用图表说话：职场人士必备的高效表达工具

引　言

如何开始

你好。

你可能是在读过了《好图表：更加智能、更有说服力的数据可视化〈哈佛商业评论〉指南》（Good Charts: The HBR Guide to Making Smarter, More Persuasive Data Visualizations）一书之后，才开始阅读这本制作手册的。那是我的上一本书，它为理解什么是好图表提供了一个框架，并且为你自己制作图表设计了一个流程。你或许只是因为对数据可视化感兴趣而在书店购买了本书。你想制作优秀的图表，或者说，你认为自己应该能做到；或许你是通过在线搜索找到这本书的；或许你的同事、朋友或老板把这本书递给你，因为他知道你喜欢视觉化思维。无论如何，你现在的的确确捧着这本书，而且和大多数决定学习数据可视化的人一样，你可能会问：“我该如何开始？”

当我就数据可视化进行发言或带领工作坊时，观众们很容易因我所展示出来的改变而感到振奋，而且他们明白了《好图表》的核心论点—一个好的图表不在于它多么漂亮或者多么符合某些制图规则，而在于它们如何与使用的背景相适应，并以此有效地传递想法。但是，这种鼓舞可能只是短暂的，许多人一想到要自己动手，就感到“压力山大”，不知所措。他们便问我：“我该如何开始？”

就从这里开始。

举个例子，多年来我一直想学吉他。当我看到朋友弹吉他或听到歌曲里动人的吉他旋律时，那股学吉他的动力就会涌起。但我从来没弹过，因为我也有同样的恐惧：不知道从哪里开始，或者说，不知道该怎样开始。最终，受到女儿的鼓励，我决定开始学弹吉他。我的女儿拿起吉他后，她很快就学会了。至于我，在一本练习册的帮助下，我首先学会了辨别音符；然后，音符变成了和弦；最后，我又学会了扫弦方法。不久后，我就能弹几首简单的曲子了，比如鲍勃·马利（Bob Marley）的《三只小鸟》和埃塔·詹姆斯（Etta James）的《我宁愿失明》。通过练习，我的弹奏技能一直在提升，会弹的曲子越来越多。尽管我永远不可能成为一名乐器大师，但可以通过自己的方式练习。事实上，学习并不像我想的那样要花很长时间，也不像我担心的那样让人望而生畏。我只需要迈出第一步。

本书提供了一些观点和练习，能帮助你实际操练数据可视化技能。它们就像是图表的音符、和弦和扫弦方法—掌握了这些基本的概念和方法，你很快就能演奏简单的曲子了。这本制作手册将帮助你理解为什么有些图表的制作方法有效或无效，并促使你开动脑筋，想一想如何处理图表制作中的各种挑战。本书还会帮助你检验自己的想法，并提供针对每项练习的讨论，帮助你塑造思维，以具有数据可视化素养。它为你构筑了一个基础，让你能像现在的我从G和弦熟练地切换到D和弦一样，游刃有余地制作优秀的图表。

我需要什么

让我们先从基础工作做起吧。制作好图表，前期所需要的大部分工作都不是数字化的。在开始数字化操作之前，我制作的图表往往已经完成了90%。为了充分利用这本制作手册，你需要：

白纸　如果你像我一样习惯快速、杂乱、大面积地画草图，那么，多准备几张纸，将会很有帮助。我不喜欢在画草图时觉得受限制，所以，把纸摊开在桌子上是有益之举。额外的白纸还可以让你与他人一起探讨习题，或者在一段时间过后重新审视它们。

彩色铅笔　我建议你在画草图时只使用其中的几种，比如，一支黑色的、一支灰色的以及两支彩色的。（我经常使用橙色和蓝色，但选择哪种并不重要。）让这两种颜色形成对比色会很有帮助，这样你就有一些基本的工具来显示互补变量（它们可能用不同饱和度的同一种颜色来表示）和对比变量（它们绝不能用看起来像是同一类型的色彩来表示）。我发现，当图表中有太多种颜色时，我会把注意力更多地集中在优化其配色方案上，而不会聚焦于快速勾勒的、蕴含创意的画草图的全过程中。不过，一旦我开始制作原型，并且试图画一张切实可行且整洁美观的图表草图时，我就喜欢添加颜色了。有了这本制作手册，你可以在画草图的同时创建原型。如果你有大约10支彩色铅笔，这就很好了。

精力　当你累了或者没有心情的时候，攻克这些难题将是一项艰巨的任务。有时候，在我把工作任务暂时放在一边之后，脑海中反而浮现出很好的创意，于是我能以一种更好的心态重新开始工作，难以捉摸的解决方案似乎一下子出现了—任何做过填字游戏的人都明白这种现象。当你把一条让你心烦的线索暂时放在一边时，答案突然间变得显而易见。数据可视化也是如此。

