數據分析師可以從暢銷書作者那裡學到的 6 件事

數據很漂亮。

它將生活和人類令人困惑、混亂的噪音減少為數字和可量化的模式。 作為一名數據分析師，您可能會覺得自己擁有打開世界的鑰匙。

您擁有的信息，您可以解決的問題……

要是人們願意听就好了！

你看，光有數據是不夠的。

如果你想產生影響，你需要學習一項技能：敘事結構。

為什麼敘事結構在數據敘事中很重要？

講述數據故事並不是什麼新鮮事物，但隨著消費者和利益相關者意識到呈現良好的數據的實用性和價值，它變得越來越有價值。

講故事可以幫助人們理解數據，並讓他們在更深層次上與材料建立聯繫，因為它可以建立情感聯繫並賦予數據點意義。

（這裡還有5 個為什麼數據和講故事應該齊頭並進的原因。）

數據分析師的任務通常是獲取大量數據集並將其轉化為人們可以理解的敘述。 您可以通過多種方式做到這一點，例如使用動畫、視頻、炫酷的圖形等。

一個好的數據故事將數據與敘述驅動的視覺元素結合起來。 所有這三個因素一起部署可以非常有效地推動結果和吸引觀眾。

（來源：數據營）

然而，如果沒有敘述，數據和視覺效果就毫無意義。

不要誤會我的意思。 引人注目的視覺效果和圖形非常棒，是數據敘事的重要組成部分。

但吸引人們的是故事。

敘述。

人腦天生就可以通過故事接收和保留信息。 我們更容易記住故事而不是數字，我們用故事來了解我們周圍的世界。

交流技術和數據概念一直是一個挑戰，但通過敘述的力量，數據分析師可以將復雜的想法呈現給更廣泛的受眾。

一個結構良好的故事能夠激發和激勵他人採取行動。 與故事一起呈現的數據可能非常強大，可以為決策提供信息、產生想法、建立聯繫並引發對話。

暢銷書作者使用的 6 個敘事結構技巧

很少有數據分析師具有文學和講故事的背景，但這並不意味著您無法向專業人士學習。

以下是暢銷書作者使用的六個技巧，可以幫助數據分析師構建強大的敘述：

1. 以終為始

暢銷書作者知道一個強有力的、有意義的結局的重要性，他們會圍繞它來計劃他們的故事。 數據敘述也是如此。 知道你要去哪裡，你的結論是什麼，以及你將如何到達那裡。

考慮到這一點，您可以更好地選擇對您的故事有意義的數據片段並丟棄其餘數據。 作者稱這個過程為“殺死你的寶貝”。

（來源：數據營）

一個有趣的數據點並不總能使敘述更有說服力。 通過刪除或壓縮不相關的數據點，您可以將注意力集中在最重要的數據上並加強您的中心結論。

通過保持簡單和有目的的事情，你會得到一個更清晰和更令人難忘的信息。

2. 個性化

數據是客觀的，但故事不一定是。 當故事中有他們可以同情或認識的人物時，人們對講故事的反應會更情緒化。

在構建數據敘述時，試著想辦法把數字變成人。 更好的是，主角。

它不一定是一個真實的人。 您只需在讀者、您的數據和他們可以識別的人之間劃清界線。 如果您的受眾可以在您的數據集中看到他們認識的人或遇到新的人，他們將更有可能有意義地參與其中。

這意味著您必須了解您的聽眾以及他們最感興趣的內容。 基礎工作也是如此。 想想他們的需求、他們的擔憂和他們的故事。

（來源：艾米林恩赫斯）

暢銷書作者為特定的觀眾推銷，你也應該這樣做。

3.利用敘事結構

敘事有各種形狀和大小。

一個基本的線性結構有一個開始部分、一個中間部分和一個結束部分。 只需在這些部分中構建您的數據故事，就可以幫助您創建一個引人入勝且易於理解的故事。

（來源：數據營）

其他的敘事結構只是這個基本結構的迭代。

例如：

• 英雄之旅——由約瑟夫·坎貝爾 (Joseph Campbell) 推廣的一種敘事結構，講述了主人公從平凡生活到非凡追求並再次回歸的旅程。
• 三幕式結構——具有開頭、中間和結尾的敘事結構，其中中間包含改變故事動態的反轉點。
• 數據循環——三幕結構的迭代，其中數據從原始數據轉換為精煉數據，然後用於得出可操作的結論。
• 觀點敘事——跟隨一個人（通常是主角）的故事的敘事。
• 循環敘事——在同一個地方或同一事件開始和結束的敘事。

