数据的妙处在于它可以用来证明一切，但你的数据故事是否足够吸引人呢?尽管数据质量和模型准确性等技术问题很重要，但在某些时候你还需要解释数据的含义。
如果你面对的是简单问题，例如“上个月我们卖出多少小部件?”简单的数据可视化即可解决。但是，当你需要解释“为什么”的问题时，你可能将需要创建数据故事。
数据叙事软件公司Toucan Toco首席执行官兼联合创始人Charles Miglietti说：“用数据讲故事是简单清晰地将消息传达给广大受众的能力。这是使用数据的最终目的，并且，这是可让你大规模构建真正的数据素养。”
与独立的数据可视化不同，数据故事有开始、中间和结束。在开始部分，应说明你的报告或演示内容的主题以及其重要性。中间部分则更详细地解释这些内容，最后部分是对故事进行总结，并通常包含建议。
下面是成功数据可视化和讲故事的四个最重要特性：
背景信息
所有数据叙事都需要背景信息。此背景信息包含两个元素：你试图提出的要点和你要面对的受众。
最有可能的情况是，有人要求你解释为什么发生了某些事情，例如为什么客户在流失。对于你的假设，以及对于回答该问题的数据，这个问题是基础。
Flatiron School的首席数据科学讲师Jeff Herman说：“我喜欢从问题的根源和原因开始。在过去，我发现很多人(非技术用户)都不知道我在弄什么数据。当我在铁路公司担任数据科学家时，我们会按月来看数据，所以我会将向他们展示过去一个月的情况，然后再提出建议，其中需要包含可行的措施。”
背景信息的第二个重要部分是受众，因为受众会影响你进行数据可视化和讲故事所使用的语言类型。
可视化的美学和类型
数据可视化工具提供了很大自由度。但是，创意许可可能会影响清晰度–当清晰度应作为你的目标时。
Herman说：“看起来很酷的可视化通常不是最好的可视化，特别是在向非技术观众展示时。你应该考虑的第一件事是，数据可视化不是给你自己看，而是给其他人看。”
人们在选择数据可视化时会犯三个错误，每个错误都会影响其清晰度：
- 可视化过于混乱
- 配色方案无效
- 可视化类型不适合数据或者受众
如果可视化文件过于混乱或难以阅读，人们可能会误解它，或者你可能会失去注意力。
Miglietti说：“像欧莱雅这样的大公司在大多数情况下都非常了解数据，但我们让他们意识到，更好的做法是使用简单的可视化、良好视觉提示(颜色编码)、好的图例和背景信息，这可能比提供具有很多功能或很多信息的复杂可视化效果更好。”
颜色也应帮助提高清晰度。例如，在饼图中，你是否要强调最大百分比、最小百分比或中值?则你应该使用颜色增强，而不是减弱。
最后，选择正确类型的数据库可视化也很重要。非技术用户最常用的一些数据可视化包括：
饼图，显示百分比;
条形图，便于比较;
折线图，显示趋势;
散点图，显示数据分布
用数据讲故事通常涉及一系列数据可视化，这些可视化从一个点开始，到另一个点结束，例如，从一般到特定，或从过去到现在。
讲故事
数据故事包括两种类型的叙事：数据可视化叙事和故事叙事，二者需要无缝地协同工作。
数据可视化叙述说明图表或图形的含义。
AIM Consulting Group公司数据与分析首席顾问Bryan Coker表示：“如果(你的受众)第一次看到数据，那么你需要对每个人进行讲解，否则将需要很长时间才能理解数据的含义。”
故事叙述从头到尾讲述了整个故事。它应该具有逻辑流程，从而得出逻辑结论。仅仅一组数据可视化并不能说明一个有效的故事，因为没有过渡的“胶水”将它们粘合。人们在演示时自然会添加这些过渡。请注意，当你在提供书面报告或讲义时，也要这样做。
行动
如果没有提出行动意见(例如投资或撤资)，则见解没有价值。你已经详细解释了数据故事的含义以及为什么它很重要，但是人们应该如何处理这些信息?如果蜂窝电话客户在通话中经常掉线，该公司是否应该建造更多的基站或将其营销工作仅集中在某些领域?
另一种选择是为决策者提供一系列选择及其相关的概率，以便他们可以做出明智的决策。毕竟，提供信息是良好的数据可视化和讲故事的目标。
Coker说：“这里需要考虑各个方面，并确保从起点到终点之间的连续性。如果起点和终点都安排得当，那么重点应该关注确保从头到尾做得好。”
