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年底快到了，又到了“打工人”做匯報的時候，也許你負責市場部，可能你是銷售負責人，或者僅僅匯報個人在幾個項目中的表現(xiàn)，無論怎樣，你都不可能把原始數(shù)據(jù)展示給大家，你或多或少會采用某種“可視化”的方法，直觀傳達你想表達的重點信息，那么問題來了，可視化包含什么，怎么做可視化，有哪些方法可以做好可視化？
有人把可視化簡單理解，不就是Excel上畫畫圖表嗎？可以說這屬于可視化，但僅僅是可視化在Office軟件里的一種表現(xiàn)形式，可視化的歷史及發(fā)展遠不止于此，比如這個1812-1813年拿破侖進軍莫斯科的歷史事件的流圖可視化（作于1869年）被譽為史上最好的統(tǒng)計可視化。
可視化對應兩個英文單詞：Visualize（可視）和Visualization（可視化），前者是動詞，意即“生成符合人類感知”的圖像：通過可視元素傳遞信息。后者是名詞，表達“使某物、某事可見的動作或事實”；從我們比較熟悉的角度來說，可視化是利用人眼的感知能力對數(shù)據(jù)進行交互的可視表達以增強認知的技術，也就是對某個原本不可見的事物中（如大量堆疊的數(shù)據(jù)）形成可感知的可視信息（如圖形、符號、顏色、紋理）的過程或能力。
可視化實際上綜合了計算機圖形學、設計、心理物理學、數(shù)據(jù)科學和人機交互等多門學科，它們之間的關系是，心理學和設計學是基礎，而計算機將其推到了智能層面。
我們用一個很簡單的例子來說明什么是可視化，來看第一幅圖，請你找出“5”
接下來第二幅，請你找出“5”，發(fā)現(xiàn)容易多了，可視化就是這個含義，將要表達的東西一目了然呈現(xiàn)。
用科學的解釋是，它運用了視知覺里的“前注意視覺”原理， 人的“前注意”這套系統(tǒng)掌控我們分辨視覺差異在哪里，而不用理解整體事物是什么，所以在這階段人幾乎不需要努力，甚至意識不到它的發(fā)生，自然而然地“看”到了。
在信息學科中，最基本的模型是“數(shù)據(jù)、信息、知識、智慧”即DIKW，它以數(shù)據(jù)為基層架構，按照信息流順序依次完成數(shù)據(jù)到智慧的轉換。而看著是反過來，盡可能讓用戶以少量的認知成本，迅速理解你要表達的含義，進而對整個數(shù)據(jù)集、整體業(yè)務有一個全面的認知。
數(shù)據(jù)可視化是商業(yè)智慧（BI）的集中表現(xiàn)形式，現(xiàn)在越來越多的企業(yè)有了BI部門，商業(yè)智能是對商業(yè)信息的收集、管理和分析的過程，目的是使得企業(yè)各級決策者獲得知識或洞察力，促使他們對企業(yè)做出有力的決策，BI要提取出數(shù)據(jù)中的商業(yè)價值，再通過可視化的方式分析、解釋、呈現(xiàn)給更多的用戶，后面這個過程是和數(shù)據(jù)可視化是重合的，如下圖：
來源：https://webpages.uncc.edu/krs/courses/6010/ 及 百度大數(shù)據(jù)報告
我們再簡化一下，只有三個環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)、設計和故事。起初是“數(shù)據(jù)”，但數(shù)據(jù)不夠直觀讓用戶讀懂，就有了“設計”，最后，根據(jù)可視化設計，提煉成為“故事”或者“知識”，自己可以得出結論，或者演示給別人。
數(shù) 據(jù)
數(shù)據(jù)是可視化的基礎，這點甚至已經(jīng)深入到每個可視化工具中，比如Tableau，首先需要導入用戶數(shù)據(jù)，否則不可能生成一個新的數(shù)據(jù)可視化圖。
全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量到2020年，將達到35.2 * 1021字節(jié)，像淘寶每天在線商業(yè)交易日志高達50TB，包括類目、商品信息等“物理”數(shù)據(jù)，還有用戶產(chǎn)生的下單、評論、社交互動等消費行為數(shù)據(jù)，這些都是數(shù)據(jù)可視化的原材料。
1、數(shù)據(jù)收集
通常企業(yè)里面至少有兩個部門管理數(shù)據(jù)，你可能在BI部門或市場部門，不過你要找到數(shù)據(jù)部門的同事，可能還要經(jīng)過運維部門來提取日志，他們會問你，到底你要什么數(shù)據(jù)，把需求說清楚，還有很多線下數(shù)據(jù)，你都要想清楚。
