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.

Figure 1: A line chart highlights changes over time.
Figure 1: A line chart highlights changes over time.

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.

Figure 2: A simple bar chart comparing average aggregate differences.

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.

Figure 3: A bubble chart is a good way to illustrate differences between variables.

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.

Figure 4: A storyboard of key points.

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)

Jen Underwood

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.

Download paper 

Back to Top