报表不好看?24个数据技巧帮你讨得老板欢心

2020年05月18日 Seed读职场






上个月做总结,拿着精心准备了好几天的报表递给老板。

老板眼皮都不抬一下:“你直接汇报吧,我听着。”

当我结结巴巴把情况汇报完成之后,老板又开口了:“这几个数据怎么得来的?给我看看。”

我开始冒汗了,在几十页报表里翻来覆去。
虽然老板到最后都没说什么,但我从他眼神里看出了三个大字:“不专业!”


我就觉得吧,做汇报这回事,真的是吃力不讨好。

老板跟客户都不爱看长篇大论,但是重要数据又非要寻根问底。


所以第一次看到Uber的可视化报表的时候,真的鸡皮疙瘩爆起,原来数据还能这么玩?





在这样一个大数据席卷各行各业的年代,有越来越多的人被卷入“数据分析”大军里,举个简单的例子,就好比销售这个职位,都不能光“说”不练,不得不开始去学、去用数据分析。这是一个“数据驱动”的时代,因此,可视化数据就变得极为重要。





可视化数据可不是做个饼图,画个长方形就能搞定的。就算有了软件的硬实力,做的图不好看照样达不到效果。

接下来讲的数据可视化技巧可以迅速把你的数据设计提升一个档次,帮助您解决常见的可视化错误,并且增强读者体验。

下面的小技巧可看好了,这可是升职加薪的秘方。



好的图表讲故事



首先要明确,可视化是为了帮别人理解数据,不要做只有自己才看得懂的报表。


1. 图表类型合理化。
有非常多种类的图表可以选择,什么条形图线状图……这种情况下,必须先考虑演讲主题,沟通信息,还有你的听众读者受众。并不是越复杂美观的图越炫技,功能性最重要。

2. 删除所有与论点不相关的内容。
你可能觉得做了那么多数据结果呈现的只有一半,但要想效果好,图表和演讲的主题必须高度相关。

3. 添加/调整/删除简单元素,化繁为简。
以饼状图为例,最好不要超过6个切片。(慎重使用3D图表,不是每个人都能对3D图表产生共鸣)。


对照



可视化让两个不同数据对比变得更加容易,但是,把数据放在同一个表上和并排放置两张图表是有本质的区别的。


4. 尽量保留零基线。
这样读者可以更明显看出目前数据处于哪一水平。如果觉得有一些小波动比较重要,加上零基线之后不太容易看出(比如股票市场数据),可以单独截图并放大这些差异。



5. 视觉统一。

为了让读者一目了然地进行比较,可以使用堆积条形图,分组条形图。不要让读者费力思考。


6. 合理归类。

把想比较的图放一块,比如你想让读者比较积分增长的情况,却把两个条形图放置的太远,导致读者要“刻意”阅读来进行比较,就很不合理。


7. 讲完整的故事。

你可能看到第四季度销售额增长了30%,干得漂亮!不过老板更喜欢的说法是,自第一季度以来,已经实现100%的销售增长。




注释



数据虽然以数字组成,但在解说过程中还是和文字结合起来使用。在实际操作中,细心的你会发现,文字和数据的关系其实并不是相辅相成,顾此失彼的情况不在少数。


8. 减少重复解释。

如果标题已经提到了一个事实,那么子标题,备注和图表标题就不用一而再再而三地重复了。


9. 保持图表和图表标题简单明了。

没必要非得长篇大论,用最简单的词语进行描述即可。越通俗易懂越好。


10. 合理注释。

注释不是用来占地方的,应有意使用标注来突出相关信息。


11. 不要使用令人分心的字体或元素。

可以用粗体或斜体来强调,但是别又加粗又斜体,这会降低易读性。







颜色




如果使用得好,颜色可以锦上添花。但是使用不当,花里胡哨的颜色不仅分散注意力,还会误导读者。

12. 同类型数据用色统一。
比如要在条形图上逐月描述销售额,可以使用单一颜色。但如果您将去年和今年销售额进行比较,就应使用不同的颜色。您还可以使用强调颜色突出显示重要数据点。

13. 注意正面和负面的数字。
注意语境,正常来说不要将红色用于正数,绿色表示负数,但股市除外。

14.确保颜色对比度。
如果颜色太相似(浅灰色与浅蓝色),则很难区分。与此同时,也不要使用高对比度的颜色组合,如红色/绿色或蓝色/黄色。

15. 简化模式。
条纹和波尔卡圆点听起来很有趣,但它们极度分散人的注意力。比如做饼状图时,可以使用相同颜色的不同饱和度来表示。别给色块加黑边。

16. 选择适当颜色。
颜色也有重量,要给数据分清主次。假如是递进关系,可以使用加深的颜色来表达。

17. 同一布局小于6色。
不要在一个布局中使用超过6种颜色。你懂的。




标题



标签可以是一个雷区。读者依靠标签来解释数据,但是太多或太少都会干扰阅读。

18. 仔细检查所有内容是否已标记。

确保每个区域都有标签,而且没有拼写错误。


19. 确保标签字体合理。

所有的标签应该易读,并可使用相应的数据点轻松识别。

20. 用线条指向标签。

这同样是为了帮助读者快速识别。

21. 标签数量不宜过多。

如果数据的精确值(如占比45.32%)对于讲述您的故事很重要,包含数据标签可以增强理解力。如果不必要,而且轴标签过于拥挤,可以考虑删除。不要45°角设置标签。





排序

数据可视化旨在帮助理解,顺序很重要,太过随缘会破坏想传达的内容。


22. 直观地排列数据。

图表应该有一个逻辑结构,可以将数据按照字母、顺序或大小类别排列。


23. 排序连贯。

图例的排序应和图表中的顺序保持一致。


24. 排序均匀。

在轴上使用自然增量(0,5,10,15,20),而非不均匀的增量(0,3,5,16,50)。




划重点,可视化是为了帮公司“降本增效”。就算把图表玩出了花,读者看不懂也无济于事。



撰稿人:Mio,排版编辑:Miranda



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