Учимся искусству аналитического сторителлинга
Автор: Джен Андервуд (Jen Underwood), старший консультант и основатель компании Impact Analytix, LLC
Умение рассказать хорошую историю было и неизменно остается талантом, способным влиять на людей. Истории запоминаются, взывают к нашим эмоциям и вдохновляют на поступки. Умение придумать и грамотно представить увлекательную историю на основе данных для руководителей организаций, потенциальных клиентов, партнеров, инвесторов и коллег — жизненно важный навык, которому стоит обучиться.
Чтобы рассказать содержательную аналитическую историю, используя данные, нужна идея. Потом необходимо учесть особенности аудитории и задачи, которые вы ставите перед собой. Почему им должны быть интересны полученные вами результаты? Что их мотивирует? И самое важное — какие дальнейшие действия вы порекомендуете им предпринять?
После внимательного изучения аудитории и целей, необходимо изучить доступные данные, чтобы среди них найти то, что сделает вашу историю интересной и убедительной. И даже учитывая, что ваша главная задача — повлиять на аудиторию, старайтесь быть в своем анализе максимально объективным. Субъективным можно считать все, из-за чего полученные выводы можно истолковать необъективно, или то, что может исказить их. Также субъективным может быть выбор источника данных, способ отбора материала или его восприятие. Если вы не знаете ничего о проблеме субъективности в подаче информации, мы рекомендуем подробнее ознакомиться с этой темой.
Сторителлинг данных – это многократный процесс анализа данных с различных точек зрения, экспериментирование, изучение выводов и проверка альтернативных теорий.
Истории, о которых могут поведать данные
Аналитические истории визуально демонстрируют измерение, пропорции, сравнения, тренды и связи, предоставляя читателю контекст в формате повествования. Чтобы создать интересную историю на основе данных, необходимо собрать и отфильтровать переменные, удалить лишнее и творчески подойти к комбинированию того, что осталось. Более того, нужно отслеживать изменения с течением времени и исследовать отношения.
Сторителлинг данных – это многократный процесс анализа данных с различных точек зрения, экспериментирование, изучение выводов и проверка альтернативных теорий. На этом этапе вам придется потратить больше всего времени, чтобы создать потрясающую историю.
Числовые данные (максимумы, минимумы, степени и изменения в динамике) зачастую предоставляют достаточно содержательный контекст, который может заинтересовать аудиторию. Чаще всего повествование строится вокруг историй роста или снижения каких-либо показателей, а также различных прогнозов. Как правило, для визуализации измерений весьма эффективны гистограммы, столбчатые и линейные диаграммы, маркированные списки и инфокривые.
Например, составляя предложение по продаже дома, можно изучить текущие тенденции ценообразования в расчете на квадратный метр площади. Оценив разницу между ценой по прейскуранту и реальной ценой продажи, вы получите представление о спросе. В следующей таблице указана минимальная приемлемая цена предложения наряду с актуальной ценой по прейскуранту и фактической ценой продажи. Чтобы более наглядно показать рост спроса, можно добавить значение разницы в цене по прейскуранту и фактической цене продажи. Наглядная демонстрация разницы помогает акцентировать внимание на положительных или отрицательных изменениях, которые труднее расшифровать, опираясь исключительно на оценку фактических значений.
Еще одна распространенная потребность – представить общую картину ситуации. Если подумать о том, как лучше проиллюстрировать ключевые моменты в привязке к общему контексту, то наиболее эффективным окажется визуальное сравнение и демонстрация отношений частного к целому, как показано в следующем примере. Обычно используются многоуровневые столбчатые, решетчатые, лепестковые, круговые и двумерные диаграммы, каскадные графики, деревья. Имейте в виду, что круговые диаграммы – это далеко не самое выигрышное решение. Однако, если вы не хотите от них отказываться, ограничьтесь максимум двумя-тремя категориями на такой диаграмме.
Может быть, в нашем примере с недвижимостью у вас вызовет недоумение тот факт, что конечная цена отличается от предложенной риелтором. Оценив средние цены на жилье сопоставимого класса, риелтор выбрал самые дорогие варианты.
Изучая отношения между переменными в данных, можно выявить удивительные связи, которые помогут провести более детальный анализ и принять продуманное решение. Закономерности, сезонность и симбиотические отношения в данных зачастую таят в себе настоящие сокровища. Для визуализации отношений между переменными используются графики разброса, пузырьковые диаграммы и более сложные типы диаграмм — например, сетевые диаграммы и диаграммы Сэнки.
Если вернуться к нашему примеру с недвижимостью, то здесь можно оценить размер дома и модель бассейна и сопоставить их с фактической ценой продажи, как показано ниже. Здесь мы видим, что цена на дома большего размера будет выше. Набор данных не дает нам возможности понять, как тип бассейна связан с ценой, и нам нужно более детально проанализировать эту гипотезу.
Обратите внимание, что при обнаружении корреляции или отношений в данных следует помнить, что их присутствие необязательно предполагает наличие причинно-следственной связи. Отношения могут возникать в результате множества несвязанных между собой причин.
Создание истории о данных
Теперь пора упорядочить полученные результаты и оформить их в простую и понятную последовательность. В этот момент необходимо переключиться с аналитического на дизайн-мышление. Дизайнеры отталкиваются от конкретной тематики и рассматривают размещение объектов, их цвет и размер, а также пустые пространства как инструмент, позволяющий привлечь внимание и добиться желаемой реакции.
