隨著各行各業(yè)的迅速發(fā)展，大數(shù)據(jù)鋪天蓋地而來。通過簡單的觀察人們很難從浩如煙海的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律、挖掘數(shù)據(jù)背后的價值。數(shù)據(jù)可視化使用合乎邏輯、易于理解的方式幫助我們將單調(diào)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成生動的圖像，更直觀地表達出大量數(shù)據(jù)中潛藏的模式和趨勢，同時也為我們提供了一個觀察數(shù)據(jù)的全新視角。

來自美國俄亥俄大學視覺傳播學院的數(shù)據(jù)可視化專家John Grimwade和Tim Goheen，結(jié)合數(shù)據(jù)可視化工作的經(jīng)驗體會，分享了他們對數(shù)據(jù)可視化的理解。

關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的定義，Tim認為，數(shù)據(jù)可視化是使用地圖、圖形來呈現(xiàn)信息，揭示一些眼睛看不見或是無法直觀理解的內(nèi)容。因為人眼對于圖形的識別會非常容易，人們更善于從生動直觀的圖像中提取信息，這就是數(shù)據(jù)可視化能夠有效敘事的原因。

John Grimwade

Tim Goheen

人們對視覺信息的處理優(yōu)于對數(shù)據(jù)或文本信息的處理。Tim強調(diào)，數(shù)據(jù)可視化并非將數(shù)據(jù)簡化，而是將復雜的表格轉(zhuǎn)化成圖形，使讀者更直觀地獲取信息。他說：“如果是一張大的數(shù)據(jù)表格，分析起來會花費很多精力，如果利用數(shù)據(jù)可視化能夠很容易獲取最重要的信息?？梢暬臄?shù)據(jù)可以容納很大的數(shù)據(jù)集并顯示出相關(guān)性。”

Tim以美國不同地區(qū)退伍士兵的失業(yè)率圖表為例，說明了利用數(shù)據(jù)可視化表達信息的直觀性。

美國不同地區(qū)退伍軍人2013年月平均失業(yè)率統(tǒng)計表

如果用上面的表格來提問，退伍士兵失業(yè)率超過8％的地區(qū)是哪里？哪個地區(qū)的失業(yè)率最低？我們很難快速回答給出答案。Tim解釋了其中的原因：“我們首先需要閱讀這一表格，并在頭腦中把它可視化，再來作出比較。而我們的大腦通常不能快速有效地完成這些事情。”

當我們把表格中的數(shù)據(jù)通過可視化形成圖像后（如下圖所示），我們就能夠快速清楚地回答這些問題。

美國不同地區(qū)退伍軍人2013年月平均失業(yè)率分布圖

數(shù)據(jù)可視化可以幫助我們更加快速、直觀的獲取信息，但數(shù)據(jù)可視化并不僅僅是簡單地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的過程，更要發(fā)掘數(shù)據(jù)背后的故事。

Tim以英國醫(yī)療專家、維多利亞女王的私人麻醉師John Snow的故事為例，說明了數(shù)據(jù)可視化的重點在于發(fā)掘數(shù)據(jù)背后的故事，這個案例也充分展現(xiàn)了數(shù)據(jù)可視化的力量。

1854年8月31日，英國倫敦寬街地區(qū)暴發(fā)了霍亂疫情。Dr. John Snow在調(diào)查疫情原因的過程中檢測了飲用水，但是沒有發(fā)現(xiàn)異常，也沒有找到進一步調(diào)查的依據(jù)。Dr. John Snow從倫敦的登記處獲取了83個霍亂死者的名單，并將他們的地址標記在地圖上。經(jīng)過一番仔細地分析，Dr. John Snow從地圖上發(fā)現(xiàn)了異常，并找到了出問題的水井。確定了霍亂爆發(fā)的原因之后，疫情逐漸得到控制，Dr. John Snow也被視作英雄。后來的分析顯示疫情在拆除水井之前就開始緩解了，但Dr. John Snow成功地說明了霍亂是水生的，這幫助了人們?nèi)獙髞戆l(fā)生的疫情。

標記霍亂死者地址的地圖

John補充說：“數(shù)據(jù)分析是對于數(shù)據(jù)可視化非常關(guān)鍵的，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)里面的故事是最重要的事情。有兩種路徑，從數(shù)據(jù)里面發(fā)現(xiàn)故事，或者有時候你已經(jīng)知道故事了，尋找數(shù)據(jù)來支撐它。數(shù)據(jù)可以簡單，也可以復雜，但是好數(shù)據(jù)是能夠講故事的數(shù)據(jù)。”

數(shù)據(jù)可視化的呈現(xiàn)方式非常熱門，這種“熱”可能導致數(shù)據(jù)可視化的濫用。使用數(shù)據(jù)可視化之前，應該充分考慮這種形式是否能更直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，受眾是否喜歡這樣的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式，以及數(shù)據(jù)可視化傳遞的信息是否會得到受眾的關(guān)注等問題。

兩位專家都強調(diào)，在做可視化的相關(guān)工作時，需要掌握的一個很重要的技能就是去識別哪些故事是適合通過可視化來呈現(xiàn)的，因為并非所有故事都適合可視化，不要為了可視化而可視化。

John結(jié)合多年的工作經(jīng)驗表示：“我們需要選擇那些真的會受到很多關(guān)注的選題，然后去花費大量的精力完成數(shù)據(jù)可視化。但有時候也會犯錯誤，我們花了大量精力去做了一個圖，但人們對這個故事并不是真的感興趣。”