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[美] 科尔·努斯鲍默·纳福利克（Cole Nussbaumer Knaflic） 著，陆昊，吴梦颖 译

图书标签:

• 数据可视化
• 数据分析
• 故事叙述
• 商业智能
• 数据驱动
• 数据报告
• 信息图表
• 数据思维
• 沟通技巧
• 决策支持

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115460110

版次：1

商品编码：12169299

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：152

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　数据分析专家、前Google人力分析团队经理撰写盖茨基金会、摩根大通银行等组织高管鼎力推荐秋叶PPT创始人、知识大本营创始人秋叶作序推荐《增长黑客》作者、圣骑咨询创始人范冰作序推荐

内容简介

　　本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据讲故事。

作者简介

　　Cole Nussbaumer Knaflic，数据分析专家，前Google人力分析团队经理，曾任银行和私募基金分析师，曾在马里兰艺术学院教授信息可视化课程。目前专门研究定量信息的有效展示，并撰写热门博客storytellingwithdata.com。她的数据分析研讨会和演示深受世界各地受众追捧。

目录

第1章　上下文的重要性 11.1　探索性分析和解释性分析 11.2　对象、内容和方式 21.3　对象 21.3.1　你的受众 21.3.2　你自己 21.4　内容 31.4.1　行为 31.4.2　机制 31.4.3　语气 51.5　方式 51.6　举例说明对象、内容和方式 51.7　询问上下文：实用问题 61.8　三分钟故事和中心思想 71.8.1　三分钟故事 71.8.2　中心思想 71.9　故事板 81.10　小结 9第2章　选择有效的图表 102.1　简单文本 122.2　表格 132.3　图表 152.4　点图 162.5　线图 172.5.1　折线图 172.5.2　斜率图 182.6　条形图 202.6.1　竖直条形图/直方图 232.6.2　堆叠竖直条形图 232.6.3　瀑布图 242.6.4　水平条形图 252.6.5　堆叠水平条形图 262.7　面积图 272.8　其他图表类型 272.9　需要避开的陷阱 282.9.1　邪恶的饼图 282.9.2　永远别用3D图形 302.9.3　双y轴：总之不是个好主意 312.10　小结 33第3章　杂乱是你的敌人 343.1　认知负荷 343.2　杂乱 353.3　视觉认知的格式塔原则 353.3.1　临近原则 353.3.2　相似原则 363.3.3　包围原则 363.3.4　闭合原则 373.3.5　连续原则 383.3.6　连接原则 383.4　视觉无序 393.4.1　对齐 403.4.2　留白 413.5　对比的不正确使用 433.6　循序渐进地去除杂乱 453.6.1　去除图形边框 463.6.2　去除网格线 473.6.3　去除数据标记 483.6.4　清理坐标轴标签 483.6.5　直接标记数据 