不同的公司獲得數(shù)據(jù)范圍不一樣，在這篇文章，我們假設是營銷、消費場景，還是建議你閱讀一下我們已經(jīng)分享過的《CDP的12種常用數(shù)據(jù)來源》，里面列明了可能獲取的數(shù)據(jù)來源：
1） 線下店面和線上銷售數(shù)據(jù)
2） 網(wǎng)頁瀏覽數(shù)據(jù)
3） 市場調研數(shù)據(jù)
4） 客戶服務數(shù)據(jù)
5） 銷售部門數(shù)據(jù)
6） 廣告平臺產(chǎn)生的數(shù)據(jù)
7） 網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析后的數(shù)據(jù)
8） 營銷自動化平臺產(chǎn)生的數(shù)據(jù)
9） 用戶會員數(shù)據(jù)
10） APP產(chǎn)生的數(shù)據(jù)
11） 考古數(shù)據(jù)（比如存在以往計算機里的數(shù)據(jù)，故紙堆里的數(shù)據(jù)）
12） 可穿戴設備以及更多的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)
2、數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)清洗（Data cleaning）是對數(shù)據(jù)進行重新審查和校驗的過程，目的在于刪除重復信息、糾正存在的錯誤，并提供數(shù)據(jù)一致性。由于上述數(shù)據(jù)來源非常廣泛，我們要清洗掉數(shù)據(jù)中的“噪聲”、“數(shù)據(jù)錯誤”、“數(shù)值重復”，將不完整的數(shù)據(jù)做適當補充。
這個過程里需要將“數(shù)據(jù)格式”調為統(tǒng)一的格式，也許你習慣采用在Excel錄入處理數(shù)據(jù)，但大部分數(shù)據(jù)并沒有那么簡單。有大量非結構化數(shù)據(jù)，你需要學會使用別的方法，比如會用分隔符分割你的文本，會從JSON轉為CSV，會找到XML格式的數(shù)據(jù)，實際上市面上有一些格式轉化、清洗的工具可以助你一臂之力，像OpenRefine、trifacta wrangler、Mr.Data Converter（免費的） 等等。
來源：trifacta wrangler系統(tǒng)界面
3、數(shù)據(jù)整合與集成
整理完數(shù)據(jù)之后，恐怕你還不能馬上使用，因為數(shù)據(jù)僅僅是被格式化好的數(shù)據(jù)，你要按照一個標準整理到你想要的數(shù)據(jù)集里面。
以我們熟悉的淘寶商品數(shù)據(jù)舉例，可能你清洗過的數(shù)據(jù)，只能是
“優(yōu)衣庫、男裝、160/76A/XS、存貨50件”，這一條數(shù)據(jù)，仍然是比較凌亂，用戶的閱讀是組塊化的，價格、運費、尺碼、顏色等，你需要整理到對應的組塊里。
可視化分析通常使用的數(shù)據(jù)整合，同我們在Excel表里整理的數(shù)據(jù)還有很多不同，通常Excel表是不用連接數(shù)據(jù)源的，它基本上使用同一張表里的數(shù)據(jù)，而隨著數(shù)據(jù)的復雜度增加，我們是需要建立虛擬的整合方式，構建一個虛擬層，供很多可視化分析的接口調用，而現(xiàn)在更為復雜的數(shù)據(jù)聯(lián)機存儲方式，連數(shù)據(jù)源都不在同一個地方，需要實際位置不同數(shù)據(jù)源的集成。
在數(shù)據(jù)整合的基礎上，我們利用統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘的方法，對數(shù)據(jù)進行分析，包括探索式數(shù)據(jù)分析，然后得到一些信息，再通過可視化的方式加以直觀呈現(xiàn)。
來源：聯(lián)機分析處理OLAP（數(shù)據(jù)分析的一種方法）
實際上，數(shù)據(jù)分析的信息與可視化是一張紙的兩面，是可以相互轉化的，就好像你在展示數(shù)據(jù)表與圖一樣，背后用得都是同一套數(shù)據(jù)分析和挖掘的方法。但可視化的意義又在于，它能夠超越一般的數(shù)據(jù)分析，這里想舉一個經(jīng)典的例子，統(tǒng)計學家F.J. Anscombe構造的Quartet是一組四個數(shù)據(jù)集，它們的統(tǒng)計數(shù)據(jù)非常相似，但是將它們可視化之后卻完全不同。