这本制作手册的构成

这本书包含两个核心部分。

第一部分：建立技能

本部分的每一章都包含以下内容。

某项数据可视化技能的简要介绍，包括六条指导原则；

一段热身练习，包括几道用来强化你对上述指导原则理解的小练习；

三个核心练习，每一个都包含更具综合性的任务，涉及好几条或全部指导原则。

第一部分中的练习是根据这部分内容着重培养的技能来组织的。它们的范围有限，因为它们并不要求你凭空创造。在许多情况下，我将为你提供一个或多个背景。这些练习专为你而设计，让你一次只专注于一项技能。你可以翻出书中的任何练习（无论是热身练习还是核心练习），然后试一试，就像翻看填字游戏集并选择任何一道难题来做一样。不过，在你接受挑战之前，阅读章前介绍，想一想那些指导原则将会是有益之举，注意勾画这些指导原则中的重点。一切都源于那些原则，所以，如果不经思考，你就很难进入正确的思维模式。

虽然你不必按顺序来处理这些练习，但本书确实遵循着一个大致的逻辑顺序，从更基本的技能（颜色、清晰）到更复杂的技能（说服、概念化的图表）。尽管这不是一种硬性的教学方法，但你可能会发现，循序渐进地学习是有帮助的。

严格遵照顺序来做每一个热身练习和完成每一个练习，你会发现一段关于它的讨论，包括我是如何解决问题的。我有意不把这个部分称为“答案要点”，因为我不认为自己有这些练习的正确答案。你制作的图表可能与我的完全不同，但同样有效甚至更有效。我承认，有时我对自己的最终方法并不满意，或者也会谈谈为达到目标我所做的妥协。没关系，这也完全正常。制作好图表，几乎都需要我们做出取舍。书中“讨论”部分的目的不是告诉你答案，而是告诉你我的想法，以有助于引导你的思路。

第二部分：制作好图

第二部分提供了两个更为综合的练习，这些练习需要你用到第一部分中介绍的多种技能。这两个练习引用了《好图表》一书中“交谈-画草图-创建原型”的框架，而且比之前的练习涵盖的范围更大，答案也更开放。我建议你先将这两道习题放在一边，直到你尝试着完成一些建立技能的练习之后，再来做它们。

就像“建立技能”一样，“讨论”也体现了我在尝试处理这些大型练习时的思路。

除了这些主要部分，你还可以向附录寻求帮助，以协助你制作好图表。本书使用了各种各样的图表，并且揭示了可用于描述数据可视化的单词和短语，比如“铺展开”（spread out）、“一部分”（a portion of）、“分布式的”（distributed），等等，在特定情境中，它们暗示了某种图表类型。为此，本书的附录还包含一些参考资料，展示了不同的图表类型、相应的使用情景以及相关联的关键词。（这些材料也出现在最初的《好图表》一书中。）在你讨论和画草图的过程中，这些参考资料是很好的工具。只要用得上，请尽情翻阅那些图表类型、使用情境，并记下相关的笔记吧，哪怕把书的封底磨破，也没关系。

我该怎样使用这本制作手册

首先，我强烈建议你不要跳过练习部分，也就是说，不要看到某个练习就立即跳转到随后的“讨论”环节看我是如何处理的。这本制作手册的首要目的是帮助你自主思考数据可视化问题，不要因为先看了别人的方法而使你的方法产生了偏差。不许偷瞄！甚至，如果你需要，可以把“讨论”这部分内容撕掉，先放到别的地方去。

建立与技能相关的练习较为聚焦且有限，但如果你愿意，可以拓展它们。若是你正在做一个关于制作清晰图表的练习，但发现自己还有机会锻炼一些色彩运用的技能，那就去做吧。你想为练习创建一个新的背景，然后制作相应的图表吗？尽管去做吧。在“讨论”环节，你将会发现，来自不同章节的想法和点子可能出现在任何一个练习中，原因便在于这些技能不是彼此孤立的。有时候，你想到了一些关于怎样着色的点子，但颜色运用不恰当的话，会使图表的清晰度受到影响。还有一些时候，一个旨在说服他人的练习，或许需要你明智地选择图表类型。所以，尽你所能，运用你所学到的一切。

许多“讨论”的内容包含了精心设计的最终图表，但你不要以为在这个环节上的图表就是完美的。在大多数情况下，不论是草图、纸上的原型，还是已经接近最终图表的非常简洁的草图，只要你想做到哪一步，就做到哪一步。想出一个好主意，学会了一种好方法，你就得到了制作最终图表所需的材料。如前文所述，为制作一个好图表，大部分的工作都在应用软件工具制作最终图表之前。当然，如果你想提高你的制作与设计技能，那也无妨，尽管去做吧。

数据和工具

数据

本书中的有些图表显然是真实的，还有一些是基于真实的图表，我对此做了很大的改动，无论是在主题、数据值、颜色和标签上，还是在其他各种元素上。我之所以这么做，有时是为了保护专有数据，有时是为了使练习变得更难一些，还有时是为了改变背景信息。

