8 個數據可視化示例：將數據轉化為引人入勝的視覺效果

據戴爾稱，數據是現代社會的新原油。 它被開採，被加工，並且很有價值——當您知道如何處理它時。

數據可視化將原始數據轉化為可訪問的圖表、圖形和地圖，以幫助您共享它、從中學習並做出數據驅動的決策。 但是，只有視覺效果以正確的方式呈現信息，才有可能開展改變遊戲規則的活動。 弄錯了，消息就丟失了。

在本文中，您將看到八個最佳數據可視化示例，以激發您的內部和外部營銷工作。

您將了解何時使用它們、應避免什麼以免讓觀眾不知所措或感到困惑，以及自己創建這些可視化效果的五個技巧。

吸引客戶和股東的 4 個數據可視化示例

您不會阻止任何人滾動瀏覽看起來像是匆忙製作的標準折線圖或雙色調條形圖。

無論您的發現表明什麼，這都不會增加參與度：

這些圖表已經過時、乏味，而且在最壞的情況下，還會讓人不知所措。 許多出於好意的數據可視化需要花費太多精力才能弄清楚您正在查看的內容，並最終以失敗告終。

您的客戶、追隨者、股東和合作夥伴希望留下深刻印象。

使用正確的工具，您可以通過高度可視化、可共享的數據可視化來吸引客戶。 在 2021 年的營銷人員調查中，Venngage 報告說數據視覺效果是表現最好的視覺內容之一（連同原始圖形和視頻內容）。

讓我們探索四種吸引觀眾的數據可視化（不是電子表格或餅圖）及其工作原理。

1. 人口徑向圖的年齡中位數

這可能是一個標準的條形圖。

然而，Visual Capitalist 選擇升級其數據可視化，並將其發現顯示在精心設計的徑向直方圖中。

該圖與典型的條形圖一樣長。 在大型幻燈片演示中很難顯示和理解關係，更不用說在較小的屏幕上了。

環形也更容易讓人一目了然：歐洲的中位年齡最高，而非洲的中位年齡最低。

從那裡，您可以放大以獲得準確的數字，三個簡短的標題添加關鍵信息。

顯示加權比較的類似數據可視化包括旭日圖、氣泡圖、熱圖和象形圖。

使用徑向直方圖的最佳實踐：

• 如果您包含大量數據（如本示例），請使用高分辨率或交互式設計。 通過這種方式在較小的屏幕上查看信息要容易得多。
• 避免在徑向直方圖中使用堆疊條形圖，因為它會扭曲您將看到的比例（我們稍後將介紹堆疊條形圖）。
• 從零開始你的起點； 不要截斷它。 例如，從上圖中的 18 歲開始，看起來有些非洲國家根本沒有中位年齡。

2.手機品牌切換和弦圖

數據可視化設計師 Nadieh Bremer 的這個例子是一個和弦圖，表示主題之間的流或連接並對該連接進行加權。

此圖顯示了基於德勤調查數據的手機服務提供商之間的關係。 它回答了以下問題：當用戶離開提供商時，他們會去哪裡？

在這個數據可視化示例中，您可以看到哪些品牌擁有龐大的忠誠基礎（獨立的山丘）以及它們容易失去客戶的地方（和弦）。

它也是交互式的：

將鼠標懸停在特定品牌上時，其他和弦會變灰，觀眾可以專注於來自單個品牌的流量。 在這裡，我們可以清楚地看到三星擁有大約 18% 的受訪者的忠誠度。 當它失去客戶時，主要是流失給了諾基亞。

這種數據可視化的另一個好處是在不分散注意力的標題中解釋了四個數據點，比如這個：

因為 Apple 弧線上的所有和弦都帶有 Apple 的顏色（灰色），所以 Apple 從所有其他品牌那里奪走的客戶多於失去的客戶。

添加這樣的標題有助於引起人們對關鍵發現的注意，同時還可以解釋如何閱讀圖表。

顯示流程和關係的類似數據可視化包括沖積圖、社會圖和弧形圖。

使用和弦圖的最佳實踐：

• 盡量避免過多的和弦交叉，尤其是在您放棄互動性的情況下。 這會使事情變得過於復雜，導致不知所措而不是引起人們的興趣。
• 包括重要的聯繫並省略不提供任何見解的微不足道的字符串。
• 仔細選擇你的調色板。 您希望和弦很容易看到但仍然和諧。
• 用一些重要的細節標記你的圖表，以幫助用戶理解這些關係。

