管理者先要了解基本原則：何時需要柱狀圖圖?顏色超過多少種會太花哨?圖例往哪放?Y軸是否從0開始?視覺化的“語法”重要且有用，但掌握語法並不能保證做出好圖表。視覺化的第一課，是學會在沒有戰略的情況下去實踐——準備開啟目的地未知的旅程。

視覺傳達不是一個孤立的行為，而是幾個連續的事件，分別需要不同的計劃、資源和技能。我們需要一種思考方法，來從整體上認識日益重要的視覺傳達科學。

兩個基本問題：資訊性質和傳達目的

開始學習視覺化思維，首先要思考視覺傳達的性質和目的：

我要傳達的資訊是概念還是資料?

我在陳述某事還是探索某事?

如果你能回答這兩個問題，就可以安排所需資源和工具，並分析哪類視覺化能最有效地達成目標。

第一個問題相對簡單，答案一般很明顯。你想呈現的要麼是定性資訊，要麼是定量資訊：理念或資料，兩者必居其一。但要注意，這裡問的是資訊本身，而不是你最終採取的視覺傳達形式。例如，著名的技術成熟度曲線採用了線狀圖這一傳統的資料表達形式，但並不包含實際資料——它傳達的是概念。

如果第一個問題是關於你掌握哪類資訊，第二個問題則確定你要怎麼做：或是傳達資訊，即陳述;或是分析某事，即探索。管理者最常用陳述方法，一般是在正式場合向觀眾傳達資訊。如果你想利用手中的大量資料報告每季度銷售情況，你的目的就是陳述。

但假設老闆想知道為什麼最近銷售表現不佳。你猜測可能是因為季節性波動，但不能肯定。於是，視覺化的目標變為探索：利用同樣的資料，你要用圖表來證實或否定你的假設。如果假設被證實，你可以再做陳述型圖表，告訴老闆，“銷售出現問題的原因在這裡”。

實際上，以探索為目標的視覺化有兩種。其中一種是上面例子中的假設檢驗。但假如你對銷售業績下滑的原因毫無頭緒，提不出任何假設呢?你就要仔細分析資料，尋找其中的規律、趨勢和異常。例如，對比銷售業績和銷售員負責區域面積，你有何發現?不同地區的季節性波動有何異同?天氣對銷售造成哪些影響?這種開放性探索能帶來新發現。開放性視覺探索，將有助於解答巨集觀的戰略問題，如收入為何下降、效率如何提升、客戶與公司應如何互動等。

視覺化的四種類型

根據上述兩個基本問題的答案，我們可以用一個四象限圖來定義視覺傳達的四種類型：

概念描述、創意挖掘、視覺探索、日常資料視覺化。

1概念描述視覺化的4種類型 這一象限可以說是“諮詢顧問專區”。諮詢顧問免不了和各類圖表打交道，而圖表可以利用容易理解的符號(樹、橋)和形狀(圓圈、分層)，來傳達複雜的概念。組織結構圖和決策樹就是典型的概念描述型圖表，眼前這個概括性的四象限圖也是。

以描述概念為目標的視覺設計必須簡潔清晰;但由於必須使用符號，常會出現過度美化的問題。因為概念本身並不包含資料的性質和範圍，它們必須單獨表示出來。

這類視覺傳達的重點是結構和邏輯的清晰度，最重要的技巧與編輯文章所需的要領類似，即抽象概括事物本質。設計技巧也會有用，你可以自己動手或請人來做。

假設一家企業請諮詢顧問來幫助研發團隊從其他行業尋找靈感。諮詢顧問使用“金字塔搜尋”方法，即從鄰近領域開始，通過接力層層向外拓展，找到不同領域的頂尖專家。

由於解釋起來比較繁瑣，諮詢顧問可以運用視覺化方法。金字塔搜尋的原理是什麼?如下圖所示：

橫縱軸的設定使圖表非常容易理解：行業從左到右跨度增大，專業程度從下到上逐漸提高;金字塔形狀顯示出頂尖專家相對普通從業者的稀缺性;標題中的“攀登”“金字塔”幫助讀者迅速理解圖表含義;最後，設計者沒有做過多修飾——沒有真的用三維立體、沙石色的圖形。

