我的数据可视化方法论 第1篇

立了一个大话题，或许可以连载上十几篇，万事开头难，这第一篇先讲讲两个事实。

1 错误的思维指南

很多可视化的学习者推崇下面这张思维指南图，也是在网上查到使用率最高的资料。从中的确获得了指引：构成用饼图、时间趋势用折线图、关系用散点图...但对于可视化的帮助，仅此而已。

如果在真实的工作中，根据应用场景按图索骥，你很可能依然在得到的不同类型的图表中纠结、徘徊。

图表是一种简单的表达方式，用来解释复杂的世界，这是件充满想象力的技术，不应该有绝对的答案，所以指南输出的终点只能作为参考。

而且，这还是一张漏洞百出的图。数据可视化大师Stephen Few也曾对这份指南做出了无情的批判。

我觉得核心问题是没有遵循数据分析的逻辑来设计。以“想要展示什么”为出发点衍生出来的四大方向也不符合MECE（不重叠、不遗漏）的基本原则。

大概搜索了下作者Andrew Abela ，是一位营销学和演示设计领域很资深的教授，没有查到数据方面相关的背景。或许他是从视觉设计的角度制作了一份不错的文案，但放在专业的数据分析技术领域，很难经得起推敲。

2 你真的需要那么多图表吗？

1786年，一位天才苏格兰工程师William Playfair ，创造性地发明了折线、面积、条形图、饼图等经典图表。

他希望用简单易行的方式来传达信息：“身居高位或业务繁忙的商人只能关注那些大致信息，我希望他们能通过图表来获得想要的信息，无需大费周章去研究具体细节。”

这句话放在200多年后的今天，正道出了很多数据分析工作者的心声，简直就是穿越，跪拜大神！可惜如果不写在文章里，大多数人都不知道他是谁。

今天，可视化的技术发展已经到了，只有想不出的创意，没有画不出的图表。百家争鸣的工具，惊艳、动态、交互... 我们看PowerBI的自定义图表库就有214个，还在不断地增加。

然而，有多少人经常使用的图表类型会超出10种？或者20种？(以每周都会使用到的图表类型定义为“经常”)

其实最常用的还是那200年前的发明：条形图、折线图、饼图。说不定再过数百年，商业报告里出现最多的还是这几个。就好比雨伞的发明在过去的几千年里都没有变化，因为它足够好用。

相反，如果使用的图表类型过于小众，且不说做图要花费很多时间，对于未曾见过此类图表的读者也要花上更多的时间来理解，没有性价比的事谁愿意去做呢？

不过也不是否定各种图表的价值，事实上我是非常热爱研究那些炫酷图表设计的，但在工作中却要克制艺术发挥的冲动，所以上面只是针对时间就是金钱的商业分析领域来讲。

对于可视化艺术、新闻媒体或者其他需要以设计来吸引眼球的领域，花哨的图表有更大的施展空间。

那么一个可笑的问题来了，如果常用的商业分析图表屈指可数的话，那还要一张帮助缩小图表选择范围的指南干嘛？

大家认同这两个事实吗？我发起了一个投票，如果支持这个话题的话，我也想把更多的关于可视化的心得在后面陆续写出来... 这个系列先起名叫《我的可视化方法论》，敬请关注。

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