493.6.6　保持颜色一致 493.7　小结 50第4章　聚焦受众的视线 514.1　用脑阅读 514.2　记忆微解密 524.2.1　形象记忆 524.2.2　短期记忆 524.2.3　长期记忆 524.3　 前注意属性能够引导视线 534.4　文字中的前注意属性 554.5　图表中的前注意属性 564.6　大小 614.7　颜色 624.7.1　少量使用颜色 624.7.2　一致性 634.7.3　为色盲考虑 644.7.4　对色调深思熟虑 654.7.5　品牌颜色：用还是不用？ 654.8　页面位置 664.9　小结 67第5章　像设计师一样思考 685.1　可供性 685.1.1　突出重要的内容 695.1.2　消除干扰 715.1.3　建立清晰的信息层次 745.2　无障碍 765.2.1　不要过于复杂 765.2.2　文字是你的朋友 775.3　美观 805.4　接受度 835.5　小结 84第6章　剖析样例图表 856.1　样例图表1：折线图 856.2　样例图表2：注释预测类折线图 876.3　样例图表3：100%堆叠条形图 886.4　样例图表4：利用正负堆叠条形图 896.5　样例图表5：水平堆叠条形图 916.6　小结 92第7章　讲故事的课程 937.1　故事的魔力 947.1.1　戏剧中的故事 947.1.2　故事与电影 947.1.3　故事与写作 967.2　构建故事 967.2.1　开头 977.2.2　中间 977.2.3　结尾 987.3　叙述结构 997.3.1　叙述流：故事的顺序 997.3.2　口头叙述和书面叙述 1007.4　重复的力量 1017.5　保证故事清晰的策略 1027.5.1　水平逻辑关系 1027.5.2　垂直逻辑关系 1037.5.3　反向故事板 1047.5.4　新视角 1047.6　小结 105第8章　综合所有课程 1068.1　第一节课：理解上下文 1078.2　第二节课：选择合适的图表 1078.3　第三节课：消除杂乱 1108.4　第四节课：引导受众的注意 1118.5　第五节课：像设计师一样思考 1138.6　第六节课：讲故事 1138.7　小结 118第9章　案例研究 1209.1　案例研究1：深色背景上的颜色选择 1209.2　案例研究2：在图表中使用动画效果 1229.3　案例研究3：顺序的逻辑 1279.4　案例研究4：避免“意大利面”式图表的策略 1339.4.1　一次只强调一条线 1359.4.2　空间隔离 1369.4.3　混合方法 1379.5　案例研究5：饼图的替代方案 1399.5.1　方案1：直接展示数字 1409.5.2　方案2：简单条形图 1409.5.3　方案3：100%水平堆叠条形图 1419.5.4　方案4：斜率图 1429.6　小结 143第10章　最后的思考 14410.1　下一步走向何方 14410.1.1　建议1：学好使用工具 14510.1.2　建议2：迭代并寻求反馈 14610.1.3　建议3：投入充足的时间 14610.1.4　建议4：从榜样中获得启发 14710.1.5　建议5：享受并寻找自己的风格 14910.2　在团队中培养用数据讲故事的能力 14910.2.1　提升每个人的技能 14910.2.2　培养一两个内部专家 15010.2.3　外包 15010.2.4　组合方法 15010.3　快速回顾所学内容 15110.4　小结 152