設 計
設計是一種狹義的“可視化”，正如前述，它要從已經(jīng)形成了一定分析與挖掘的數(shù)據(jù)中，通過圖形形成可被用戶直觀理解的“視覺編碼”。
正如數(shù)據(jù)可視化專家Alberto Cairo在他的書中“The Functional Art”說道：對于任何圖表和可視化，其首要和最主要的目標是要其成為一個工具，從而讓你的眼睛和頭腦能夠感知超越器官之外的事物。
可視化的設計原則，是各個公司或專家的經(jīng)驗總結，這里想引用螞蟻集團的“AntV”設計原則，AntV 經(jīng)過大量的項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，總結了四條核心原則：準確、清晰、有效、美，這四條原則按重要等級先后排序，相輔相成且呈遞進關系。
1. 準確
可視表達時不歪曲，不誤導，不遺漏，精準如實反應數(shù)據(jù)的特征信息。如下圖：某基金收益率趨勢圖，合理的值域區(qū)間可以反映真實的數(shù)據(jù)波動趨勢。
來源：螞蟻Ant Design
2. 清晰
清晰包括兩個層面，結構清晰與內容清晰。
結構清晰：數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的是一幅作品，它是制作者分析思路的呈現(xiàn)，其布局決定閱讀者的瀏覽順序。可視化領域可以參照Tableau的界面，比如解釋美國不同地區(qū)的銷售情況，可以用地圖以及趨勢圖來表示。
來源：Tableau
內容清晰：用圖形解釋需要遵從一定的符號學規(guī)則，因為人受到教育以及在生活中的長期認知已經(jīng)形成了一定的習慣，你就要用盡可能合適的圖形來“解釋”，如果你還不是很清楚什么代表什么，可以閱讀Cleveland和McGill所著述的論文“數(shù)據(jù)分析的圖形化感知和圖形化方法”，已深入了解人們如何是編碼以及利用色彩的。
如果在解釋過程中，無法用圖形、顏色來說明，不要吝惜，要用少量文字在上面有所解釋，或者用好圖例，深代表什么，淺代表什么。
3. 有效
可視化設計是有重點的，讓用戶更加關注什么， 克制不冗余，避免信息過載，用最適量的數(shù)據(jù)-油墨比（Data-ink Ratio）表達對用戶最有用的信息?？梢暬哪康木褪怯每梢暤姆绞奖M量減輕用戶的觀看負擔，不要讓用戶反復去找。
來源：百度
4. 美
可視化設計中還要體現(xiàn)一定的美學因素，好的形式表達可以更加容易吸引用戶的注意力，人們可以通過對圖片的探索，來發(fā)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)中存在的關聯(lián)，引起他們的思考。所以可視化的美，一定是合理利用視覺元素進行映射，運用格式塔原理對數(shù)據(jù)進行分組，既能幫助用戶更快的獲取信息，在一定程度上建立一種秩序美、規(guī)律美。
稍微提醒一下，再“美”的東西，也不要忘記坐標軸、圖例和數(shù)據(jù)來源等基本數(shù)據(jù)元素，畢竟不是一篇藝術作品。
這里想舉一個綜合的例子，Ventusky這個可視化網(wǎng)站，可以即時顯示世界各地天氣的總趨勢，左側是一些關于氣候的不同維度。選擇不同的維度，地圖會根據(jù)位置的情況來進行展示，下方是時間維度，可以查看歷史的天氣
https://www.ventusky.com/
故 事
我們回想一下可視化的目的，最終是為了發(fā)現(xiàn)蘊藏在數(shù)字背后的信息、真相，這個故事首先是要講給自己聽的，然后再講給別人，故事能夠激發(fā)出思想，展示出以前難以理解或解釋的觀點，而講故事的方式是既簡單又復雜的藝術。
1. 講故事的原則
· 帶領觀眾/用戶組塊理解和領悟大規(guī)模的數(shù)據(jù)
· 進行直觀的比較和對比
· 發(fā)現(xiàn)趨勢和模式
· 反映可能會被忽略的問題
比如這個前后對比，就可以這樣表達
| 之前 | 之后 |
|
|
Tableau還有一個“數(shù)據(jù)故事類型”及說明，也是很好的經(jīng)驗總結
數(shù)據(jù)故事類型 | 說明 |
隨著時間而改變 | 其作用：使用年表來說明一個趨勢。 開頭討論：為什么會發(fā)生這種情況，為什么會一直發(fā)生？我們能做什么來阻止或促使這種情況發(fā)生？ |
