閱讀筆記:《資料視覺化聖經》向金融時報專家學習圖表呈現技巧,精通視覺化的工具箱

更新於 2024/07/12閱讀時間約 9 分鐘
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【本文重點目錄】

1. 前言 - 開始寫書評筆記與心得囉
2. 全書簡介
3. 精選心得分享
4. 視覺化辭典:各視覺化工具做法的資訊統整
5. 結尾

小tips:vocus手機版文章的下方可開啟目錄,點選即可以跳到該段落哦!




【小小前言 - 開始寫書評筆記與心得囉】

耶!終於開始動筆寫書評與筆記了!


起因是一直都很喜歡閱讀,更喜歡能夠將書中的文字對應到生活或工作上的經驗,然後將心得與筆記與好友們交流。但一直以來自己隨筆記錄的情況下,通常只能發發限動,無法好好留下筆記與體悟,實在是有點可惜。


不過...從「想想」到開這個人空間的期間,花了好多心力對抗完美主義的自己,每天說三遍:先求有再求好(笑)。畢竟數據工作多年,文筆可能生疏了些,又花上很多時間才能寫出一篇文章,希望各位看官多多給予鼓勵與互動:)




【全書簡介​】

書名:金融時報首席專家的資料視覺化聖經
作者:艾倫・史密斯(Alan Smith)
類型:資料、工作
推薦指數(滿分5星):★★★★
推薦讀者:對資料視覺化已有基礎認識、希望精通者,尤其是Data/Business Analyst

隨著資料視覺化成為顯學,在基本日常工作已會看見一些長條圖、折線圖,而在這些之外,想知道其他優秀企業在資料視覺化領域是如何呈現圖表的嗎?


這本書的作者Alan Smith擁有多年擔任英國《金融時報》(Financial Times)視覺化和數據新聞部門負責人的經驗,將滿滿的知識寫成這本圖文並茂的書分享!


這本書Part1先帶讀者一窺金融時報內<視覺化辭典>,並詳細說明包含呈現量的比較、時間變化、相關性、分布、排序等等共九大主題。內含各式各樣fancy的圖表,裡面保證絕對有沒有看過的呈現方式,這部份真的很推薦值得一看!

九大最常見類型的圖表:
呈現量的比較
呈現時間變化
呈現相關性
呈現分布
呈現流向
呈現排序
呈現離差
呈現部分與整體
呈現空間


Part2則介紹了如何讓圖表發揮作用。

整本書的編排邏輯比較像是先介紹各種工具(各種圖表),再於這Part2告訴大家要如何組裝這些工具,以讓資料說出更流暢更簡潔易懂的故事:包含說故事的角度、設計、文字等等。


最後也分享了各種知名的視覺化軟體能做到視覺化辭典的圖表的相關資訊,下方也會整理分享給想要進一步研究玩樂的人參考。




【精選心得分享】

推薦閱讀對象:有視覺化經驗與背景知識的人

閱讀過相關資料視覺化的書籍後,會很明顯的感受到這本書從編排上就預計著重呈現作者在這領域的深而廣的圖表類型。


對於那些已經能區分自己的分析目標是預計呈現量、比例、分布或是整體與部份的差異的人,就可以游刃有餘的在Part1學習到各種目標的呈現方式,也對於作者在書中提到的注意事項更有共鳴,等等我也會分享我特別受益的兩個部份。


而對於Part2的如何用圖表說故事的章節,我個人更推薦這本書:Google必修的圖表簡報術(修訂版),在圖表說故事的各項細節上,都有更完整且更有脈絡的說明,不僅讀的時候清晰易懂,讀完也能做出清晰易懂、讓人看了神清氣爽的圖表,大推!(之後打算補上這本書的分享)



圖表不說明數字,而是說明關係

「如果真要說出色的圖表通常不做那些事,就是顯示出全部的數字。圖表更有效率,專注在呈現重要數字的規律或關係。」

圖表真正的價值絕對不是呈現各個細項的絕對數字,如果是這樣就使用表格更完整啦!

有價值的圖表能夠用精確的表達,傳遞出數字的脈絡及關係,例如呈現出最高跟最低、呈現出以時間來看的變化趨勢、或是呈現分布密集的程度,然後凸顯想說的故事


軸線是編輯的控制桿,呈現作圖者想傳達的訊息

「我曾和一位分析師交談,她拒絕調整圖表上的軸線,因為『它會讓我飽受待有偏見的指控』。

儘管我們可能認為,可以簡單地妥協讓步,放手讓軟體為自己做決定,以免必須扛起任何傳達資訊的責任,但是世界上根本沒有中性圖表這種東西,製作圖表的決定本身就是一個編輯的決定,不製作圖表也一樣。」

特別喜歡且覺得這是很重要的一點,搭配書中多個例子:例如使用對數尺度、調整極值上下限、調整資料呈現區間(影響高低值的波動大小)等。


如果一味呈現所有的原始資料,不加以有邏輯的調整,根本無法呈現資料的原貌,也凸顯不出脈絡,更無法產生insight與action。這裡很推薦書中的第14章,透過多張圖表調整前後的呈現,會更印象深刻。


我個人想法是:分析與圖表本身就是在傳達分析師的意見,無論是希望這決策通過或不通過、表達這成果好或不好;數字本身固然中性,但透過分析、製圖、選擇放上圖表,就必然加上一些主觀的認知與建議。


