数据分析数据 -(用数据讲故事)

书中有一句话我很喜欢- 献给大家

一个完美的设计,不是因为它没有多余的东西可以添加,而是它没有多余的部分可以删减


首先看几个对比的图形分析

处理工单和新增工单的随月份的变化趋势

这个图形的缺点就是

1: 月份对齐的情况
2:使用条形图需要用大脑思考这个变化趋势,很杂乱
3:新增工单数和处理工单数的标签注释位置不合理,不方便阅读

数据分析数据 -(用数据讲故事)_第1张图片

改修之后的图形

处理图形之前我们要明白一个道理:

这个图形是谁要看 – 公司领导要看公司人力是否能及时处理新增工单
关注的重点是什么 – 新增工单和处理工单的对比情况,数据之间的对比通常采用折线图

下图将上图的缺点全部补充完毕
1:对齐是一种美感
2:我们能很明显看到新增工单大于处理工单,这个也是领导想要看到的数据,大脑无需思考代价
3:折线图上能很明显只是哪一条折线是新增和处理,无需观察图形的其他地方找对应的标签

数据分析数据 -(用数据讲故事)_第2张图片


调查问卷的对比情况,图形对比分析

使用饼图按百分比区分项目前后对科学感兴趣程度
缺点:
1:两张饼图对比性很差
2:标签的可读性很差,阅读很困难
3:大脑还需要思考两张图的数据对比情况

数据分析数据 -(用数据讲故事)_第3张图片
修改之后的图形

优点
1:标签的可读性提升
2:数据对比明显,观察一个数据变化情况
3:针对 有兴趣 很兴奋用蓝色颜色突出

数据分析数据 -(用数据讲故事)_第4张图片


每年的产品平均零售价格

1:标签可读性极差,有产品类型标签和年份标签
2:颜色太多,让人不愿意看下去,太杂乱
3:产品之间的对比情况很差

数据分析数据 -(用数据讲故事)_第5张图片
修改之后

需要明白我们要给谁看
观众需要了解的是什么数据重点
可能是公司领导,或者业务部门相关人员,需要了解每年各个产品的平均零售的价格趋势

优点
1:标签的可读性明显提升
2:随着年份的变化,各个产品的均价对比情况很明显
3:图形简易可读性好

数据分析数据 -(用数据讲故事)_第6张图片

第一章 (上下文的重要性)

首先了解两种数据分析模式

探索性分析
理解数据,找出值得关注或分享给他人的精华
可以比喻在一百个蛤蜊中寻找两个珍珠

解释性分析
将抽象的数据转换成用户可以消化的数据
具体描述两颗珍珠的长相

人们往往应该在进行解释性分析(两颗珍珠)的时候,进行了探索性分析(简单的展示了全部数据一百个蛤蜊)
这本书就是全文写的解释性分析

1:细分受众识别决策者
你需要受众了解或者做什么
你如何与受众沟通

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