3.調查結果圖表

代表整體部分的圖表非常平易近人。 做得好，他們會阻止觀眾進入他們的軌道，以了解更多關於正在發生的事情。

西班牙創意俱樂部的這個例子是一個代表他們調查數據的圖形分數圖表。 它比餅圖更吸引人，泡菜吸引眼球並引起興趣，觀眾仍然可以快速收集整體信息。

這是一個很好的數據可視化示例，用於顯示調查結果和研究結果。 該設計做了很多繁重的工作來吸引註意力，但數據本身將負責將其保持在那裡。

可以表示整體部分的類似數據可視化包括圖形堆疊圖、單位圖和華夫餅圖。

使用象形圖的最佳實踐：

• 盡可能準確地表示您的細分市場。 儘管該團隊在上面的示例中使用了泡菜，但這些片段看起來大致準確。
• 不要為了設計而犧牲數據衛生。 目的是傳達您的數據信息，而不是使它複雜化。 讓您的設計簡潔明快。

4. 大流行時間線信息圖

零件時間線、零件尺寸順序圖，此數據可視化一次性包含大量信息。 信息圖表是視覺輔助工具，可以通過組合數據視覺來理解複雜的消息或大型、難以理解的數據集。

該信息圖處理了隨著時間的推移傳染病的全球死亡率。 這意味著它具有時間變量和體積比較。

Visual Capitalist 選擇了兩種顯示方式：首先，在時間軸上查看疾病在歷史上發生的位置，然後按大小順序（如比例面積圖）查看哪些疾病最嚴重。

重要的是，該團隊包括了關鍵信息，例如 Covid-19 大流行的持續性質和古代疾病的新證據。

這些元素幫助查看者理解複雜的數據，而添加的上下文幫助他們正確看待這些信息。

信息圖表被廣泛使用，並且有充分的理由。 Infographic World 首席執行官 Justin Beegel 透露：

鑑於近年來數字和社會格局發生了巨大變化，我們想對信息圖表的狀態進行研究。 我們發現，與幾乎任何其他類型的媒體相比，視覺敘事可以幫助企業、營銷人員和傳播專業人士以更有意義的方式接觸目標受眾。

信息圖表是將講故事融入營銷的理想方式。 它允許您提供比大多數單獨的圖表和圖形更多的上下文。

顯示隨時間變化趨勢的類似數據可視化包括流圖和氣泡時間線。 為了顯示比較，類似的視覺效果包括氣泡圖和徑向折線圖。

使用信息圖表的最佳實踐：

• 與大多數數據可視化一樣，有可能將太多信息塞進一個設計元素中。 注意可讀性和清晰度。
• 保持一個有凝聚力的調色板，以便所有元素在一起都有意義。 該圖形有很多組件，但顏色可以協同工作而不是壓倒性的。
• 保持相同元素的設計一致性。 在上面的示例中，天花在時間軸中為橙色，在比較部分為橙色。

打動內部團隊的 4 個數據可視化示例

與上述示例相比，向內部團隊呈現數據往往缺乏視覺動態。 但如果你想推動決策制定，內部數據可視化仍然需要易於消化。

電子表格中對您的團隊來說非常有意義的內容，對另一個人來說可能看起來毫無意義。 數據可視化有助於讓每個人都能訪問這些信息。

查看您的儀表板以獲取數據可視化靈感。 許多模塊可以導出單獨的模塊用於幻燈片、電子郵件、講義等。這些自動生成的圖表可以幫助您超越過時的 Excel 電子表格和 PowerPoint 圖表，從而使您的觀點得到理解並推​​動變革。

