京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
编译:Mika
【导读】
信息爆炸时代,经过精心设计、形象生动的可视化图表往往要比一篇深度长文章更容易赢得眼球和青睐。
在一次TED演讲中,信息设计师汤米·麦考尔追溯了长达几个世纪的图形和图表的演变过程,并展示了复杂的数据是如何通过处理,演变为清晰、美观的可视化形式的。
我爱信息图表。
作为一个信息设计师,在过去25年中我跟各种各样的数据打交道。今天跟大家分享一些我的见解。
首先让我们聊一聊历史。
沟通是对信息的编码、传输和解码。沟通的突破标志着人类文化的转折点。在沟通方面,语言、文字和算术能力得到了很大的发展。它们让我们可以把想法编码为文字,并量化成数字。没有沟通能力,人类的发展将会停滞在石器时代。
尽管人类已经存在25万年,但仅在8000年前,才出现原始文字。在将近3000年后,首个正式的书写系统才成形。地图已存在了几千年,图表出现了数百年之久。
但通过图形来表示数量,还是一个相对较新的发展领域。
直至1786年,威廉·普莱费尔发明的首个条形图,这才催生了对数量信息的视觉显示形式。
1786年 威廉·普莱费尔发明的首个条形图
15年后,他引入了首个饼图和面积图。他这些发明仍是今天最常使用的图表类型。
1801年 威廉·普莱费尔的饼图和面积图
1857年,弗洛伦斯·南丁格尔发明了鸡冠花图 (又名南丁格尔玫瑰图),用来来向维多利亚女王介绍军队的死亡率。在用蓝色强调的部分,她展示了军队的大多数死亡可以如何被避免。
1857年 弗洛伦斯·南丁格尔的鸡冠花图
不久之后,查尔斯·米纳德绘制了拿破仑进军莫斯科的图表。其中展示了一支42.2万人的军队是如何在战斗、地理和冰冻的影响下付出惨痛代价,最终减少到只有1万人的。这当中,他将桑基图与制图以及温度线图表结合在一起。
1861年 查尔斯·米纳德 绘制的拿破仑进军莫斯科图
用图表让数据会说话
当有很多数据可用是,我总是很激动,特别是当它产生出有趣的图表形式时。
看到这张整理数千份联邦能源补贴数据的图,南丁格尔玫瑰图是它的灵感来源。图中仔细显示出,相比化石能源,可再生能源投入不足。
联邦能源补贴数据图
这个桑基图展示了美国经济中的能源流动,强调了近一半的能源消耗是作为废热流失的。
美国经济中的能源流动
我喜欢把数据用美观的形式展现。
在这里,硅谷女性的个人和职业联系可以被绘制成弧线。
硅谷女性的个人和职业联系
同时,全球范围内发明家的协作也可被绘制出来。
全球范围内发明家的协作图
我甚至为自己制作了图表。
我擅长数字领域,但我的拼字游戏玩得差劲。我做了这个图表来记住官方拼字字典里的所有两个字母和三个字母的单词。熟知这1168个单词显然是我的制胜法则。
有些时候我编写代码 ,去把数千个数据点快速生成图片,编程也让我可以制作交互式图表。现在我们还可以根据自己的条件来导航信息。
图表能让数据一目了然
奇特的图表当然看起来很酷,但又是很小且简单的一个点就足以满足所需,从去解决特定的思考任务。
2006年,纽约时报重新设计他们的市场板块。将原本多达8页的股票列表削减到只有1页半的基本市场数据。其中列出了最常用的股票指标,但我想帮助投资者了解这些股票表现如何。
因此我增加了一个简单小点,用来展示现在价格在一年内的水平。这样只需看一眼,价值投资者就可以通过靠近左边的点去挑选出股价接近低位的股票;短线投资者可以通过靠近右边的点找出上升趋势的股票。
2006年 纽约时报重新设计的股票板块
不久之后,华尔街日报复制了这个设计,从而简单化通常是大部分图表的目标。
一张好的图胜过千言万语
但有时候我们需要复杂性,并充分展现出大量数据集。
盖洛普公司的前主席--亚力克·盖洛普,他有次给了我一本非常厚的书。数百页纸涵盖了60年的总统支持率数据。
我告诉他,整本书可以图表化在一页上。他说 "这不可能”。
这张就是,在一页中展示2万5千个数据点。
只需一眼就可以看出:多数总统以高支持率开场,但很少能够维持。像战争那样的事件最初会提升支持率,丑闻会引发下降。这些重要事件能在图表中被注释,在书中可不行。
数据可视化能力将越来越重要
要点在于,图表可以用惊人的效率传输数据。
图形能力,即读图和画图的能力仍然处于早期阶段。
新的图表将会出现,专业的用语将会发展。图表可以帮我们更快地思考,比如在一页纸上就看到整本书的信息,这就是开启新发现的关键。
我们的视觉皮层是用来解码复杂信息的,而且还非常擅长模式识别。如今,通过图形能力、数据可视化能力,我们能充分利用大脑内置GPU,从而轻松处理海量数据,去发现藏在里面的金子!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31