чтобы легко доносить информацию до аудитории. В заключении вы найдете рекомендации, куда двигаться дальше, и стратегии, как развивать навык сторителлинга на основе данных в своей команде и компании. В завершение мы кратко повторим основные уроки.
При комплексном использовании полученных знаний вы сможете рассказывать увлекательные истории с помощью данных. Приступим!
Глава 1
Важность контекста
Это может прозвучать парадоксально, но успех в визуализации данных начинается вовсе не с нее самой. До того как вы начнете работать над способом визуализации, постарайтесь понять контекст, вызвавший потребность в представлении данных. Эта глава посвящена важным компонентам контекста, а также стратегиям, которые обеспечат успех в визуализации данных.
Изучающий и объясняющий анализ
Прежде чем изучать особенности контекста, стоит обратить внимание на один важный момент. На разницу между изучающим (exploratory) и объясняющим (explanatory) анализом. Первый означает, что вы пытаетесь понять, о чем говорят данные, и выделить то, что может быть полезным или интересным аудитории.
Это сродни поиску жемчуга. Иногда приходится открыть сто раковин (проверить сто гипотез или оценить данные со ста разных точек зрения), чтобы найти пару драгоценностей. Однако, когда мы сообщаем о результатах анализа аудитории, мы должны объяснять, поскольку у нас есть конкретная история, которой мы хотим поделиться, – возможно, о тех самых редких жемчужинах.
Часто люди совершают ошибку, считая допустимым показывать изучающий анализ (все имеющиеся данные, все сто раковин), хотя им стоит придерживаться другого подхода (трансформировать данные в информацию, которую аудитория сможет легко усвоить: пара жемчужин). Эту ошибку легко понять. После сложного анализа велик соблазн показать аудитории всё в полном объеме, как доказательство серьезности проделанной работы и достоверности результатов анализа. Не идите на поводу у этого желания. Так вы заставите аудиторию повторно открыть все сто раковин! Сосредоточьтесь на жемчужинах – информации, которую должна получить аудитория. Итак, объясняющий анализ и коммуникация.
Рекомендованная литература
Тем, кто хочет узнать больше об изучающем анализе, рекомендую книгу Натана Яу «Единицы данных»[17]. Автор рассматривает визуализацию данных как среду, а не инструмент, и значительную часть книги посвящает обсуждению самих данных и стратегий их исследования и анализа.
«Кто», «что» и «как»
На этапе объясняющего анализа возникает несколько вопросов, на которые следует найти четкий ответ, прежде чем переходить к визуализации данных или созданию контента. Первый: кто ваша целевая аудитория? Очень важно понимать, на кого вы ориентируетесь и как эти люди вас воспринимают. Это поможет найти точки соприкосновения и убедиться, что вы донесли свою мысль до аудитории. Второй: что должны узнать или сделать ваши слушатели?