一旦您理解了不同類型的敘述，就可以決定哪一種最適合您的數據。 他們都有自己的優點和缺點。

例如，循環敘述非常適合本質上循環的數據，但可能不適用於沒有自然弧度的故事。 對於涉及要克服的問題或障礙的故事，英雄的旅程或探索敘述可能更好。

考慮一下您的數據正在繪製的圖片，以及哪種結構最有助於構建它。

4.製造緊張和懸念

暢銷書作者知道如何讓讀者坐立不安。 他們利用緊張、懸念和期待來培養對故事的興趣。

（來源：肖恩·達根）

對於數據敘述，這可能意味著引入一個需要解決的問題或建議如果不採取行動的後果。

衝突是故事的關鍵要素。 沒有它，您的分數將毫無意義，成功也將毫無意義。

通過引入衝突或問題，您可以吸引聽眾並通過敘述吸引他們尋求解決方案。

但是請確保您完成了結局。 沒有什麼比未解決的結局更讓觀眾討厭的了。

您可以使用您的數據為衝突提供解決方案或解決方案。 這也可以作為號召性用語，促使讀者根據您提供的信息採取行動。

5.展示，不要說

這是親作家的口頭禪。 許多狂熱的作家在深夜羅嗦恐慌的深處求助於它。

數據分析師也可以從中受益。

講述是指您按原樣呈現赤裸裸的事實和數據，沒有任何附加信息。 這對於呈現客觀信息很有用，但不會引起讀者的注意。

你想嘗試做的是展示。

展示是當你介紹並帶領讀者踏上通往事實的旅程時。 這是上面列出的所有技巧匯集的地方。

（來源：北喬治亞大學出版社）

為了有效地創建數據敘述，請避免告訴您的聽眾想什麼。 相反，提供證據和有意義的可視化來說明為什麼某些事情是真實的或重要的。

使用描述性和情感性語言來描繪生動的畫面。 正如史蒂芬金所說，“描述始於作者的想像，但應該在讀者的想像中結束。”

例如，通過使用“緊急”和“立即”之類的語言，您正在為觀眾搭建舞台，讓他們聯繫起來並想像緊急情況。 這就產生了一種危機感，迫使讀者採取行動。

盡可能確保您的描述具體而生動。 向您的讀者展示一個具體且相關的示例將幫助他們理解您的數據並更好地與之聯繫。

並非所有數據都可以“顯示”，將情緒帶入某些數據集實際上可能是有害的。 例如，財務數據應始終以事實、中立的方式呈現，以免產生誤導。

在決定要進行多少“展示”以及以何種方式進行展示時，請運用您的判斷力和常識。 講述本身並不是一件壞事，您的聽眾可能會喜歡更簡潔的方法。

（來源： Now Nove l）

6.提供洞察力

歸根結底，講數據故事不僅僅是為了娛樂觀眾。 您需要提供可操作且相關的見解。

以富有洞察力的結論結束你的敘述。 總結要點並得出結論，您的讀者可以從中得出結論。

提供可操作的洞察力，使您的數據有用且相關，從而為您的數據增加價值。

（來源：福布斯）

當您嘗試從數據中提取一些可操作的見解時，請牢記以下 6 點：

• 一致性：提議的行動是否與受眾的現有策略一致？
• 背景：您是否有足夠的支持細節來支持您的結論？
• 相關性：您是否向合適的人傳遞了合適的信息？
• 特異性：數據的範圍是否太廣？您得出的結論是否解釋了特定情況的原因？
• 新穎性：這是新信息嗎？
• 清晰度：你能清楚地表達出來嗎？數據有說服力嗎？

洞察力是數據講故事最有價值的成果。 如果您的讀者不能利用這些數據，那麼它就跟睡前故事一樣。

那麼有什麼大不了的？

吸引觀眾的注意力是一項技能，很少有大學學位能讓你為此做好準備。 事實上，很多數據領域的人看不起講故事等人文領域。

但在課堂之外，還有一群需要參與數據故事的聽眾。

世界擁有的數據多於我們知道如何處理的數據。 使用“軟技能”工具箱中的一些技巧武裝自己的數據分析師提供了一項絕對無價的服務，可以為壓倒性的噪音帶來一些急需的清晰度。

這就是為什麼好的數據和好的故事應該始終齊頭並進。 通過在數據敘事中利用兩者的力量，我們可以與真正的敵人作戰； 誤傳。