下鉆查詢 | 其作用：設置上下文，以便您的受眾更好地了解特定類別中發(fā)生的事件。 開頭討論：為什么這個人、地點或事件與眾不同？如何比較這個人、地點或事件的表現(xiàn)？ |
縮小 | 其作用：描述您的受眾關注的內容與大局的關系。 開頭的討論：您關注的內容與大局相比會是怎樣？一個方面對大局有什么影響？
|
對比 | 其作用：表明兩個或多個主題的差異。 開頭討論：這些項為什么會不同？我們如何能使 A 表現(xiàn)得像 B？我們應該關注哪個方面，哪個方面做得很好？ |
十字路口 | 其作用：當一種類別超過另一種類別時突出重要的轉變。 開頭討論：是什么原因導致這些轉變？這些轉變是好還是壞？這些轉變如何影響我們計劃的其他方面？
|
因素 | 其作用：通過將主題分成不同類型或類別來解釋主題。 開頭討論：是否存在我們應該更多關注的一個特定類別？這些項對我們關注的指標有多大的影響？ |
| 其作用：顯示異?；蚴录奶貏e異常之處。 開頭討論：為什么此項不同？ |
2. 善用大屏
有人講到可視化，言必提“大屏”，接下來與和領導展示，面子工程掛鉤，有人認為這種“大屏”可有可無，實際工作還是要用電腦“踏踏實實”看數(shù)據(jù)做分析。我第一次看到“大屏”是2010年前后在阿里巴巴工作的時候，它把產(chǎn)生的每一單從發(fā)貨地到收貨地做了一個動態(tài)弧線展示，可以發(fā)現(xiàn)每秒鐘都有無數(shù)訂單升起，看起來是很震撼，現(xiàn)在阿里應該已經(jīng)展示不過來了，但我們當時從上到下都是有數(shù)據(jù)分析的，而且產(chǎn)品和運營都是在指導行動，雖然也有展示，實際的數(shù)據(jù)管理同樣深入人心。
我個人是這樣看待這個問題的：
第一， 有些場景確實需要綜合決策，比如公安警情分析、疫情群防群控、或者到一個單位內部的生產(chǎn)流水線的進度、各生產(chǎn)設備運營情況，這一點無論是政府還是企業(yè)來講，數(shù)字化轉型大趨勢已經(jīng)有了，通過數(shù)據(jù)化決策意識在加強。
第二， 現(xiàn)場決策提升效率，這對于解決實際問題很有好處，過去都要層層審批人工決策，現(xiàn)在大家現(xiàn)場決策，避免人工干擾，高層看到的也是一手、準確的數(shù)據(jù)，他也好決定判斷，現(xiàn)場人都在，找誰問一下。
第三， 對于團隊內部的自我激勵，目標量化考評（KPI、OKR）、各團隊完成進度，做成可視化，每天在辦公室或會議室的顯眼之處展示，對完成好的團隊是一種鼓勵，對尚未完成的團隊是一種激勵
第四， 還有的公司把競爭對手的情況、行業(yè)宏觀經(jīng)濟的情況，在大屏上展示，時刻洞悉市場的脈搏
其實講故事的方式，還有很多。同時，故事亦可反過來指導可視化整個項目的行動，獲取什么數(shù)據(jù)，怎么進行可視化設計、展示。在我們越來越強調機器學習的今天，可視化反倒是建立在人類對圖像規(guī)律的識別遠強于計算機這一假說上的，它的實質是利用人的心理特性來產(chǎn)生某種直覺，進而強化某種思考，接下來指導特定行動。
簽約作者介紹
陸易斯，互聯(lián)網(wǎng)和金融復合背景，多個從零到一的產(chǎn)品規(guī)劃者，曾在百度、搜狗、阿里巴巴、京東、去哪兒等公司，現(xiàn)任誠美創(chuàng)投投資總監(jiān)，關注消費科技與企業(yè)服務方向。
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2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉網(wǎng)站等，誘騙用戶點擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內容獲取搜索引擎中的不正當曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內容及相關交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內容審核的廣告內容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內容質量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權歸屬本網(wǎng)站所有)