以下是內部團隊數據可視化的四個很好的例子。

1.不起眼的折線圖

根據 Databox 的研究，折線圖是最常用的數據可視化格式。 折線圖可幫助用戶了解和傳達一段時間內的績效，使其成為顯示大型數據集中趨勢的好方法。

由於它是最流行的圖表之一，大多數數據分析平台都可以顯示某種折線圖。 如今，您可以遠遠超出一條上下移動的直線。

例如，Perceptive Analytics 的 Google Ads 儀表板結合了不同的數據可視化方法來提供 360 度的績效視圖。 值得注意的是，它包括一個交互式的多變量折線圖：

在此示例中，每次轉化成本急劇上升後立即下降突出顯示了進一步調查的要點，如果數據在電子表格中以數字形式顯示，則不會立即跳出。

選擇 KPI 的能力使選定的數據點成為焦點。 這樣可以防止單個圖表中的多條線造成混亂，從而更容易一次分析和理解一件事。

下面是當折線圖格式不正確並且您無法專注於特定數據點時的樣子：

前兩行下面的任何行都混在一起，基本上沒有意義。

避免使用太多信息（包括太多標籤）使折線圖超載，例如來自 Bold BI 的示例：

在這裡，y 軸表示美元金額，您可以將鼠標懸停在氣泡上以獲得確切的美元價值。 因此，無需在圖表中包含文本標籤。

使用折線圖的最佳做法：

• 不要混亂。 使您的數據點清晰明了，以便一目了然。
• 避免設計過度的圖表，例如 3D 折線圖。 這些使您的大腦更加努力地理解僅需要兩個軸的信息。 內部數據呈現的目標是快速、清晰地進行溝通。
• 將 y 軸從零開始以盡可能準確地表示數據。

2. 當條形圖不夠時，使用堆疊條形圖

堆疊條形圖顯示了一個類別如何按數量劃分為更小的子類別。 這對於跟踪子類別如何隨時間變化特別有用。

下面是 Datapine 的堆疊條形圖示例，它側重於跟踪一段時間內的聯繫量並分為三類：

它細分了總票數以及每種方法（電話、電子郵件和聊天）的貢獻方式。 通過添加交互式數據可視化元素，用戶可以將鼠標懸停在圖表上以查看具體數字。

例如，從數據中很容易看出，電話和電子郵件構成了工單的主體。 將更多實時聊天人員轉移到電話上來處理需求可能是有意義的。

堆積條形圖最適用於小型數據集。 圖表中包含的數據越多，它就會變得越混亂。 以 Microsoft Power BI 為例：

圖表中有多達 9 個數據點，需要消耗和比較的信息太多，因此很難講述故事。 多種顏色也使圖表勢不可擋。

許多儀表板模塊允許您專注於變量，例如來自 Excel Campus 的動態堆積條形圖：

堆疊條形圖非常適合顯示子類別在一個或兩個類別中如何隨時間變化。

使用堆積條形圖的最佳實踐：

• 啟用對每個變量的關注，以便用戶可以調出額外的信息。
• 僅用於小型數據集（理想情況下限於三個）。
• 確保日期間隔是規則的（例如，包括每個月而不是一月、二月、四月、九月等）。

3. 用漏斗圖發現你的瓶頸

漏斗圖中的每個步驟都會過濾掉導致最後一步的數據，這是該過程的結果。

為了幫助維多利亞大學更好地了解其消費者並獲得學生的清晰快照視圖，Datalabs Agency 使用 Tableau 構建了一個注重簡單性的儀表板。 在該儀表板中有一個漏斗圖：

