北京網絡營銷培訓傳統新聞報道一直是這么做的，而且新聞業已經在利用可視信息圖這樣的可視化工具來講古書方面做得相當好了。借用他們的思路，這里總結一些新聞學如何講故事的技巧，希望同樣能運用到數據可視化。數據可視化專家Edward  Tufte表示說，一幅精良的可視化數據圖表達的是對復雜概念清晰、準確并且有效的交流。究竟一名可視化設計者如何用可視化來說故事?相關的分析一定要為其支持的數據依據找到合適的故事。對此，我還要追加一條，一幅精良的可視化數據圖還是通過統計信息的圖像化描述來講故事。我在以前的博客中也討論過，可視化在其教育或是構象的用途上都是一種極具動態性的說服工具。只有為數不多的幾種溝通方式能如此有說服力地進行引人入勝的敘述。在這一方面，可視化也需向觀眾敘述一個故事。通過講故事能幫助讀者增強數據上獲得信息的見解力。

1、挖掘引人入勝的故事性

縱橫電商培訓在列舉一連串事實并找到串聯它們的關系的同時，別只顧無聊地陳述。  搭建敘述的框架能幫助你確定你是否真的有一個故事能述說。如果還不具備一個故事，那也許可視化工具相比傳達信息，更能支持你探索型數據分析(exploratory  data  analysis，  EDA)。即便如此，對探索型數據分析的設計師來說，怎樣激發讀者的想象來激勵他們發現數據間的關聯性，為與數據的互動提供便利，也是至關重要的-想想游戲化(gameification)。

2、為讀者著想

讀者對你的可視化話題究竟了解多少?這個可視化作品的讀者是決策者，一般感興趣的人群，還是其他?可視化的信息需要構架在讀者已經擁有的背景知識的程度上，無論是正確的還是不正確的：

新手讀者：首次接觸此類主題，但不期望看到過渡簡化的信息者

普通讀者：對主題有一定認識，但還在尋找相關的總結性認識和主要信息者

專家讀者：多探索型信息和提供大量細節的發現，少故事敘事

決策讀者：僅有少量時間來收集意義和加權概率的總結

3、提供客觀且均衡的敘述

縱橫電商商城一份數據可視化作品應當避免偏見。即使是通過辯論來實現影響，依然要基于數據本身表達的內容-而不是你希望表達的內容。Edward  Tufte發現好幾幅通過強調數據來誤導讀者的圖標，他因而建立了名為謊言因素(Lie  Factor)的公式來量化此類誤導圖表。這個謊言因素即圖表傳達的效果占數據中原有效果的比率。有時引起謊言因素是無意的-若是一個3倍大的數目經過3D打印后的效果會比原來大9倍。然而鼓勵客觀也有很多簡單的方式:標注以避免含義不清，令圖像維度與數據維度一致，使用統一的單位，以及保證設計元素中不使用妥協性數據。而設計中的平衡性可以從多樣表達中獲取(例如多元聚類法，置信區間而非置信線，改變時間線，多樣化的色塊和排列，變化的縮放比例)靈活運用于同一幅可視化作品中。保持客觀性和平衡性絕不是毫無價值的舉動，甚至經常被無意識地違反了。讀者和決策者最終能甄別出數據圖中的前后不一致，而這也將導致設計者失去信任及可信度，哪怕故事講的非常動人。

4、切忌刪改

電商服務平臺不要對收入數據圖或放棄選用的數據帶強烈的選擇性，除非你十分有信心你能以最佳的演繹呈現給讀者數據本身想要表達的內容。這里所說的選擇性包括在數值是連續時使用了離散的價值 你如何處理缺失值、異常值和超出范圍的數值 任意的時間軸范圍 上限的數值、體積、范圍和區間。讀者總是會發現的，并且會導致圖像(或者任何你產出的其它形式的作品)失去信任。

5、最后，編輯，編輯，再編輯

同時，注意認真不懈地去解釋數據，而不是包裝數據。當對數據的解釋還不能達到最佳呈現時，不要陷入只要使它看上去很酷就行的陷阱。正如記者與作家熟知的那樣，當你花了比創作更長的時間在潤飾、改進你的可視化作品時，蔡勤東你恰恰做了對的事。

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