呈現量的比較+部份和整體的比例關係:推薦馬賽克圖

「在資料視覺化領域裡,最讓人苦惱,還會反覆出現的挑戰之一就是:如何在單一圖像中,呈現數個總和數字及其組成元素。這裡正是名副其實的資料視覺化墓地,到處散置*符號和怪到不合理的圓餅圖。」

這是作者在第11章 呈現部分和整體的關係中特別提到的,也是讀來心有戚戚焉的。


有時拿著raw data琢磨了半天,想要既從各項目中的小類別的比例關係下手,又想要兼顧各項目裡面小類別的絕對數值比較,往往會在圖表呈現上卡關,尤其是在多項目呈現時。


而作者推薦馬賽克圖(Mosaic chart),又稱按比例堆疊長條圖。這對於看習慣Y軸座標軸每個都等距的人來說,會需要一些時間上手適應,但也確實能看到多個項目比較細類別的比例與數值關係,實作就待之後用到時再來玩玩囉!


而綜合過去經驗及這本書提到的,若想呈現部分與整體的比較,或者在一些較簡單的情況下同步呈現絕對數值,其實有許多圖表也可以完成:

  1. 放射環狀圖(Sunburst chart):可呈現各項目與其中細類別的雙層次結構,但圖表加上說明時仍會讓視覺稍嫌複雜。
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https://www.ft.com/content/0c7c6931-9f56-4e43-87cf-91422630a146


  1. 矩陣式樹狀結構圖(Treemap chart):如果細類別不會太多也可使用,透過面積的方式視覺化增強各細類別的佔比印象。但個人不太喜歡,在閱讀各細類別的名稱時因為散落在圖表各處,很大程度會干擾理解;且要比較各細類別的比例時,除非差異很大,否則也需要多次來回觀看並記憶數字。
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  1. 堆疊長條圖(stacked column),這仍然是做單一項目各細類別比較的優秀圖表。以下是單一項目中各細類別比較,可以看見上方呈現比例,下方呈現絕對金額。但假設要拿來做橫跨多項目比較時,很難畫出乾淨的很多橫條圖又每條加上絕對數字。
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https://www.ft.com/content/fdae5476-28b8-4a81-96b7-55a660f24558


  1. 網格圖(Gridplot),用棋盤狀的方格組成,方便以百分比為單位計算,若需要絕對數值時則以文字直接加註於圖表即可。自己是滿喜歡的覺得很簡潔有力,但僅適用於項目少的,若是超過5個以上,光呈現網格圖就佔滿空間了。
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https://www.ft.com/content/5d834702-daf5-4fcc-b6a7-52afe043e716



【視覺化辭典:各視覺化工具做法的資訊統整】

視覺化辭典 visual-vocabulary

覺得可以在一個這樣有規模的公司內完成視覺化辭典百科,是非常厲害的事情!


下方附上下載的中英文版視覺化辭典,稍微呈現這份視覺化辭典的架構,推薦直接參考金融時報的github:ft.com/vocabulary


各視覺化工具做法整理

我邊看Part1時邊內心提問作者:「這些美觀又有趣的圖表怎麼做呢?有些我也覺得想嘗試,但能在excel、PowerBI、Tableau完成嗎?還是該不會只在金融時報內的工具能做出來呢?」


好在作者在書尾提供了相關的資訊,這邊也整理如下,歡迎後續玩耍分享!

  1. github - ft-interactive/visual-vocabulary 原始工具箱D3,javascript
  2. Excel - Policy Viz,這是書中提到唯一需要付費的檔案,但一次性10美金也不貴
  3. Tableau - Tableau大神Andy Kriebel所做的示範版本,雖然似乎無法整份模板下載使用,但網址內有不少相關圖表的製作參考資料,目前沒有心力看完(笑),但有需要時,不失為一個資料查找的起點。如果有人發現作者其實有放上可編輯的檔案,還請留言或私訊~
  4. PowerBI - Jason Thomas大神製作,而且他非常佛心,在他網站放上source file的下載連結,直接下載pbix檔案,實際下載後確實可以自己摸索玩樂,真的是太佛了!




【結尾】

這本書其實可以分享的太多了,但這文章寫太長了...其實還想分享我也很有收穫的坡度圖對數尺度弦圖(雖然我認為平常工作上的分析不太適用,還是太複雜了),書內各式圖表還是建議有興趣的人可以閱讀一番。


不過要留意,畢竟這是金融時報的視覺化大全,在個人日常工作上未必需要如此華麗的圖表,比較建議可當作百科全書擴大視野,或是汲取裡面一些圖表製表的原則,在真正需要時派上用場即可!


最後,感謝大家的閱讀,覺得有收穫的人懇請順手點愛心、收藏,或是追蹤,也很歡迎留言或是私訊我給我建議或交流囉!

內容總結
金融時報首席專家的資料視覺化聖經
4
/5
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16會員
10內容數
數據分析師,理性與感性1:1。沙龍包含閱讀筆記心得、紫微斗數學習心得、職涯工作、心靈成長等。 在數字之外加上閱讀後文字的啟發,融合過往經驗與反思而成的一篇篇閱讀筆記。 希望閱讀文章後的你,留下一些鼓勵或留言討論,這是創作者最快樂的事情!
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