在哈佛商业出版社的许可下，我收录了《哈佛商业评论》和HBR.org网站上的一些图表。有时候，这些图表被反向设计为较差版本的最终图表。这只是为了学习。杂志和网站出版的图表都是优秀的；那些经我调整和更改后的版本，并非作者或《哈佛商业评论》的意图体现。

本书还包括一些很糟糕的图表，它们或在设计过程中存在一些重大缺陷，或是稍显混乱。将有一定缺陷的东西呈现在你面前，可以为你创造学习和改进的机会。需要注意的是，尽管其中的一些图表并不理想，但与现实还是相符的，而在这之中，它们使用了我在现实中、网络上以及我在帮助他人时常常遇到的数据可视化方法和技术。

工具

接下来我该怎样开始？我最常听到的问题是：我该使用什么工具？

答案复杂得令人苦恼：没有哪个工具能够很好地用于数据可视化。现在，我们时时刻刻都拥有数十种乃至上百种工具，而且网络上不断推陈出新。它们都能很好地发挥作用，但是，没有哪个工具能把每件事都做得很好。更加全面、功能更加强大的工具（通常是为数据科学家准备的），意味着其学习曲线比那些免费或需要小额费用的在线工具的学习曲线，要陡峭得多。

我经常使用的工具有6～8个，每隔一段时间，我就会重新评估网上的工具。我希望，在不久的将来，我们能为并非数据科学家的人们提供好的工具，让选择工具变得更简单。我也看到了一些正在研发中的工具，它们看起来有着很好的发展前景，但是，离真正付诸应用还很遥远。

只要你知道自己要制作什么样的图表，就在网上搜索相关关键词。试着使用一些工具，了解你用得最得心应手的是哪些，把喜欢的收藏起来。记住，没有什么工具比纸和笔更好。通过交谈和画草图，你离一个好图表就已经不远了。

我还建议你运用另一类可以任由你使用的“工具”：你的朋友。如果你认识一些优秀的数据牧人（data wrangler）和设计人员，或者你的公司聘用了他们，那就发挥他们的作用。我有一个由朋友和同事组成的“私人智囊团”，我依靠他们帮我处理复杂的数据并设计练习。数据可视化是复杂的，这理应是一项团队活动。越来越多的组织正在建立团队以解决重要的数据可视化问题。将主题专家、数据分析师和设计师放在一起，就可以显著地提升你的数据可视化能力。

还有一个可能对你有帮助的工具，是我在制作（及再制作）本书图表时的工作流程。尽管我基本上是独立工作的，但我也的确需要一些人来帮助我，你可以想象，我会在这个流程中的什么地方引入他们的帮助。

1. 我在iPad Pro上使用了一个名为Sketches的应用软件来做笔记、画草图和创建原型。这是我的“纸和笔”。

2. 这个项目的数据主要存储在Excel或CSV（逗号分隔值，一种文件格式）文件中，我在其中创建了典型的Excel视图，以便在脑海中对数据形成一些初步的印象。

3. 我将这些数据导出到一个名为Plot.ly的在线工具中，以改造初始的Excel图表，并且在那里进行操作。我还从Plot.ly中导出了图像，对这些图像，我可以再将其导入Sketches中进行标记和讨论。

4. 我还使用了Plot.ly的工作空间，以创建所有来自画草图环节的数字原型。这些原型一般未在这里展现，因为许多极为相似，无法体现出特别大的改变和进展。对我来说，在优化图表的过程中生成10～12个非常相似的原型，并不是件稀罕事。

5. 当我的数字化原型接近完成时，我从Plot.ly工具中导出SVG文件，然后将它们导入绘图软件Adobe Illustrator，在该软件中，我为排版、颜色和其他设计标准设置了模板。正是在这里，我不断地优化着设计。

分享与交流

最后，我很乐意看看，通过“讨论-画草图-创建原型”框架，你所创造出来的图表。为此，我创建了一个电子邮件地址（[email protected]），你可以将你的图表，包括前期的、后期的或两种，都发送到这个邮箱。成为一名优秀的图表制作者，部分在于首先学会使用好图表。欣赏别人的作品可以带来很多灵感，而且分享是数据可视化社区的核心理念。即便如此，有的时候，分享也会招致不必要的批评。数据可视化社区可能过于挑剔，但批评并不是我们在这里讨论的目的。没有获得你的允许，我永远不会公开批评你提交给我的任何东西。

好的，你准备好了。用好这本制作手册吧。在它的上面写下注释；突出显示你认为的重点；用记号笔来标明；复印你认为应当复印的内容；做好笔记；在笔记本上写下你的想法、你最喜欢的方法、你认为有效的配色方案，以及你特别喜欢的图表类型，也可以批评我在“讨论”中阐述的内容。简而言之，讲究策略地使用这本制作手册，但你要真正地付诸实践。你可以随时回看本书，以寻求灵感或查阅资料。我希望在你读完之后，它将成为独属于你的一本书。