google人力分析团队经理,曾任银行和私募基金分析师,曾在马里兰艺术学院教授信息可视化课程。目前专门研究定量信息的有效展示,并撰写热门博客storytellingwithdata.com。她的数据分析研讨会和演示深受世界各地受众追捧。

陆昊

程序员,现于百度云从事数字营销解决方案的研发,在计算广告和大数据领域浸淫多年。与第二译者互为连理。

吴梦颖

多年广告人,浅涉创投圈,现任数字营销公司伙传播战略发展总监。敏感于数据,动心于设计,善于探索和总结。

作品目录

  1. 推荐序一
  2. 推荐序二
  3. 前言
  4. 致谢
  5. 第 1 章 上下文的重要性
  6. 1.1 探索性分析和解释性分析
  7. 1.2 对象、内容和方式
  8. 1.3 对象
  9. 1.3.1 你的受众
  10. 1.3.2 你自己
  11. 1.4 内容
  12. 1.4.1 行为
  13. 1.4.2 机制
  14. 1.4.3 语气
  15. 1.5 方式
  16. 1.6 举例说明对象、内容和方式
  17. 1.7 询问上下文:实用问题
  18. 1.8 三分钟故事和中心思想
  19. 1.8.1 三分钟故事
  20. 1.8.2 中心思想
  21. 1.9 故事板
  22. 1.10 小结
  23. 第 2 章 选择有效的图表
  24. 2.1 简单文本
  25. 2.2 表格
  26. 热力图
  27. 2.3 图表
  28. 2.4 点图
  29. 散点图
  30. 2.5 线图
  31. 2.5.1 折线图
  32. 2.5.2 斜率图
  33. 2.6 条形图
  34. 2.6.1 竖直条形图 / 直方图
  35. 2.6.2 堆叠竖直条形图
  36. 2.6.3 瀑布图
  37. 2.6.4 水平条形图
  38. 2.6.5 堆叠水平条形图
  39. 2.7 面积图
  40. 2.8 其他图表类型
  41. 2.9 需要避开的陷阱
  42. 2.9.1 邪恶的饼图
  43. 2.9.2 永远别用 3D 图形
  44. 2.9.3 双y轴:总之不是个好主意
  45. 2.10 小结
  46. 第 3 章 杂乱是你的敌人
  47. 3.1 认知负荷
  48. 3.2 杂乱
  49. 3.3 视觉认知的格式塔原则
  50. 3.3.1 临近原则
  51. 3.3.2 相似原则
  52. 3.3.3 包围原则
  53. 3.3.4 闭合原则
  54. 3.3.5 连续原则
  55. 3.3.6 连接原则
  56. 3.4 视觉无序
  57. 3.4.1 对齐
  58. 3.4.2 留白
  59. 3.5 对比的不正确使用
  60. 3.6 循序渐进地去除杂乱
  61. 3.6.1 去除图形边框
  62. 3.6.2 去除网格线
  63. 3.6.3 去除数据标记
  64. 3.6.4 清理坐标轴标签
  65. 3.6.5 直接标记数据
  66. 3.6.6 保持颜色一致
  67. 3.7 小结
  68. 第 4 章 聚焦受众的视线
  69. 4.1 用脑阅读
  70. 4.2 记忆微解密
  71. 4.2.1 形象记忆
  72. 4.2.2 短期记忆
  73. 4.2.3 长期记忆
  74. 4.3 前注意属性能够引导视线
  75. 4.4 文字中的前注意属性
  76. 4.5 图表中的前注意属性
  77. 4.6 大小
  78. 4.7 颜色
  79. 4.7.1 少量使用颜色
  80. 4.7.2 一致性
  81. 4.7.3 为色盲考虑
  82. 4.7.4 对色调深思熟虑
  83. 4.7.5 品牌颜色:用还是不用?
  84. 4.8 页面位置
  85. 4.9 小结
  86. 第 5 章 像设计师一样思考
  87. 5.1 可供性
  88. 5.1.1 突出重要的内容
  89. 5.1.2 消除干扰
  90. 5.1.3 建立清晰的信息层次
  91. 5.2 无障碍
  92. 5.2.1 不要过于复杂
  93. 5.2.2 文字是你的朋友
  94. 5.3 美观
  95. 5.4 接受度
  96. 5.5 小结
  97. 第 6 章 剖析样例图表
  98. 6.1 样例图表 1:折线图
  99. 6.2 样例图表 2:注释预测类折线图
  100. 6.3 样例图表 3:100% 堆叠条形图
  101. 6.4 样例图表 4:利用正负堆叠条形图
  102. 6.5 样例图表 5:水平堆叠条形图
  103. 6.6 小结
  104. 第 7 章 讲故事的课程
  105. 7.1 故事的魔力
  106. 7.1.1 戏剧中的故事
  107. 7.1.2 故事与电影
  108. 7.1.3 故事与写作
  109. 7.2 构建故事
  110. 7.2.1 开头
  111. 7.2.2 中间
  112. 7.2.3 结尾
  113. 7.3 叙述结构
  114. 7.3.1 叙述流:故事的顺序
  115. 7.3.2 口头叙述和书面叙述
  116. 7.4 重复的力量
  117. 7.5 保证故事清晰的策略
  118. 7.5.1 水平逻辑关系
  119. 7.5.2 垂直逻辑关系
  120. 7.5.3 反向故事板
  121. 7.5.4 新视角
  122. 7.6 小结
  123. 第 8 章 综合所有课程
  124. 8.1 第一节课:理解上下文
  125. 8.2 第二节课:选择合适的图表
  126. 8.3 第三节课:消除杂乱
  127. 8.4 第四节课:引导受众的注意
  128. 8.5 第五节课:像设计师一样思考
  129. 8.6 第六节课:讲故事
  130. 8.7 小结
  131. 第 9 章 案例研究
  132. 9.1 案例研究 1:深色背景上的颜色选择
  133. 9.2 案例研究 2:在图表中使用动画效果
  134. 9.3 案例研究 3:顺序的逻辑
  135. 9.4 案例研究 4:避免“意大利面”式图表的策略
  136. 9.4.1 一次只强调一条线
  137. 9.4.2 空间隔离
  138. 9.4.3 混合方法
  139. 9.5 案例研究 5:饼图的替代方案
  140. 9.5.1 方案 1:直接展示数字
  141. 9.5.2 方案 2:简单条形图
  142. 9.5.3 方案 3:100% 水平堆叠条形图
  143. 9.5.4 方案 4:斜率图
  144. 9.6 小结
  145. 第 10 章 最后的思考
  146. 10.1 下一步走向何方
  147. 10.1.1 建议 1:学好使用工具
  148. 10.1.2 建议 2:迭代并寻求反馈
  149. 10.1.3 建议 3:投入充足的时间
  150. 10.1.4 建议 4:从榜样中获得启发
  151. 10.1.5 建议 5:享受并寻找自己的风格
  152. 10.2 在团队中培养用数据讲故事的能力
  153. 10.2.1 提升每个人的技能
  154. 10.2.2 培养一两个内部专家
  155. 10.2.3 外包
  156. 10.2.4 组合方法
  157. 10.3 快速回顾所学内容
  158. 10.4 小结
  159. 看完了
载入中