漏斗條形圖顯示了銷售漏斗每個階段的用戶數量。 這為用戶提供了一個高層次的視圖，了解哪裡有明顯的下降，並作為挖掘洞察力的起點。

這是 Chartio 的另一個很好的示例，說明漏斗圖的數據結構可能看起來如何：

按照此結構，您可以看到點擊產品的人數和將產品添加到購物車的人數明顯減少。

有了這些信息，您就可以檢查您的著陸頁了。 按鈕清晰嗎？ 產品說明在銷售利益方面是否做得足夠好？ 調查結果可用於為利益相關者提供背景和解決方案。

使用漏斗圖的最佳實踐：

• 這是一張受益於標籤的圖表。 顯示音量和變化百分比以描繪整體情況。
• 理想情況下，以 100% 的值開始您的渠道並堅持相同的轉化路徑。 這樣就沒有混淆數據的危險。 例如，如果您只關注電子郵件營銷活動產生的潛在客戶，但您的轉化數據沒有按營銷活動進行細分，那麼您將無法獲得準確的數據可視化結果。

4. 使用地圖和氣泡圖進行地理分析

地理信息通常是營銷績效的關鍵，地圖圖表提供了一種簡單的方法來顯示位置如何影響數據。

Perceptive Analytics 的儀表板包括顯示美國各地區轉化情況的地圖：

Perceptive Analytics 使用顏色編碼來顯示更高的轉化率。 該地圖借鑒了氣泡圖的數據可視化技術，改變每個圓圈的大小，讓用戶一眼就能看出哪裡的廣告最賺錢。 更大的圓圈等於特定位置的更多轉化。

與其他數據相結合，營銷人員可以支持明智的決策和預測。 例如，通過了解德克薩斯州男性在周末的轉化率更高，您可以提供一個令人信服的理由來增加這些角色的廣告預算。

使用地圖圖表和氣泡圖的最佳實踐：

• 注意色彩心理學。 紅色可以表示“壞”、“危險”或“警報”。 同樣，綠色可以表示“好”。 仔細選擇您的氣泡顏色，以免意外地以一種或另一種方式搖擺觀眾。
• 把事情簡單化。 上面的示例很好地顯示了哪些地區正在轉換，哪些地區沒有。 它不會比這更複雜。

創建引人注目的數據可視化的 5 個技巧

數據可視化的目的是使復雜的數據更容易理解。 最終用戶應該能夠查看圖表並輕鬆發現關鍵趨勢或信息。

當您的聽眾可以做到這一點時，您就可以更輕鬆地解釋為什麼洞察力很重要並提出改變的理由。 以美觀的方式呈現數據還可以讓您的受眾更有可能在社交媒體上分享，從而傳播您的品牌知名度。

這裡有五種創建視覺效果的方法，這些視覺效果可以傳達您的觀點和/或獲得共享。

1. 將視覺效果與數據相匹配

好的數據很容易在壞的圖表中丟失。 屢獲殊榮的數據可視化設計師 Nathan Yau 展示了在他的作品中有多種方式來表示數據，通過 25 種方式可視化一個數據集（他的觀點是並非所有方式都很棒）：

要選擇一種可以展示信息而不會使信息混亂的可視化類型，請明確：

• 你的數據的大小。 有些圖表比其他圖表更適合大數據集。 例如，餅圖是可視化少量數據的好方法。 但是隨著段變小，超過六個數據點會變得混亂。 更好的解決方案是折線圖、組合圖或散點圖。

• 數據類型。 使用數據種類來縮小圖表或圖形類型的範圍。 例如，連續數據最適合在折線圖或流圖中可視化，而分類數據最適合樹形圖或旭日圖。

• 觀眾。 您的數據試圖傳達什麼故事，您要向誰展示？ 您是在績效評估中向利益相關者展示趨勢數據，還是在比較著陸頁數據以告知營銷團隊的後續步驟？ 了解您為什麼要收集數據以及誰將從中受益將使選擇視覺對像變得更加容易。

