数据可视化：静态与交互式的优劣及团队模式分析

# 数据可视化：静态与交互式的优劣及团队模式分析 ## 1. 幻灯片与数据可视化 在数据沟通中，幻灯片是一种常用且有效的方式。能通过幻灯片清晰沟通是一项重要技能，无论是使用PowerPoint还是Google Slides，掌握设计工具都需大量时间和实践。 幻灯片之所以是有效的沟通方式，是因为其具备与数据可视化相同的有效元素： - **简化信息**：幻灯片应尽量少用文字，需将关键概念浓缩成简单要点。 - **清晰标题**：如同数据可视化，幻灯片标题应明确所回答的问题或表达的观点，让观众能轻松理解展示内容。 - **视觉线索**：图像、字体、颜色和主题等都能为幻灯片内的信息提供视觉线索。 正因为幻灯片与数据可视化有这些共同元素，可视化内容常被整合到幻灯片中。数据分析也常被要求添加到幻灯片中，以配合其他支持要点的沟通。幻灯片常用于向组织内的管理者或其他组织的领导者进行汇报。 然而，将数据可视化融入幻灯片也存在挑战。很难制作出既能适应幻灯片图像小空间，又能与标题和文本搭配的有效视觉效果。而且，数据可视化通常并非专门为幻灯片制作，常被直接剪切粘贴到幻灯片中，可能脱离其原始语境。若专门为幻灯片制作可视化内容，又难以将复杂多面的要点浓缩到一张图像中。 ## 2. 静态可视化的优势 静态可视化并非只能用于幻灯片，有很多理由让我们使用静态可视化来展示数据中的明确发现，而无需以幻灯片形式输出。 ### 2.1 易于制作 构建静态可视化比交互式可视化容易得多。在构建静态视图时，通过绘制草图来规划用户如何查看可视化内容更为直接。草图能让我们规划所需数据以进行分析，同时确保输出符合设定要求。 而交互式可视化的草图拼接更具挑战性，且只能通过测试来确定用户实际如何与作品互动。有机会时，坐在旁边观察用户使用分析内容是重要的一步。不打断或纠正用户，有助于了解他们如何访问和与可视化内容互动，以及遗漏了哪些内容。观察后可纠正他们的遗漏，并询问原因，这有助于改进未来的输出。思考这些因素，使得静态作品在概念化和制作上更容易。 ### 2.2 易于使用 静态作品不仅制作比交互式视图容易，使用起来也更轻松。对于分析的观众来说，无需费力寻找见解时，内容更容易消化。许多利益相关者时间有限，能够直截了当地表达观点是重要要求。数据可视化领域的一个常见目标是设计视图，使观众在打开作品五秒内就能轻松看到信息。静态可视化需要更精心地清晰展示信息，因为用户不太可能自行形成信息。例如，若要比较某些关键州的利润，使用搜索框突出显示值会比直接查看更节省时间。 ### 2.3 易于数据存储 在决定如何存储可视化所基于的数据时，静态可视化的思考过程更容易确定最佳方法。例如，对于基于组织内每个人工资的数据集，我们不希望将未汇总的个人数据点广泛传播到各个部门。创建一个只能导出图像而不包含底层数据点的静态可视化，可避免担心数据存储问题。若将同样的可视化制作成交互式的，则必须对数据进行仔细汇总，以确保在过滤或深入查看信息时不泄露敏感信息。 数据治理是任何数据工作的重要方面，以确保数据源按预期方式使用。在个人层面，可通过确保有权访问作品的人清楚其使用方式来保证作品存储正确。控制对作品及其包含数据的访问是数据工作的必要部分。在许多组织中，数据源访问受控制并与特定工作角色相关联，这虽看似获取新数据源的官僚障碍，但对于确保正确的数据以正确方式共享和使用是必要的限制。 以下是静态可视化与交互式可视化在各方面的对比表格： | 对比项 | 静态可视化 | 交互式可视化 | | ---- | ---- | ---- | | 制作难度 | 低，通过草图规划较直接 | 高，草图拼接难，需测试确定互动方式 | | 使用便捷性 | 观众易消化，无需寻找见解 | 新用户可能难以充分利用 | | 数据存储 | 简单，可只导出图像 | 需仔细汇总数据，避免泄露敏感信息 | ## 3. 交互式可视化的用户体验 尽管静态数据沟通方法有诸多优点，但交互式可视化仍值得付出额外努力去创建。虽然创建交互式可视化意味着更多的规划、制作努力和数据管理，但从长远来看，这个过程实际上可以减少工作量。 常见的工作场所报告中的交互形式有： - **过滤器**：在大多数数据工具中都很常见，从电子表格到专业可视化工具，过滤器允许分析师和用户去除与他们试图回答的问题无关的数据点。主要类型有滑块（可选择返回值的范围）和下拉选择（可选择分类值进行分析）。例如，C&BS Co.的每个交互式报告可让团队成员过滤掉其他商店的数据点，使报告与每个商店相关。若没有此功能，则需为每个商店制作单独的报告。 - **工具提示**：当鼠标悬停在图表上的标记时弹出的视觉或文本对象，可提供额外的上下文信息或附加图表，以详细说明所悬停标记的内容。在更复杂的可视化中，或数据包含特定术语时，工具提示可提供定义或描述，帮助用户理解所查看的内容。 - **链接**：可将用户重定向到更详细的视图、更改展示的可视化类型以提供不同视角，或引导读者到非数据网页以增加对数据解释的上下文。 - **更改值**：允许用户输入自己的值或在范围内选择值，可用于模拟“假设”情景，不仅展示当前情况，还展示n%变化的结果。 这些交互方式能让用户不仅回答最初的问题，还能回答在首次分析中形成的其他问题。这也是交互式可视化更易创建的原因之一，即让人们自行探索分析内容，而非由他人进行展示。创建一个能让用户自行探索主题的清晰故事线是一项更具挑战性的任务。但交互式可视化能为分析者节省时间，因为没有交互性时，可能会收到三个或更多请求才能达到相同的效果。 随着观众更频繁地使用交互式数据沟通，他们在初始需求中会提出更好的问题，这是数据素养水平提高和数据文化良好发展的标志。当有很多明确的请求且问题首次提出就正确时，为组织创建数据分析是有利的。更少的返工和迭代意味着可以产生更多的分析成果，回答更多问题。若数据源也能首次聚焦于正确问题，就能更简洁地开发。 然而，交互性的使用也会给新用户带来更多挑战。通常，更高的交互性意味着用户与视图交互的方式更复杂。若有人不熟悉这种报告风格，他们很难充分按预期使用作品，因此必须确保所有观众都能理解传达的信