数据故事讲述：组件、益处和示例

在今天的数据驱动世界中，数据故事讲述变得越来越重要，用于决策和商业增长。数据分析角色，如市场研究分析师、财务分析师和运营研究分析师，变得更加普遍，因为公司意识到数据驱动的见解的重要性。

根据美国劳工统计局2021-2031年的职业前景手册，这些工作角色正在经历显著的增长：

这些分析师使用各种数据故事讲述技术来进行有效的分析操作。让我们讨论什么是数据故事讲述，其主要组件和益处，以及如果你是一名分析师，如何变得更擅长数据故事讲述。

什么是数据故事讲述？

数据故事讲述涉及使用视觉和引人入胜的叙述来向利益相关者传达数据见解。数据故事讲述者使用可视化来解释数据中的“为什么”。目标是清晰地解释数据属性，并为数据所代表的内容提供有意义的背景。呈现数据中的基本见解和趋势对于有效的决策是必要的。

例如，财务分析师可以向投资者展示蜡烛图，以展示股票或资产的价格走势。蜡烛图使用四个交易指标（“开盘价”、“收盘价”、“最高价”和“最低价”）来预测未来的市场趋势。

蜡烛图示例，显示价格走势 维基媒体共享资源

为了更好地理解，查看下面的比特币价格蜡烛图。图表显示了2023年前两个月的比特币价格。绿色条表示价格上涨，红色条表示价格下跌。

比特币蜡烛图，2023年1月-2月

数据故事讲述的一个关键方面是，数据故事讲述者需要了解业务背景和利益相关者的需求。研究表明，60% 的数据分析投资被浪费，因为获得的见解与决策和业务目标不符。因此，决策者只使用 22% 的数据见解。

数据故事讲述的3个主要组件

数据、视觉和叙述是数据故事讲述的三个主要组件。让我们进一步探讨它们。

1. 数据： 数据故事讲述者收集和预处理他们需要的数据来讲述一个故事。他们执行统计分析和可视化关键趋势和模式，以进行彻底的数据分析。
2. 叙述： 创建一个引人入胜的故事并为从数据中获得的关键发现提供背景被称为叙述。一个好的叙述激励听众采取行动。

托马斯·H·达文波特，一位商业管理思想领袖，说：

“叙述是我们简化和理解复杂世界的方式。它提供背景、见解、解释——所有使数据有意义和分析更相关和有趣的东西。”

3. 视觉： 一张图片值得一千个字。可视化增加了叙述的分量，并创造了一个有影响力的数据故事。视觉可以是图表、图像或视频的形式。

数据分析师可以使用一个数据故事讲述框架，如角色、背景、冲突和解决方案，来讲述一个引人入胜的故事。例如，在电子商务领域，角色可以是客户，背景是一个公司正在努力实现客户留存，冲突可以是一个增加的流失率，解决方案是数据故事讲述者建议采取的一系列步骤来减少流失率。

如何成为更好的数据故事讲述者？

了解你的受众

了解受众是引人入胜的数据故事讲述的关键。如果你正在与商业高管交谈，提供高层次的分析和可行的见解以供商业战略参考将是有意义的。但是，当你与团队交谈时，你必须详细解释用来得出结论的方法。

选择合适的可视化

数据可视化突出了数据的不同方面，例如：

• 比较（条形图、线图）
• 关系（散点图、气泡图）
• 分布（直方图、散点图）
• 组成（瀑布图、堆积面积图）

了解你试图用数据实现什么以及你需要考虑多少个变量。选择最好的可视化来传达你的想法。

避免杂乱

通过聚合或删除不必要的信息来清理可视化。例如，在下面的图表中，WGM、WIM、WCM和WFM是国际象棋中女性头衔的领导者；其余的数据可以被聚合为“其他”。

不必要的FIDE头衔标签

易于阅读的聚合条形图

使用鲜艳的颜色

使用对所有人都可访问的颜色，包括视觉障碍或色盲的人。保持颜色的对比度，避免使用相同的颜色相邻。例如，在下面的条形图中，第一个图表的颜色组合可能很难区分，相比第二个图表。

难以解释的图表

易于解释的图表

数据故事讲述对组织的益处

提高员工的数据素养

数据故事讲述可以提高组织内员工的数据素养。根据Accenture和Qlik的一项调查，只有21%的员工对阅读、分析和讨论数据感到自信。因此，引人入胜的数据故事讲述鼓励他们在组织内探索和讨论数据。

为所有利益相关者创造引人入胜和有价值的体验

理解和吸引听众的注意力对于有效的沟通至关重要。人类的大脑处理视觉信息的速度比文本快60,000倍，人们记住故事 22倍 多于事实。因此，使用引人入胜的叙述和可视化来向产品用户或股东讲述数据故事可以非常引人入胜和有价值。

影响决策

引人入胜的数据故事讲述提供了新的视角或揭示了隐藏的方面。它传达了需要采取的行动。它使利益相关者能够就其商业战略做出明智的决策。

数据故事讲述——数据分析师的未来

数据故事讲述是传达数据见解的艺术和科学。随着数据的指数级增长和复杂性增加，数据驱动的故事讲述变得越来越重要。

在一个组织中，数据故事讲述者的角色由数据分析师或数据工程师担任。Tableau和PowerBI等工具使数据分析师能够轻松构建引人入胜的可视化和仪表板。事实上，Gartner估计，到2025年，绝大多数数据故事将自动生成。

数据分析师应该跟上数据分析行业的最新趋势和工具，以讲述有影响力的数据故事。有关更多与人工智能相关的内容，请访问unite.ai。