人生算数：好的数据可视化什么样？

上回说到，我成功上手并胜任了淘宝店铺的数据运营分析，打那之后我开始有机会接触更“高级”一点的事务，其中有这么一项我还蛮喜欢的——写专题数据分析报告。因为写报告，我吃过亏也涨了知识，欢迎大家围观👇

这个报告的背景其实跟整体给甲方做的那个大数据平台项目是一体的，只不过项目经理觉得那个淘宝店太小不值一提、大平台又太大来不及提，在这漫长的过程中必须要制造一些给甲方领导层曝光项目的机会，既避免被他们遗忘、也避免把所有赌注都押宝在最后时刻风险太大

这个报告既然是曝光为目标，就肯定是持续性的释放，通过一个系列展示项目组的能力水平。系列中每份小报告的主题更多是大家讨论后定下来，然后开始搭建分析框架、整理提取数据、加工分析数据、内部讨论对齐、对外输出报告

在整个过程中，我除了没有参与提取数据（当时我还不会写SQL哈哈......），其他环节都算是主要角色，不得不说这是一个很锻炼人的工作。在整个报告的产出过程中，印象最深的部分一个是措辞、一个是数据可视化。措辞的难点在于甲方是央企，报告中的语言既要给出明确的结论、又不能太尖锐、还要照顾到其他合作部门的心情，要拿捏的很巧妙，可真头秃。不过这个难点以后再说，这次重点说说数据可视化

当时我还处在数据分析的起步阶段，跟很多初出茅庐的选手一样，对复杂性和技术性的东西，特别痴迷。具体到数据可视化层面，就是我特别喜欢用一些新奇的or复杂的图形～举个例子哈，比如占比的对比，我放着好好的柱状占比图不用，就非要用双环形占比图（但很显然，双环形占比图对比的效果并不太好）

这只是一个简单的例子，同时我还特别喜欢用气泡图、南丁格尔玫瑰图等看起来很炫酷的图。尤其是，当时我痴迷一个栏目，现在也还有，叫网易数读。只不过那会儿的网易数读（大概8-9年前）还是很欧美数据可视化的范儿，经常会有一整张大的数据可视化图，需要认真看半天才能看懂所要传达的信息。不管了，反正我就喜欢～

不仅喜欢，我还积极的在给甲方的报告中落地尝试这些复杂、炫酷的数据可视化展现，终于有一次，甲方爸爸不开心了。原因很简单，那天他正好心情不佳，同时我的炫酷复杂数据可视化图表让他废了好长时间都没看懂，于是他指责项目经理：“为啥派一个实习生糊弄我，你们是不是不想继续做这个项目了？！”可明明之前几次他还颇有耐心的品味琢磨我的那些炫酷图表，我不理解......

回来之后，我的导师帮我分析了下，并语重心长的告诉我，刚开始大家都喜欢炫技，很正常～但时间久了就越会发现，大道至简。尤其是在商业场景，简洁直接的表达往往效果更好，数据可视化也一样～

于是我痛定思痛，放弃了刻意使用炫酷图表。并且像说话一样，尽量把一个长难句拆解成2-3个简单句，把一个复杂图表拆解成2-3个简单图表。总之后来就没再出过类似的问题，这个系列报告也得到了预期的效果

到现在，我已经不做数据分析师很多年，但从产品经理的视角看数据可视化，我会更看重：明确你想表达什么、什么是重点，换位思考哪种表达方式对方更好理解

为了更好的说明这种视角，我从👆这本书里选一个case来举例：

背景是：“想象你现在管理着一个 IT 团队。你的团队从职员处接受工单或者技术问题。去年，你已经开除了一些人，并且决定不进行新的招聘。你听说剩下的职员在抱怨不得不收拾残局。你被问到来年的招聘需求，也正在思考是否要多招一些人。首先，你想要了解去年解雇那些人对团队整体生产力的影响。你绘制了月度的新增工单以及去年处理工单的趋势，发现有证据表明人力不足的确导致了团队生产力的下降，现在你想将用这图表来帮你索要一些招聘名额”

下面通过一系列优化，呈现什么是好的数据可视化：

STEP0：最原本的图，基本就是EXCEL作图的初始风格

STEP1：去除一些不必要的视觉干扰，去除网格线、调整坐标轴、调整图例形式

STEP2：进一步突出想表达的重点，原本的蓝色和红色都是重点，但蓝色和灰色就主次分明了；同时在人力出现短缺的月份明确标记上数字，方便看出来到底缺口多少

STEP3：增加文字导读、更好的表达观点，标题是目标，在图中增加划线和文字解释、呼应支撑标题

现在想想当年实习的时候，为了赶工一个数据分析报告而熬夜，字斟句酌的想结论措辞、同时不断的简化图表，真的为后来正式从事数据分析师打了很多基础。仅以此篇追忆那段看似艰苦、实则美好的时光吧～