2. 為您的可視化實踐良好的數據衛生

在設計精美的數據可視化的過程中，不要讓您的數據變得混亂。 確保項目所有階段的數據準確，這樣您就不會以漂亮圖片的名義誤導您的觀眾。

遵循一些數據可視化的良好實踐建議：

• 從 0 開始繪製圖表，或解釋為什麼它不從 0 開始。 （了解當您在此處的其他地方開始您的基線時會發生什麼。）
• 考慮你的線條粗細。 粗線可能會讓人不清楚數據點的真實位置。
• 不要被數據淹沒。 也許您在研究中收集了 50 個數據點，但其中只有 10 個是重要的。 提取最重要的數據以在您的可視化中突出顯示。
• 標記你的軸，讓人們知道你在測量什麼，但要仔細考慮放置這些標籤的位置（即不要在任何阻礙數據的地方，如上面的 Bold BI 示例）。

3. 保持視覺效果簡單

通過消除視覺效果中的噪音來增強數據。 上面不同的數據可視化示例有一個共同點：數據易於閱讀，信息易於理解。

去除在 20 多歲時流行的元素，例如陰影、3D 組件、隨機圖標、不相關的標籤以及分散信息注意力的不必要的值。

布倫特·戴克斯 (Brent Dykes) 的演示文稿中的這個示例展示了不必要的噪音如何稀釋數據，以及剝離後的效果如何：

圖片文件名： example-from-a-presentation-by-brent-dykes.jpg

Alt Tag：來自 Brent Dykes 的演示文稿示例，展示了不必要的噪音如何稀釋數據

專注於重要的數據。 正如 Presentation Zen Garr Reynolds 的作者所說：

您可以通過記住三個基本原則來簡化有效圖表、圖形和表格的設計：限制、減少、強調。

4.選擇合適的工具來創建視覺效果

將原始數據變成引人注目的視覺效果需要數據可視化工具的幫助。 軟件將為您讀取數據集並繪製圖表，因此您不必依賴手動數據挖掘來填充視覺效果。

以下是一些常用的檢查工具：

• 對於 KPI 儀表板：Geckoboard 或 Salesforce Einstein
• 用於可視化網絡分析：Google Analytics
• 對於可視化報告模板：Google Data Studio
• 對於簡單圖表：Google Charts
• 用於設計簡單的信息圖表：Canva
• 對於 SMB 數據可視化和商業智能：Microsoft Power BI
• 對於企業級數據可視化和商業智能：Tableau
• 對於經驗豐富的數據科學家：Sisense
• 對於開源數據可視化：D3.js

這些工具在功能、定價和可用性方面各不相同。 如果您的預算較少，請先使用 Google Charts 和 Google Analytics 等免費工具，然後再擴大投資。

5. 使用可視化來講述強大的數據故事

可視化可以幫助推動公司範圍內的變革。 但要對新受眾產生與您的團隊相同的影響，數據需要通過故事來銷售。

例如，對於營銷人員來說，Bold BI 的網絡分析儀表板中的下圖顯示博客是收入的最大驅動力。 這清楚地表明內容營銷正在發揮作用，團隊應該在其中投入更多。

但對董事會成員來說，這只表明博客帶來了收入。 為什麼它能帶來錢？ 是什麼讓它如此受歡迎？ 為什麼它將人們直接帶到您的網站？ 這些是故事將要回答的問題。

數據講故事利用了人類大腦對故事的渴望，使洞察力變得有趣和令人難忘。

通過講故事，您可以用更簡單的方式表達見解，以推銷您的信息並激發行動。 它將敘述添加到您的數據和視覺效果中，以吸引、解釋和啟發。

以著陸頁收入圖表為例，您可以解釋為什麼數據很重要。 您可以分解博客文章的元素、博客如何隨著時間的推移而發展，以及您的內容營銷如何為您的受眾創造價值。 這一切都為進一步投資建立了令人信服的理由。

想想你的聽眾和你想要發生什麼變化。 使用它來發現視覺效果背後的引人入勝的故事。

結論

數據可視化有助於彌合原始數字和一目了然地傳達見解之間的差距。 本文中的示例是設計可以呈現給團隊和利益相關者的視覺效果和儀表板的堅實起點。

專注於可視化對營銷和銷售目標最重要的數據。 與關鍵績效指標相關的指標將有助於發現新的見解並在可視化時講述引人入勝的故事。
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