4. 在数据故事中运用叙事结构。
故事通常遵循一个共有的弧线——主角面临挑战，设法解决，最终回归常态。英雄之旅就是这种弧线的一个例子。
图 1：英雄之旅
当以故事的方式讲述，一个事实被记住的可能性要高出22 倍。显然，数据可视化也能从借鉴古老的叙事结构中受益。
采纳叙事结构后，数据故事以当前情境的背景开场，接着用证据逐步铺垫至核心洞见，最后以行动号召收尾。（图 2）
图 2：数据故事的叙事结构（来源：Brent Dykes 著《Effective Data Storytelling》）
一个出色的数据故事案例是比尔及梅琳达·盖茨基金会的《Goalkeepers 报告》，展示了疫情如何加剧不平等。（图 3A、3B 和 3C）
图 3A：为铺垫情境，数据故事首先呈现了新冠疫情对贫困国家的影响。[来源]
图 3B：数据故事通过对比疫情前后“富者与贫者”之间不断扩大的鸿沟，逐步引出洞见。
图 3C：数据故事以行动号召收尾——呼吁加大对女性、社区与创新的投资。
5. 让数据故事适配传播载体
复用同一张图表到多个载体上往往很诱人。但这么做的讲述者，其实是在给自己“挖坑”。
未针对载体优化的图表，可能无法有效传达信息。比如，最初为邮件设计的图表，文字可能过小，导致在屏幕上难以阅读。
《经济学人》展示了如何把数据故事从印刷媒体改编到社交媒体。印刷版图表（面向严肃读者）信息密度高；而在 Instagram 上（面向随手浏览的用户），则做了精简。
图 4：《经济学人》的印刷版图表（左）改编为社交媒体版本（右）[来源]
6. 给数据故事“减负”
杂乱会让数据故事更难读。额外的认知负荷会分散受众对核心信息的注意力。
数据讲述者有责任识别并移除对预期信息无贡献的多余元素。精简后的效果往往非常显著。
具体而言，我们的白皮书《更好的数据叙事的 8 条规则》建议数据讲述者：
- 去掉图表边框
- 移除网格线或坐标轴
- 清理坐标轴标签
- 直接标注数据（而非使用图例）
- 移除数据标记
- 谨慎使用特殊效果（加粗、下划线、斜体、阴影）
7. 分阶段讲解数据故事
在呈现复杂的数据故事时，一个实用技巧是逐步揭示图表元素。将信息分成易消化的小块，能更好地吸引受众参与。
典型案例是 Hans Rosling 的演讲《统计的乐趣（The Joy of Stats）》。看看 Rosling 如何巧妙地讲述他的数据故事。
数据叙事将长期存在
随着数据洞见成为组织的基石，数据叙事很快就会成为每个人在未来十年必备的技能。想获取更多数据叙事的技巧与方法，请收听 Andy 的播客，或学习他在 DataCamp 最新的网络研讨会。
4. 在数据故事中运用叙事结构。
故事通常遵循一个共有的弧线——主角面临挑战，设法解决，最终回归常态。英雄之旅就是这种弧线的一个例子。
当以故事的方式讲述，一个事实被记住的可能性要高出22 倍。显然，数据可视化也能从借鉴古老的叙事结构中受益。
采纳叙事结构后，数据故事以当前情境的背景开场，接着用证据逐步铺垫至核心洞见，最后以行动号召收尾。（图 2）
一个出色的数据故事案例是比尔及梅琳达·盖茨基金会的《Goalkeepers 报告》，展示了疫情如何加剧不平等。（图 3A、3B 和 3C）
5. 让数据故事适配传播载体
复用同一张图表到多个载体上往往很诱人。但这么做的讲述者，其实是在给自己“挖坑”。
未针对载体优化的图表，可能无法有效传达信息。比如，最初为邮件设计的图表，文字可能过小，导致在屏幕上难以阅读。
《经济学人》展示了如何把数据故事从印刷媒体改编到社交媒体。印刷版图表（面向严肃读者）信息密度高；而在 Instagram 上（面向随手浏览的用户），则做了精简。
6. 给数据故事“减负”
杂乱会让数据故事更难读。额外的认知负荷会分散受众对核心信息的注意力。
数据讲述者有责任识别并移除对预期信息无贡献的多余元素。精简后的效果往往非常显著。
具体而言，我们的白皮书《更好的数据叙事的 8 条规则》建议数据讲述者：
7. 分阶段讲解数据故事
在呈现复杂的数据故事时，一个实用技巧是逐步揭示图表元素。将信息分成易消化的小块，能更好地吸引受众参与。
典型案例是 Hans Rosling 的演讲《统计的乐趣（The Joy of Stats）》。看看 Rosling 如何巧妙地讲述他的数据故事。
数据叙事将长期存在
随着数据洞见成为组织的基石，数据叙事很快就会成为每个人在未来十年必备的技能。想获取更多数据叙事的技巧与方法，请收听 Andy 的播客，或学习他在 DataCamp 最新的网络研讨会。