《万物有声：数据如何点亮我们的世界》 在一个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所包围。从社交媒体上的点赞、评论，到搜索引擎的每一次搜索，再到交通部门对车流的实时监控，甚至是我们身体内部的生理指标，无一不产生着庞大的数据流。这些数据，如同沉默的观察者，静静地记录着世界的运行轨迹。然而，如果没有一种有效的方式去理解和解读它们，这些数据将仅仅是冰冷的数字，无法揭示其背后隐藏的深刻含义和规律。 《万物有声：数据如何点亮我们的世界》这本书，并非一本枯燥的技术手册，也不是一份冷冰冰的统计报告。它是一次深入人心的探索之旅，旨在揭示数据背后那些令人惊叹的故事，以及它们如何以前所未有的方式，塑造着我们的生活、理解和未来。本书将带领读者穿越数字的海洋，学会用一种全新的视角去审视我们周围的世界，发现那些隐藏在表面之下的逻辑和模式。 一、 数据的语言：解码世界的秘密 我们生活在一个由数据构成的宇宙中。每一个行为，每一次互动，甚至每一次思考，都可能转化为数据的符号。然而，这些符号本身并不具备意义，直到我们赋予它们生命。本书的第一部分，将带领读者走进数据的世界，学习如何“听懂”数据在说什么。 数据的起源与演化： 从古老的算盘到如今的超级计算机，数据记录方式和处理能力的演进史，本身就构成了一部浓缩的文明史。我们将回顾数据的历史脉络，理解不同时代的数据特点及其对社会的影响。 数据的形态与分类： 数据并非只有数字。结构化数据、非结构化数据、半结构化数据……它们的形态各异，来源广泛，从文本、图像、音频、视频到传感器发出的信号，都在诉说着不同的信息。我们将深入了解这些数据的多样性，为后续的解读奠定基础。 数据与现实的映射： 每一组数据，都对应着现实世界中的某个侧面。股票市场的涨跌反映了经济的脉搏，社交网络的互动揭示了人际关系的动态，气象卫星的观测描绘了地球的呼吸。本书将通过生动详实的案例，展示数据如何成为现实世界的“数字孪生”，帮助我们更精准地理解和预测事物的发展。 二、 洞察的钥匙：让数据“说话”的艺术 仅仅收集和存储数据是远远不够的。数据的价值在于其能够被解读，能够揭示隐藏的规律，能够提供洞察。本书的核心在于，教会读者掌握解读数据的关键技能，让那些沉默的数字发声，为我们讲述它们的故事。 可视化：看见数据的灵魂： 枯燥的数字表格很难直观地传达信息。图表、图形、地图等可视化手段，能够将复杂的数据转化为易于理解的视觉语言。我们将探讨各种数据可视化技术，例如折线图、柱状图、散点图、热力图、网络图等，以及它们在不同场景下的应用。从一张揭示城市交通拥堵模式的地图，到一张展示全球气候变化趋势的图表，可视化让数据变得鲜活而富有表现力。 模式识别：在混沌中发现秩序： 数据中蕴含着各种各样的模式：趋势、周期、关联、异常。识别这些模式，是洞察数据深层含义的关键。本书将介绍一些基础的模式识别方法，例如时间序列分析，用于发现数据随时间的变化规律；聚类分析，用于将相似的数据点归为一组；关联规则挖掘，用于发现不同事件之间的联系，例如“购买尿布的顾客也常常购买啤酒”这一经典案例。 故事构建：让数据有温度： 最有力的解读，是将数据转化为引人入胜的故事。一个好的数据故事，能够唤醒读者的情感，引发他们的思考，并最终促使他们采取行动。我们将学习如何从数据中提炼出核心信息，设计清晰的叙事结构，运用恰当的语言和视觉元素，将数据中的发现转化为引人入胜的叙述。这不是简单的罗列事实，而是通过数据去描绘一幅幅生动的画面，讲述一个个触动人心的故事。 三、 数据的力量：重塑我们的世界 数据不仅仅是信息的载体，它更是一种强大的力量，正在深刻地改变着我们生活的方方面面。本书的第三部分，将展示数据如何被转化为实践，如何驱动创新，如何影响决策，从而重塑我们的世界。 商业革新：智慧运营与精准营销： 在商业领域，数据正成为企业核心竞争力。通过分析消费者行为数据，企业能够提供个性化的产品和服务，优化供应链管理，预测市场趋势。例如，电商平台利用用户浏览和购买记录，为用户推荐可能感兴趣的商品；航空公司根据乘客数据，动态调整机票价格，实现收益最大化。 科学探索：加速发现与突破： 从天文学家分析遥远星系的信号，到生物学家研究基因序列，再到物理学家模拟粒子碰撞，数据在科学研究中扮演着越来越重要的角色。大数据分析正在加速新药的研发，帮助我们更好地理解疾病的传播，甚至揭示宇宙的奥秘。 