数据沟通的方法与工作场所实施策略

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发布时间: 2025-09-02 02:05:38 阅读量: 8 订阅数: 26 AIGC
# 数据沟通的方法与工作场所实施策略 ## 1. 信息图与幻灯片展示 ### 1.1 信息图布局与特点 信息图的布局可采用第六章提到的 Z 模式,观众先横向阅读,再向下浏览页面。这种清晰的结构流程,能引导观众从头到尾理解内容,尤其适合解释性工作。信息图具有以下特点: - ✔ 引人注目。 - ✔ 是讲述清晰故事的有用方法。 - ✖ 更新数据集时需注意故事不要改变。 ### 1.2 幻灯片展示 当无法当面与观众交流数据时(如远程工作),仪表盘和信息图是很好的媒介。但在办公室工作时,有更多机会进行面对面的交流,此时 PowerPoint 等幻灯片软件很受欢迎。不过,这种形式具有静态性,观众无法通过悬停获取更多数据细节。为弥补这一不足,演讲者需充当引导者,带领观众了解重点内容,必要时提供更多背景信息。 利益相关者通常期望幻灯片展示包含以下内容: - 标题幻灯片,说明展示主题。 - 概述当前情况的幻灯片。 - 概述提议解决方案的一组幻灯片。 - 说明下一步计划的幻灯片。 此外,演讲者还需回答观众的问题。为了更好地应对这一挑战,建议在幻灯片中包含额外的信息文本,而不仅仅是在旁边添加注释。演讲结束后,还可以考虑与观众分享仪表盘,让他们进一步验证观点或挑战自己的假设。幻灯片展示的特点总结如下: - ✔ 适合数据素养较低的观众。 - ✔ 适合当面传达信息。 - ✖ 数据变化时难以更新。 ## 2. 笔记与电子邮件沟通 ### 2.1 电子邮件现状与阅读率提升 研究人员 Joseph Johnson 估计,到 2020 年,每天收发的电子邮件达 3060 亿封,预计到 2025 年将增至 3760 亿封。要让人们阅读你的邮件,首先要发送有意义、有见地的信息,树立良好的声誉。如果发送太多无聊、无意义、缺乏证据或难以理解的邮件,很容易失去这个声誉。 ### 2.2 电子邮件沟通案例与策略 曾在一家大型组织中,对团队报告进行审计,发现很多报告无人问津。采取激进策略,停止发送报告,只发链接询问是否需要,结果超过 60%的工作内容无人点击。这表明人们将报告邮件视为垃圾邮件,过滤并忽略了它们。 在使用电子邮件沟通时,还需考虑邮件的分发对象,避免遗漏重要人员。由于无法在邮件中嵌入交互式数据通信,可以将邮件作为引导观众查看工作内容的途径。使用工作片段或小截图展示,吸引观众点击链接查看实际工作。笔记与电子邮件沟通的特点总结如下: - ✔ 是最常见的组织沟通方式,不应忽视。 - ✔ 可以通过截图添加数据,但无法实现交互。 - ✖ 更可能是引导至其他数据沟通方式的渠道。 ## 3. 数据沟通总结与提升建议 ### 3.1 多图表沟通的平衡 将多个图表整合到一个沟通中,能更有说服力地讲述数据故事,但要把握好平衡。图表太少,分析会有漏洞;图表太多,会让观众不堪重负。数据沟通是一项技能,需要通过实践找到平衡。 ### 3.2 不同沟通方式的应用 了解解释性和探索性沟通方式,根据工作要求和范围选择合适的方式。仪表盘有助于观众深入了解主题,解释性沟通则引导观众理解数据并得出结论。要确保了解观众的数据素养水平、对主题的先验知识以及理解沟通内容的时间。 ### 3.3 提升数据沟通技能 为了提升数据沟通技能,建议阅读和分析优秀的数据沟通案例,就像有抱负的小说家阅读文学经典一样。Chris Love 的网站 Everyday Dashboards 是寻找灵感的好地方。 ## 4. 工作场所数据沟通实施策略 ### 4.1 面临的挑战 在工作场所实施数据沟通时,会面临多种挑战,具体如下表所示: | 挑战类型 | 描述 | | ---- | ---- | | 表格与美观图表 | 人们对使用表格还是图表展示数据存在不同看法 | | 可视化技术态度 | 对使用可视化技术展示数据故事的态度不同 | | 静态与交互式 | 分析产品的交互程度需平衡,以免观众错过关键信息 | | 集中式与分散式团队 | 集中式和分散式数据团队及资产带来不同挑战 | | 实时与提取数据集 | 选择使用实时数据还是提取的静态数据集 | | 标准化与创新报告 | 考虑使用固定模板还是从头创建数据沟通方法 | | 报告与分析 | 平衡结构化报告和定制化分析可视化的呈现 | ### 4.2 案例分析 - Prep Air Prep Air 是一家全球在线售票的航空公司,成立于 2000 年,拥有 5000 名员工。该公司早期建立了大部分报告体系,但对现代自助服务工具投资不足。由于航空业监管要求和传统数据馈送方式,领导层对数据驱动决策持谨慎态度。 数据团队高度集中,主要处理静态视图,以避免老化数据基础设施的压力。数据被视为成本而非收益创造者,自动化报告是主要关注点。为改善这种情况,可以为新员工提供更现代的数据可视化软件,促进探索性分析,帮助公司保持竞争力。但探索性分析可能导致替代数据集的激增,需要进行有效管理。 ###
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勃斯李

大数据技术专家
超过10年工作经验的资深技术专家,曾在一家知名企业担任大数据解决方案高级工程师,负责大数据平台的架构设计和开发工作。后又转战入互联网公司,担任大数据团队的技术负责人,负责整个大数据平台的架构设计、技术选型和团队管理工作。拥有丰富的大数据技术实战经验,在Hadoop、Spark、Flink等大数据技术框架颇有造诣。
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