“讲故事是当今将想法带入世界的最强大方式。”编剧大师 Robert McKee 如此说道。如今的企业环境中，充斥着设计拙劣、图表不当且信息杂乱的幻灯片，而数据故事讲述正是将数据转化为能驱动行动与价值的洞察之钥。
与单纯的统计数据相比，数据故事更易被记住、更具说服力，也更能吸引人。但我们该如何讲好数据故事？《Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals》一书作者 Brent Dykes 提出了一个构建数据故事的实用框架。
在这个框架中，数据故事由三个要素组成——叙事、数据与可视化。本文将分别深入探讨这三个组成部分。
图 1：叙事、可视化与数据共同构成能促成改变的数据故事
叙事结构
大多数故事都有一个共同的弧线——主角遭遇复杂情境，踏上解决难题的旅程，最终回归常态。亚里士多德的悲剧结构、坎贝尔的“英雄之旅”和弗莱塔格金字塔，都是这一通用模式的变体。
数据故事同样能从这些久经考验的叙事结构中获益。一个数据故事通常从描绘当前情境开始，继而通过一系列洞察铺垫直至核心洞察，最后给出相关建议作为收尾。
图 2：数据故事的叙事结构
数据
面对海量数据，分析师往往会忍不住把所有可用数据都塞进一张图表。然而，这样做很容易让数据故事被噪音淹没，令受众困惑不已。
因此，在数据故事中挑选合适的数据至关重要。Brent Dykes 建议数据故事讲述者去除或汇总次要数据点，下面的示例便作了说明。
图 3：明确展示“单客收入在下降”（右）比将“总收入”和“客户数”并排绘制（左）更恰当
图 4：当将最小的市场合并后，最大市场的份额一目了然。
图 5：在一张图中呈现多个图表时，往往“少即是多”。
可视化
有了合适的结构与数据，接下来就该借助可视化来讲述数据故事了。在这方面，Brent 提供了打造契合数据故事的理想图形的实用技巧。
1. 选择合适的可视化方式
可视化的有效性取决于数据故事的语境。关键在于根据要传达的信息选择最合适的图表。
例如，柱状图在呈现比例差异方面优于饼图（图 6A 对比图 6B）。相反，当需要展示各类别比例之和时，饼图更合适（图 7A 对比图 7B）。
图 6A 与 6B
图 7A 与图 7B
2. 让可视化贴合信息诉求
良好的数据故事会根据受众需求来组织可视化。为说明这一点，Dykes 比较了两张为不同目标略作优化、但传达相同数据的图表。
比较图 7A 与 7B，可以看到水平轴的对齐让受众更容易进行快速比较。
图 8A：各国家总收入的比较
图 8B：各国不同产品收入的比较，尤其突出产品 B
另一方面，图 9A 与 9B 则根据可视化目标略有不同的重排方式。
图 9A：按细分市场比较各产品
图 9B：按产品比较各细分市场
3. 聚焦受众注意力
受众会被图表中突出的元素所吸引。突出关键点有助于从噪音中提炼信号，使受众更快从图表中获得洞察。
例如，谨慎使用颜色（图 10B）和文字（图 10C），即可显著改善原本杂乱的图表（图 10A）。
图 10A
图 10B
图 10C
另一种聚焦受众注意力的技巧，是借助动画分阶段揭示洞察。在下面的示例（图 11）中，受众能够直观看到新冠疫情初期利润大幅下滑的影响。
图 11：分阶段揭示洞察
结语
“许多大胆且非凡的洞察，若未能成功塑造成数据故事，终将难逃被忽视的命运。”Brent 如是写道。随着企业积累的数据愈发庞大，数据故事讲述的技能将愈发重要。
无论您是数据故事讲述的新手还是老手，Brent 的网络研讨会“Effective Data Storytelling: How to Turn Insights into Action”都为各个层级的从业者提供了有价值的框架与实用技巧。
“讲故事是当今将想法带入世界的最强大方式。”编剧大师 Robert McKee 如此说道。如今的企业环境中，充斥着设计拙劣、图表不当且信息杂乱的幻灯片，而数据故事讲述正是将数据转化为能驱动行动与价值的洞察之钥。
与单纯的统计数据相比，数据故事更易被记住、更具说服力，也更能吸引人。但我们该如何讲好数据故事？《Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals》一书作者 Brent Dykes 提出了一个构建数据故事的实用框架。
在这个框架中，数据故事由三个要素组成——叙事、数据与可视化。本文将分别深入探讨这三个组成部分。
叙事结构
大多数故事都有一个共同的弧线——主角遭遇复杂情境，踏上解决难题的旅程，最终回归常态。亚里士多德的悲剧结构、坎贝尔的“英雄之旅”和弗莱塔格金字塔，都是这一通用模式的变体。
数据故事同样能从这些久经考验的叙事结构中获益。一个数据故事通常从描绘当前情境开始，继而通过一系列洞察铺垫直至核心洞察，最后给出相关建议作为收尾。
数据
面对海量数据，分析师往往会忍不住把所有可用数据都塞进一张图表。然而，这样做很容易让数据故事被噪音淹没，令受众困惑不已。
因此，在数据故事中挑选合适的数据至关重要。Brent Dykes 建议数据故事讲述者去除或汇总次要数据点，下面的示例便作了说明。
可视化
有了合适的结构与数据，接下来就该借助可视化来讲述数据故事了。在这方面，Brent 提供了打造契合数据故事的理想图形的实用技巧。
1. 选择合适的可视化方式
可视化的有效性取决于数据故事的语境。关键在于根据要传达的信息选择最合适的图表。
例如，柱状图在呈现比例差异方面优于饼图（图 6A 对比图 6B）。相反，当需要展示各类别比例之和时，饼图更合适（图 7A 对比图 7B）。
2. 让可视化贴合信息诉求
良好的数据故事会根据受众需求来组织可视化。为说明这一点，Dykes 比较了两张为不同目标略作优化、但传达相同数据的图表。
比较图 7A 与 7B，可以看到水平轴的对齐让受众更容易进行快速比较。
另一方面，图 9A 与 9B 则根据可视化目标略有不同的重排方式。
3. 聚焦受众注意力
受众会被图表中突出的元素所吸引。突出关键点有助于从噪音中提炼信号，使受众更快从图表中获得洞察。
例如，谨慎使用颜色（图 10B）和文字（图 10C），即可显著改善原本杂乱的图表（图 10A）。
另一种聚焦受众注意力的技巧，是借助动画分阶段揭示洞察。在下面的示例（图 11）中，受众能够直观看到新冠疫情初期利润大幅下滑的影响。
结语
“许多大胆且非凡的洞察，若未能成功塑造成数据故事，终将难逃被忽视的命运。”Brent 如是写道。随着企业积累的数据愈发庞大，数据故事讲述的技能将愈发重要。
无论您是数据故事讲述的新手还是老手，Brent 的网络研讨会“Effective Data Storytelling: How to Turn Insights into Action”都为各个层级的从业者提供了有价值的框架与实用技巧。