社会治理：智慧城市与公共服务： 数据正在让城市运行得更有效率，公共服务更贴近民生。交通部门利用实时交通数据优化信号灯配时，减少拥堵；环保部门监测空气质量数据，发布预警信息；教育部门分析学生学习数据，提供个性化的学习方案。智慧城市的概念，正是建立在海量数据分析和应用的基础之上。 个人生活：自我认知与决策优化： 即使在个人层面，数据也发挥着越来越重要的作用。健康追踪器记录我们的运动和睡眠数据，帮助我们更好地管理身体健康；个人财务管理软件分析我们的消费习惯，帮助我们优化开支；智能家居系统根据我们的生活习惯，自动调节室内环境。我们正在逐渐学会利用数据来更好地了解自己，做出更明智的决策。 四、 伦理与未来：审慎驾驭数据之舟 随着数据力量的日益增强，我们也不能忽视其潜在的风险和挑战。本书的最后一部分，将探讨数据使用过程中面临的伦理问题，并展望数据驱动的未来。 隐私保护：数据的边界在哪里？ 数据的广泛应用，也带来了对个人隐私的担忧。如何平衡数据利用与个人隐私保护，是我们必须面对的重大课题。本书将探讨数据脱敏、匿名化等技术手段，以及相关的法律法规，呼吁负责任的数据使用。 偏见与公平：算法是否会加剧不平等？ 数据和算法可能存在固有的偏见，从而导致不公平的结果。例如，招聘算法可能因为训练数据中的历史偏见，而歧视某些群体。本书将强调在数据收集和算法设计中，需要警惕和消除偏见，确保公平和公正。 数据素养：每个人的必修课： 在一个数据化时代，具备基本的数据素养，已经成为公民参与社会、做出理性决策的重要能力。本书将鼓励读者积极培养数据思维，学习理解和分析数据的基本方法，成为一个更具判断力和洞察力的现代人。 未来的图景：数据与人类的共生： 展望未来，数据将继续以更惊人的方式渗透到我们生活的每一个角落。人工智能、物联网、元宇宙等新兴技术，都离不开数据的支撑。我们将探讨数据如何与人类智慧协同，共同创造一个更美好、更智能的未来，同时强调人类主体性的重要性，确保技术始终服务于人。 《万物有声：数据如何点亮我们的世界》是一本献给所有对世界充满好奇、渴望理解事物本质的读者的书。它将为你打开一扇通往数据世界的大门，让你看到数字背后的无限可能。在这本书中，你不会学到复杂的编程语言或统计公式，而是学会一种思维方式，一种看待世界的新方法——用数据，去倾听万物的声音，去点亮你心中的智慧之光。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格是那种沉稳而富有启发性的，没有太多华丽的辞藻，但每一个句子都像是在敲打你固有的认知，让你不得不停下来深思。我个人认为，它最大的贡献在于打破了“技术崇拜”的迷思。在很多技术领域，人们倾向于认为“技术越复杂越好”，但这本书明确指出，复杂的技术只有转化为清晰的商业洞察时，才具有真正的价值。作者用了很多篇幅来探讨“极简主义”在数据呈现中的重要性，如何通过移除一切不必要的装饰和冗余信息，让核心的“故事点”能够以最快的速度穿透听众的认知防线。这种对“留白”和“重点突出”的极致追求，与当代信息爆炸的环境形成了鲜明的对比，显得尤为珍贵。读这本书的过程，就像是经历了一场高强度的“信息提纯之旅”，它迫使我重新审视自己过去制作的每一份报告，并反思哪些信息是真正重要的“主角”，哪些只是喧宾夺主的“配角”。这本书不仅是一本工具书，更像是一本关于如何有效思考和沟通的哲学指南。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，我原本是抱着一种怀疑态度的，毕竟市面上关于数据可视化的书籍已经很多了，大多不外乎是介绍几款软件的操作指南，或者展示一些炫酷但缺乏深度的案例。然而，这本书给我带来了巨大的惊喜。它真正深入到了“讲故事”的内核——即如何通过数据的选择、编排和视觉呈现，来引导读者的注意力，最终让他们得出你想要他们得出的结论，或者至少是认同你的逻辑推导过程。这本书的文字功底非常扎实，行文流畅，充满了洞察力。它没有过多纠缠于复杂的数学模型，而是将重点放在了“叙事结构”上，比如如何设置悬念、如何利用对比强化重点、以及如何巧妙地运用色彩和布局来烘托情绪。我特别欣赏作者对于“说服力”的探讨，他认为一个优秀的数据故事，必须同时满足逻辑上的严谨性和情感上的共鸣。这对我来说是一个全新的视角，让我意识到，冰冷的数据只有穿上了“故事的外衣”，才能真正发挥出强大的力量。这本书就像是一本武功秘籍，传授的不是花哨的招式，而是直击人心的核心内功心法。

