和McKinsey & BCG 學圖表設計 ( Data Visualization & Infographic )

給設計師和對資料視覺化有興趣者的設計懶人包

企業對於數據儀錶板的需求，通常隱含了二個命題：「多來源資料整合」和「商業智慧（Business Intelligence, BI）」。視覺化是資訊呈現的方式，解決營運問題、達成企業目標要透過資料整合和分析找到答案。

時常發佈研究報告的顧問公司，是最常使用 Data Visualization & Infographic 的行業之一了，世界頂尖的顧問公司 McKinsey & Company 和 BCG 近年來都進行了一次 rebranding，除了整體的 VI以外，也對圖表的顏色與型式都作了規範，使其符合整體的 Guideline。

Reference

· McKinsey & Company  by 

· BCG rebranding by 

本文以設計師的角色出發，以 Illustration 預設的幾種圖表型式，介紹 Dr. Andrew Abela 對於每種型式的圖表，適用於什麼用途作簡單介紹。並舉例 McKinsey 、BCG 實際應用的範例。

最後，分享一例我實際工作中的資料到圖表呈現。

為什麼要視覺化？👀

有價值的內容加上吸引人的視覺等於行銷成功的關鍵！視覺佔人們交流形式的93%，且視覺化的內容被分享的可能性是其他形式的40倍！— 動腦雜誌

Dan Roam 的一系列書籍，也都大力宣揚「視覺圖像」的強大力量。他重新結合語文與圖像，以更強大的思考工具「圖文整合思考」，幫助人們擺脫生活中的廢話，重新體驗思考的樂趣。

圖表不僅可以讓讀者快速比較資訊間的差異，更可以利用設計凸顯主題，易於傳播。

在 McKinsey 的 IG 上，有大約 5/9 的發文是以單張圖表的方式呈現。BCG 的比例也相當高。

圖表的種類

Dr. Andrew Abela 是 Busch School of Business 的院長，同時也是 The Catholic University of America 的行銷學教授。他專精於市場營銷與簡報溝通。他繪製了上圖，將各基本類型圖表分為四個大項。

• 比較 Comparison
• 組成 Composition
• 分佈 Distribution
• 關係 Relationship

其中，以 比較 Comparison 和 組成 Composition 為較常用的圖表型式。設計師常用來繪製圖表 ( Chart )的 Illustrator ，預設類型也大多落在這兩個類型中。以下將就這兩個類別介紹。

比較Comparison

擅長表現數據之間的對比，從這個類別的圖表中可以輕易地判斷出何者為最低和最高的質。

• 條狀圖 Bar Chart：比較各類別資料或呈現資料在特定時間範圍內的變化。是一組連續數字資料的次數分配圖。
• 柱狀圖 Column：各類別資料或呈現資料在特定時間範圍內的變化。其橫軸為類別項目，彼此間不相連續。
• 折線圖 Line Chart：用於表現隨著時間推移的數據波動和變化。
• 雷達圖 Radar Graph：可根據多項變數來評估不同的選擇。

組成Composition

擅長表現一個項目的組成成分，可以從這個類別清楚知道個體組成成分與比例，並可以強調出特殊的部分與整體的關聯性。

圓餅圖 Pie Chart：適合顯示個體與整體之間的比例關聯。 面積圖 Area Graph：呈現資料在特定時間範圍內的變化趨勢。與折線圖類似，差別在於折線下方有一個可顯示趨勢程度的陰影區域。 堆疊柱狀圖 Stacked-Bar Graph：呈現部分資料與整體資料之間的關係，以及資料在特定時間範圍內的變化趨勢。

一些有趣的範例 form McKinsey 、BCG 視覺化的實際工作成果 SCENTIST®香氛辭典 是一本「嗅覺識別」品牌的介紹書籍，其中包含了各種香氛知識介紹。下方將舉例兩個將資料轉化為圖表的過程與思考。 ✺ 香氛濃度指南 將數字文字轉換視覺化的過程 此圖表是一組連續數字資料的級距圖，適用 條狀圖 Bar Chart 呈現。 傳統條狀圖會稍微生硬，因此將之轉化為圓形圖例，加上圖示凸顯主題。 除了明顯的長度變化外，也加上濃度的變化來識別香氛的濃淡。 ✺香氛轉盤 將數字文字轉換視覺化的過程 此圖表是現有香氛的分類，適合使用 圓餅圖 Pie Chart 表示其中的組成分項。 傳統圓餅圖明確的分界會稍微生硬，因此模糊其邊界，更符合氣味抽象的特性。 使用符合其文化、物質特性或感受的顏色，來區別其調性的不同。 這是一項三步驟的轉化，首先將科學資料轉為視覺，再把視覺再次轉化為嗅覺感受。 透過以上兩個例子，展示資料視覺化以及顏色、圖像的轉變，使其呈現出更加一致的主題調性的過程。 參考資源 https://www.mckinsey.com/ https://www.bcg.com/ https://www.wolffolins.com/ https://www.50000feet.com/carbone-smolan-new-york/ 資料視覺化Data Visualization：圖表設計 https://medium.com/marketingdatascience/直方圖-histogram-與長條圖-bar-chart-之意涵-507568c4c1e8 https://eazybi.com/blog/data-analysis-and-visualization https://apandre.wordpress.com/dataviews/choiceofchart/ https://extremepresentation.com/ 謝謝你看到這裡，歡迎分享！ Hello，我是Vera，總是在思考優化工作流程方法的Designer，喜歡設計、藝術和文學。 如果有任何建議或合作提案可以透過以下這些方式聯繫。 Behance ｜ Dribbble ｜ Website