Джон Тьюки (John Tukey), известный американский математик и статистик, как-то сказал: «Самое ценное в картинке то, что на ней мы обязательно видим что-то, что совершенно не ожидали увидеть». Используя преаттентивные свойства в дизайне (например, цвет, форму, движение и положение), вы сможете помочь пользователям увидеть что-то совершенно неожиданное.
Помните о необходимости выбрать такую манеру подачи информации, которая учитывает специфику аудитории и апеллирует к человеческим эмоциям. О чем нельзя забывать? Какие действия следует предпринять? Насколько подробным должно быть изложение? Какие предположения, усвоенные извне или обусловленные культурной спецификой, могут повлиять на выбор дизайна и интерпретацию результатов? В процессе создания визуализаций необходимо всегда использовать цветовую палитру и значки для дальтоников. Рекомендуется также проверить, как будут выглядеть визуализации, если распечатать их в черно-белом варианте.
Гораздо проще оформлять сопутствующие визуальные материалы, если вы знаете, какие задачи история призвана решить. Используя раскадровку, можно объединить повествование с визуальными материалами, чтобы наглядно продемонстрировать ход рассуждений и аналитические выводы. На раскадровке также легко заметить пробелы в цепочке рассуждений, что позволит предупредить неудобные вопросы задолго до того, как вы предстанете перед аудиторией.
В хорошо оформленной истории данных ровно столько, сколько нужно. Они грамотно структурированы, не перегружают восприятие аудитории и не содержат ненужной информации. Ограничьтесь одним или двумя ключевыми пунктами, на которых будет сосредоточено все внимание. Старайтесь исключить ненужную информацию. У вас может возникнуть искушение поделиться сразу всеми ценными соображениями и выводами, однако, не стоит этого делать, ведь аудитория может их попросту не воспринять.
Выделите самую важную и полезную информацию, порекомендуйте действия, используя тщательно подобранные визуализации. Грамотно выбирайте размер и расположение материалов в соответствии с базовыми принципами гештальта по визуальному восприятию. Соблюдайте привычное для аудитории направление чтения. Начните с самого высокого уровня детализации в верхней части экрана и увеличивайте количество отображаемых деталей по мере движения сверху вниз — в том направлении, в котором аудитории привычно читать.
Делитесь адекватным контекстом и старайтесь размещать взаимосвязанные элементы рядом друг с другом. Старайтесь не показывать цифры без связи с контекстом. И помните, что контекст играет важнейшую роль в создании убедительной истории.
Мои любимые ресурсы по сторителлингу
В этой статье мы кратко рассказали о базовых принципах аналитического сторителлинга. Представление полезной информации, скрытой в данных, с помощью истории в сочетании с тщательно подобранными визуальными материалами дает ценные возможности. Умение рассказать отличную историю, которая определяет дальнейшие действия, — бесценно. Чтобы дополнительно развить и усовершенствовать навыки сторителлинга, можно воспользоваться списком моих любимых ресурсов, где вы найдете множество дополнительных материалов.
- Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals (Сторителлинг на основе данных: руководство по визуализации данных для бизнес-профессионалов), автор: Коул Нуссбаумер Кнафлик (Cole Nussbaumer Knaflic)
- Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data (Создание информационной панели: эффективное визуальное представление данных), автор: Стивен Фью (Stephen Few)
- Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten (Покажите мне цифры: создание таблиц и графиков для просвещения), автор: Стивен Фью (Stephen Few)
- Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis (Теперь вы видите: простые приемы визуализации в количественном анализе), автор: Стивен Фью (Stephen Few)
- Envisioning Information (Планирование информации), автор: Эдвард Тафти (Edward Tufte)
- Advanced Presentations by Design: Creating Communication That Drives Action (Убедительные презентации всегда и везде: создание информационных материалов, которые помогают действовать), автор: Эндрю Эйбела (Andrew Abela)
Джен Андервуд — старший консультант и основатель компании Impact Analytix, LLC. Уже более 20 лет она занимается разработкой решений для хранения данных, создания отчетности, визуализации и расширенной аналитики. Постоянно отслеживая новейшие тенденции в отрасли, она с удовольствием погружается в глубины океана данных. В прошлом Джен занималась управлением глобальными решениями для бизнес-аналитики, а также выполняла обязанности технического руководителя в компаниях-разработчиках систем. Сегодня она занимается разработкой передовых практик в области стратегического планирования, разработки, внедрения, создания продуктов и исследования рынка. Она также активно поддерживает несколько сообществ аналитиков. Джен имеет степень MBA (магистр бизнес-администрирования) в маркетинге, диплом с отличием Университета Висконсина в Милуоки и последипломный сертификат по специальности «ИТ — исследование данных» Калифорнийского университета в Сан-Диего. Twitter @idigdata
Read more
Jen Underwood used SAS Visual Analytics to create her storytelling visualizations for this article. Learn more about SAS Visual Analytics in this white paper: A New Breed of Self-Service BI That Both Business and IT Users Will Love.
Get More SAS Insights
Want more Insights from SAS? Subscribe to our Insights newsletter. Or check back often to get more insights on the topics you care about, including analytics, big data, data management, marketing, risk and fraud.