评分☆☆☆☆☆

对于长期在商业分析岗位上摸爬滚打的人来说，这本书简直是久旱逢甘霖。我们经常面临的困境是：辛辛苦苦跑出来的分析结果，往往因为表达不力而被高层束之高阁，或者被误解为噪音。这本书清晰地指出了这个“最后一公里”的症结所在，并提供了一整套系统性的解决方案。作者的论述结构非常严谨，从基础的“数据准备与清洗”开始，逐步过渡到“叙事骨架的搭建”，再到“视觉语言的选择与优化”，最后落脚于“在特定场景下的高效演讲技巧”。这种层层递进的结构，让初学者可以稳扎稳打地建立知识体系，而有经验的专业人士也能从中找到可以打磨自身技巧的精妙之处。尤其值得一提的是，书中对于“避免数据误导”的讨论，体现了作者极高的职业素养和对数据伦理的尊重。它教会我们，真正的专家不仅知道如何让数据发光，更知道如何诚实地展示数据的边界和不确定性。这使得这本书在指导实践的同时，也树立了一个极高的专业标杆。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是数据分析领域的启蒙之作，它并没有那种枯燥的说教感，反而像是一位经验丰富的朋友在手把手地教你如何与数字打交道。我记得我刚开始接触数据分析时，面对那些密密麻麻的图表和复杂的统计术语，简直头大如斗，完全不知道从何下手。然而，作者在这本书里采用了一种非常直观和生活化的叙事方式，将原本高深的理论巧妙地融入到一个个贴近我们日常生活的案例中去。比如说，如何通过分析超市的销售记录来预测下一季度的热销商品，或者如何利用社交媒体数据来洞察用户的情绪变化，这些案例都极大地激发了我的学习兴趣。它让我明白，数据本身并不可怕，可怕的是我们缺乏解读和表达数据的能力。书中对于“讲故事”的强调尤为深刻，它不仅仅是教你做出漂亮的图表，更是教你如何构建一个逻辑清晰、引人入胜的叙事框架，让你的分析结果能够真正触动人心，驱动决策。这本书的价值在于，它成功地架起了技术与沟通之间的桥梁，让那些原本只活在技术圈子里的洞察，能够有效地传递给业务决策者。读完之后，我感觉自己看待世界的方式都发生了一些微妙的转变，开始习惯于从不同的数据视角去审视身边的现象，那种“看见”数据的能力，确实让人受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的深度远超我的预期，它不是那种浅尝辄止的入门读物，而是一本能让你在数据解读领域实现质的飞跃的指南。我最欣赏的部分是作者对于“受众分析”的细致入微的阐述。他反复强调，讲故事的对象是谁，决定了你故事的“语言”和“重点”。面对技术团队，你可以深入探讨模型的精确度和局限性；但面对高层管理者，你就必须直击痛点，用最简洁的指标和最清晰的趋势来阐述商业价值。书中提供了大量“前后对比”的优秀和失败案例，这些实例的分析极其到位，让人能立刻明白一个优秀的叙述者和一个平庸的叙述者之间的巨大鸿沟在哪里。它不仅仅是教你如何制作PPT或报表，它是在教你如何进行一场高效的“信息传达战役”。我感觉自己像是经历了一次高强度的思维训练，学会了如何提炼信息、如何预判听众的疑问，并提前在故事线中埋下解答的伏笔。这本书的阅读体验非常酣畅淋漓，读完后有一种豁然开朗的感觉，仿佛找到了一个打开数据宝库的万能钥匙。

评分☆☆☆☆☆

帮公司买的，物流依旧非常快，很好

评分☆☆☆☆☆

力荐 Spark作为快速、通用的大规模数据处理引擎，提供了一站式的解决方案。而了解Spark的工作原理与机制，设计思想，可以让我们的工作更加有据可依，对定制化开发、运维与排障等有大有好。Spark源码解读的书，市面上目前有3本，唯有本书是解读最全面、最系统的，值得阅读。

评分☆☆☆☆☆

还可以还可以还可以还可以

评分☆☆☆☆☆

不错的，很实用，也很详细。

评分☆☆☆☆☆

这本书介绍的是以Excel2003版为基础的，我使用的是2010半版，界面不太一样，经常在界面找东西，还有些操作的不出书上说的结果，如果使用的是2007以上版本建议不要买！

评分☆☆☆☆☆

额满满一箱书，慢慢看学习吧?

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

很实用的书，好好研究一下，想学函数

评分☆☆☆☆☆

非常好，正版，非常满意，经典实例，赞赞赞。