点图、线图、条形图、面积图、饼图、甜甜圈图、3D 图，做数据图的时候你喜欢用哪个？作为吃货的我，对于饼🍪 图、甜甜圈🍩 图、以及3D饼🍪 图都曾经钟情不已，最近看了著名数据分析专家 Cole Nussbaumer Knaflic 的《用数据讲故事》才发现用吃货的思维做的图表📈 是讲不好故事的。
饼🍪 图是邪恶😈 的
😈 邪恶，这顶帽子🎩 好大啊，让我们来看看可爱的饼干🍪 为什么要承此恶名啊？ 我们先简单看下面这幅图——在这张图中哪家供应商的份额最大？——你会得出什么结论?
做了简单调查之后发现，大多数人会认为正蓝色对应的供应商 B 的市场份额看起来最大。然而，我们的视觉欺骗了自己，实际情况是 —— 深蓝色对应的供应商A才是市场份额最大的！
让我们来分析下为什么邪恶😈 的3D饼🍪 图会带给我们错觉 —— 吸引我们眼球的是3D 图形、奇葩的视角，倾斜使得饼图上方的部分显得距离更远，因而看起来比实际要小，下方的部分则相对更近，也就比实际看起来更大。即便我们去掉 3D 效果，将图变成2D的，我们依然会很难分清谁大谁小 —— 因为人眼并不擅于在二维空间进行定量的度量。
饼图不能用了，那我们该怎么办？在这个例子里，我们不妨把饼🍪 图改成水平条形图来试试，效果如下——
怎样，是不是变得一目了然了？
始终以听众为中心
现在做数据图的成本很低，不管是Word还是Excel，包括PowerPoint本身都可以直接把一个表格数据转成任意你想要的数据图 —— 点图、线图、条形图、面积图以及邪恶😈 的饼图、甜甜圈图、3D 图，任你随便选。我以前做图是以我自己觉得好看为中心的，所以吃货优先选择饼🍪 图、甜甜圈🍩 图，看了这书才醒悟过来，数据可视化的成功并不始于数据可视化。而是在开始着手数据可视化或者沟通之前，并且应在理解 Who, What, How上花更多时间和精力。
Who
首先要搞清楚谁是你的听众，一次性尝试与太多需求不同的人沟通，远没有与明确细分好的一部分听众沟通的效率高，你对听众了解得越多，就越能准确理解如何与之产生共鸣，如何在沟通中满足双方的需求。
What
你讲的这个故事到底要听众听懂什么？对于这点，作为讲故事的人一定要心中有数，你自己才是解读数据并帮助人们理解和作出反应的人。否则面对堆砌了一堆花里胡哨的图表以及你一页页干巴巴的照本宣科之后，听众们可能会根本没有理解你的意图和看明白数据的意义。
How
只有在明确了听众是谁以及希望他们了解或做什么之后，我们才能做出决定: 究竟用什么样的数据、什么样的数据展示方式（图表📈）来表达我们的观点。
本书作者一再强调让听众容易看懂你要说的故事是最重要的，下面用一个例子来介绍Knaflic是如何把图表📈 做得赏心悦目的 ——
精耕细作图表📈
我们通过一个假想场景来学习一下如何精耕细作图表：你作为一个HR，公司的事业正在蓬勃发展，而客服的人数不够用了，老板问你来年的招聘需求。你要绘制一个月度的新增工单以及处理工单的趋势，发现有证据表明人力不足的确导致了团队生产力的下降，现在你想将你绘制的粗糙图表改造成招聘需求的基础。
你绘制的原图如下，这是用excel最容易做出来的——
1. 精耕第一步：去掉边框看看效果怎么样？
2. 去掉网格线: 这样会形成更强烈的对比，从而使数据更突出
3. 去掉数据标记: 每一个元素都会增加听众的认知负荷，没必要的东西去掉更舒服😌
4.直接标记数据: 尽量识别出任何可能消耗受众精力的问题，直接在需要描述的数据旁进行标记
5.保持颜色一致: 对数据标签和所描述的数据使用相同的颜色，这对受众来说是另一条提示：“这两部分信息是相关联的。”
最后我们比较一下精耕细作前后的结果
我们可以得出一个结论：杂乱是你的敌人：从你的图表中赶走它！
小结：读了《用数据讲故事》这本书，有种一语点醒梦中人的感觉 —— 原来要把故事讲好还有这么多的讲究。本文选取了两个小例子用以管窥，更多的妙处还要由我们自己去发掘😄 。