热门划线

  1. 当只有一两项数据需要分享时,直接使用数据本身。6 人
  2. 你希望受众了解哪些内容或者做什么?5 人
  3. 分析师通常都有量化分析的背景,但很少受过设计方面的专业训练,这使得他们虽然能够胜任数据分析的其他环节(获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型),但在最终的展示沟通上力不从心4 人
  4. 探索性分析和解释性分析4 人
  5. 你在跟谁沟通?4 人
  6. 如何用数据表达自己的观点?4 人
  7. •有哪些至关重要的背景信息?•受众和决策者都是谁?对他们有什么了解?•受众可能对话题存在什么样的正面或者负面偏见?•有什么样的数据可以支撑这个案例?这些数据是受众所熟悉的还是新的?•有什么风险?什么因素会弱化案例?我们是否需要主动提出来?•成功的产出是什么样的?•如果时间有限或者只能用一句话告诉受众需要做什么,你会说什么?4 人
  8. 要有数据,要理解数据,要可视化呈现数据,而且要干净地呈现,还要围绕你的呈现讲述一个好故事。3 人
  9. 如果你提供的数据图表能让人做出更有效的决策,那么我觉得它就是一个成功的图表,否则它仅仅是一个看起来很酷很美的东西,除了浪费大家的制作时间,并没有带来什么本质的改变。3 人
  10. 人们往往在应该进行解释性分析的时候(花时间将数据抽象为受众能够消化的信息:两颗珍珠)错误地进行了探索性分析(简单地展示全部数据:一百个牡蛎)。3 人

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