很多時候，概念描述的視覺化效果沒這麼好，你會得到下面這樣的圖表：

這張圖中的顏色分層、陰影和3D效果反而妨礙我們理解概念;箭頭並沒有展現金字塔搜尋方法;頂尖專家和普通從業者處在同一水平線，未能傳達出重要性的差別。

2創意挖掘視覺化的4種類型

管理者可能不會想到，視覺化也可以用於創意挖掘;但在頭腦風暴中，視覺化方法其實無處不在——白板、牛皮紙，以及傳說中的餐巾紙背面。和概念描述一樣，創意挖掘也使用符號，但更多是在非正式場合，如外出團建、戰略討論和創新專案早期階段等。它的目標是從不同視角觀察企業運作，解答覆雜的管理難題，如架構調整、設計新業務流程、構建決策體系等。

創意挖掘可以一個人進行，但協作的效果更好。可以借鑑設計思維：先儘可能多地徵集不同思路和視覺化方法，再擇其一進行精細打磨。

喬恩·科爾科(Jon Kolko)是奧斯丁設計學院(Austin Center for Design)創始人兼院長，著有《同理心設計原理》(Well-Designed: How to Use Empathy to Create Products People Love)。他在辦公室的白板牆上塗滿觀念化、探索性的圖形。“思考複雜問題時，我們總會回到這個方法，”他說，“通過塗塗畫畫，我們能夠穿越混亂，到達明晰。”擅長領導團隊、發起頭腦風暴、鼓勵創新思考並捕捉創意的管理者，在這個象限中會幹得不錯。設計技巧和提煉能力在這裡不那麼重要，甚至可能適得其反：在尋求突破時，最不需要的就是歸納總結，而應儘可能快速發散;精細的設計同樣會拖慢速度。

假設一個營銷團隊正在討論如何向管理層展示進入高階市場的戰略。一小時後，白板上有了幾個想法。團隊最終認可了其中一個，認為最能傳達他們的理念——顧客數量減少，但人均消費大增。白板是這樣的：

當然，創意挖掘過程中產生的圖表，通常經過更嚴謹的設計，用於在正式場合傳達理念。

3視覺探索視覺化的4種類型

這個象限可能最為複雜，因為它包含兩類視覺化。上文將探索分為兩類，一是假設檢驗，一是從資料中尋找規律、趨勢和異常。前者的目標很明確，後者則相對發散。資料體量越大、複雜度越高、未知因素越多，探索工作的開放性就越高。 視覺探索1：求證。在這類探索活動中，你要回答下面兩個問題中的一個：我設想的情況是否屬實?如何用不同方式傳達這一資訊?

在進行求證時，資料範圍相對可控，所使用圖表型別較為常規;當然，若想以新穎方式呈現資訊，也可嘗試較少見的圖表。求證型圖表一般不用於正式場合;你要先自己找到正式展示所需的圖表。因此，你的時間不應花在設計上，而應快速嘗試不同模板，找到最好的資料視覺化方案;電子表格技巧、程式設計或網站搭建等快速開發原形的知識可能有幫助。

假設一位營銷經理認為，在一天中的某些時段，消費者線上購買移動裝置多於臺式裝置，但現有營銷策略未能利用這一點。為驗證自己的觀點，他將一些資料輸入到線上軟體Datawrapper中。

他還無法證實或推翻假設，也沒有發現其他規律，但他利用工具尋找不同視覺表達。他無需考慮設計問題，速度很快。如下圖所示，他將柱狀圖變為線狀圖。 現在他發現了一些規律，但使用三個變數還難以把握兩類產品銷量的關係，於是他將變數減為兩個(如下圖)。每次嘗試，他都會評估初始假設的有效性——在一天中的某些時段，消費者購買移動裝置多於臺式裝置。 第四次嘗試中，他縮短了時間週期，證實了假設(如下圖)。 新的軟體工具使這類視覺化比以前容易很多，讓我們都變成資料分析師。

視覺探索2：開放性探索。更多時候，針對資料的開放性探索是資料科學家和商業智慧分析師的領地，不過新出現的工具讓一般管理者也可以參與進來。開放性探索很值得嘗試，因為它經常帶來獨一無二的洞見。

由於缺少明確目標，開放探索型圖表包含的資料範圍較廣，個別情況下可能會容納多組資料，或建立自動更新資料的動態系統，也可用於統計建模。

管理者可通過調整引數、引入新資料來源、迭代更新圖表，進行互動性探索。複雜資料有時也可用於專業性、不常見的圖表，如力導向圖(用於表示網路結構)和地形圖等。

此處，圖表的功能重於形式：資料分析、程式設計、資料管理和商業智慧比圖表的觀賞性更重要。在這一象限，管理者自然最需要請外部專家搭建資料處理系統，並根據分析目標製作圖表。

安默爾·加格(Anmol Garg)是特斯拉的一名資料科學家，他利用視覺探索分析特斯拉電動車的海量感測器資料。他設計了一種互動式圖表，用於顯示在特定時間內的輪胎壓力變化情況。加格和團隊嚴格按照探索形式設計出圖表，發現其用處很多：瞭解車輛出廠時輪胎充氣情況、使用者充氣頻率、使用者對氣壓不足警報的反應時間;分析輪胎漏氣率;建立模型預測輪胎漏氣時點。散點圖顯示出四個輪胎的壓力情況，一般人或許不明所以，專家則一目瞭然。

在探索資料的過程中，加格發現一些資訊只能用圖表傳達。“我們時刻都在和海量資料打交道，”他說，“對照電子表格搜尋資料庫肯定一無所獲，必須使用圖表。”向管理層演示時，加格將探索型圖表轉化為較簡單的圖表(下文將介紹)。“他們最喜歡看圖。”他說。

4日常資料視覺化視覺化的4種類型

大部分視覺探索工作由資料科學家承擔，而管理者最常做的是日常資料視覺化。這一象限主要涉及常用圖表，一般可在展示中直接使用。這些簡單圖表包括 線狀圖、柱狀圖、餅狀圖和 散點圖等。

這裡的關鍵詞是“簡潔”。一幅圖表應該用有限幾個變數，清晰傳達一個資訊。目標很明確：為聽眾確認並介紹背景資訊。要做到簡潔，設計十分關鍵。此類圖表常用於正式展示，對清晰度和邏輯性要求很高。正式展示通常時間有限，如果圖表設計不理想，介紹人就必須停下來解釋，而圖表中的資訊本應一目瞭然。如果日常資料圖表還需要額外說明，那它就是失敗的，如同笑點需要解釋的笑話。

這並不是說陳述性圖表不應引發討論，但討論應針對圖表傳達的理念，而非圖表本身。

假設一位人力資源副總裁要向高管層介紹公司的醫療開支情況。她想表達的是，醫療開支增速明顯放緩，因此公司有機會投資多種醫療服務。

她在網上讀到一篇相關報告，其中引用了一些官方資料，於是，把資料下載下來，用Excel做成線狀圖，幾秒鐘就完成了。但由於要做展示，她請公司一位設計師加入一些資料細節，讓圖表更完整。

這幅圖表設計得不錯，資料翔實，但可能並不合適。高管團隊討論公司福利支出，並不需要20年之久的歷史資料。HR副總裁想說的是，近年醫療開支增速放緩，但圖表能清晰傳達出這一點嗎?

一般來說，如果圖表中的資料幾秒鐘內看不完，那麼最好把這些資訊打印出來或發到個人裝置上，供需要獲得資訊但不想聽報告的人員查閱。例如，醫療政策制定者參加聽證會、討論醫療支出長期趨勢前，可以仔細研究這張圖表。

HR副總裁需要一張更乾淨的圖表。一條簡單的折線其實就能清晰傳達資訊：

想達到這種簡潔，需要原則和一些勇氣。你會本能地想把所有已知資訊都放進去。擁擠的圖表似乎能告訴別人，你做了很多工作：“看看這些資料，我費了多大勁!”但這不是那位HR副總裁的目標;她要做的是說服同事投資新專案。使用新圖表，她不用說一個字，高管團隊就能看明白趨勢。這樣，她就為後面提出具體建議做好了鋪墊。

從某些方面看，“資料視覺化”這個詞很不到位，它把好圖表的創造過程簡化為某種機械程式，讓人想到用於創造的工具和方法，而不是創造本身，就好像把《白鯨》叫作“詞語序列”，把《星空》稱為“顏色分佈”。

“資料視覺化”這個詞還反映出，當下人們過度強調技術過程，卻忽視了最終效果。視覺化只是一個過程，而圖表的最終任務是傳達某種真實，讓人們去感知、看到以前看不到的東西——去改變想法，進而採取行動。

通過學習視覺化的基本語法規則，我們能更有效地傳達資訊。但為達到理想效果，我們對視覺化的理解須更全面，在操作時也要更有全域性意識。