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课代表立正的官方Podcast
深度访谈，有用干货，亲身验证的「真本事」
Superlinear Academy创始人，Maven Top AI Instructor
前Statsig布道师（OpenAI收购），腾讯副总监，Meta，Amazon；康奈尔经济学博士
社区：Superlinear.Academy
课程：ai-builders.com
个人：lizheng.ai
Hello 大家好
今天我想跟大家聊一下
什麼是好的數據可視化
我會用我的頻道的
bilibili後台和YouTube後台做一個對比
給大家看一下
然後最後我會告訴大家
為什麼不要用PyChart
基本上所有能用PyChart的情況
全都應該用一個BarChart來代替
PyChart是餅狀圖
然後BarChart是柱狀圖
就是你不要用餅狀圖
你應該用柱狀圖
幾乎所有的情況都是這個樣子的
然後我也可以跟大家稍稍聊一下
好的數據可視化到底有什麼意義
因為其實在我看來
好的數據可視化
不光是數據科學家要用
就是程序員、產品經理
基本上你工作中都需要用到
因為現在大家越來越講究
你用數據來
就是Data Make的Decision
你要把這個數據給呈現好
讓觀眾能很好的理解
是值得你把它做好的事情的
比如說你給老闆們做一個Presentation
這個Presentation可能半小時、一小時
老闆走了
他很多時候可能過一天
你做的什麼就忘記了
但是如果你有一個非常清晰有力的
數據可視化的話
一般都是人是視覺動物
他們會記住這張圖的
然後會記住你因為這張圖而做了什麼的
這是一個視覺所引
然後有的時候又可以幫助你
去得到一些你需要得到的結論
或者發現一些你需要得到的結論
好,我們就開始講吧
第一個是什麼是好的數據可視化
在我看來好的數據可視化
是要滿足三個條件
從重要性來分析的話
第一要正確,不要誤導觀眾
正確有幾個方面吧
第一就是你首先數據什麼的要真實
但是更重要的是
你不要為了去說一件事情
而讓數據去誤導人
舉個例子,你的坐標軸
假設你是97%變到了98%
那你漲了1%
但是這個時候你如果把坐標軸
放大到從95%到100%
這個很小的區間裡面的話
這個增長看上去就會顯得特別大
但是在我看來這是一個不好的習慣
或者說這不是一個好的數據可視化
數據可視化一定要把數據真實的呈現出來
到後面可以假設97%到98%特別難增長
你可以把這些東西放到context裡面
但是你不應該去用圖像來誤導你的觀眾
這是第一點
第二點就是你的結論清晰
你的數據可以支持你的結論
然後從數據到結論要清晰一懂
這個東西就是
這是好的數據可視化的一個特徵
但是不是一個必要的條件
因為有了數據可視化
只不過是給你展示一下這個數據長什麼樣子
它未必有一個結論
但是對於數據科學家來說
尤其你的價值
體現在你從數據中能得到什麼結論
你怎麼樣子去引導你的產品往前走
所以說結論清晰有利很重要
更重要的是你放一個很複雜的數據可視化
讓大家看一分鐘才能看懂
絕大多數人是沒有這個時間去看一分鐘
或者沒有這個注意力去看一分鐘了
你一般有一個原則
就是10秒或者說15秒最多
之內大家就能通過看你的圖
自己得出來你的結論
或者說就是你結論寫上去了
大家數秒能看懂你的圖是怎麼樣子支持你的結論的
這裡邊就說到第三點了
第三點可能是審美方面的
就是你的圖上不要有廢話
然後你的重點要標出來
圖上不要有廢話這個事情其實說起來簡單
做起來還是有很多講究的
比如說你不要有廢話
你首先要知道什麼是廢話
舉個例子
假設你的圖是講百分比的
然後你要標到這個圖上
可以方便大家一看就知道
這個是多少百分比
那個是多少百分比
你要不要精確到小數點後面
這就取決於你的聽眾
如果你的聽眾不在意小數點後面到底是多少
你就留一下
比如說25%比15%就好了
你不需要什麼25.03%比15.15%
就是你把這個小數點加上去了以後
看上去很全面
但是其實會影響你的結論的有利
因為大家是需要花時間去消化這些信息的
他花越多的時間去消化這個信息
他理解的就越慢
理解的越慢就讓你的結論更沒有力
在另外一方面就是很多時候大家做數據可視化
會進入一個誤區
就是我要把這個數據可視化做得複雜
做得看上去很厲害
讓大家不明絕力
這個是就是大錯特錯的
這也是我接下來想講的
就是為什麼你應該用柱狀圖而不是用餅狀圖
就是你應該讓這個圖盡可能的表現
把你想表現的信息給直觀的表現出來
你不應該在意這個圖看起來多複雜
或者看起來多漂亮
好的數據可視化絕對不是一個漂亮的數據可視化
而是傳達信息最簡單最有力
然後可以最快的支持你的結論的數據可視化
最後再多說一點
大家會想到一個數據可視化複雜就是厲害
因為大家可能覺得這個數據可視化的圖是為了用來參考
或者說看很久的東西
但是絕大多數的使用場景
你的數據可視化就是為了傳達你的一個結論
所以說比如說你這個數據可視化有三個結論
在這一幅圖裡面
你應該想辦法把這一幅圖把它分成三幅圖
然後每個圖最好最有力的去支持你那一個結論
而不是說一幅圖支持三個結論
因為太複雜了就是仍然這是一個溝通的技巧吧
就是太複雜了以後你的溝通就沒有那麼有力了
那好接下來我們就看一下這個B站和YouTube
他們後台是怎麼樣子去呈現我的數據的
我打開給大家看一下
然後我再把YouTube上的數據給下載下來
給大家看一下這個Pie chart和Bar chart到底有什麼區別
然後這個柱狀圖到底有什麼樣的使用方式
為什麼柱狀圖優於B站圖
好的
那我們這就打開B站的後台
和就是他的數據中心和YouTube的後台
就是他的Analytics
我們就可以看一下他的數據
其實他們數據的這個設置有很多很多不一樣的地方
就是在我看來YouTube的後台功力實在是比B站高太多了
但是這個東西我們可以單獨做一些節目
比如說B站他這兒只有一個
可能我不是很了解
但是他只有一個歷史的
所有數據的總和
但是像YouTube你可以自由選擇時間
這很重要
因為你這個最近的趨勢和你歷史的趨勢
可能會告訴你兩個完全不同的故事
所以說你能選擇時間是很重要的
打開B站上來是一個這個
頻道整個的歷史趨勢
這個就是當時我upload的一個這個5奈米工程
YouTube呢
你也看到一個類似的趨勢圖
但他會告訴你你在什麼地方upload什麼東西
這樣的話你可能會知道你是為什麼導致了這個趨勢的變化
這就是我說的
你把這個圖數據可視畫上做一個相應的解釋
非常重要
對吧
但是這些東西我們就先不提吧
我們就把今天的話題這個限定在
限定在這個餅狀圖和柱狀圖的區別
打開B站你很快就可以看到這個播放來源稿件
然後這是一個餅狀圖
我們剛剛展開了以後
你可以看到具體是哪一些
但是你覺得這個餅狀圖好
第一個是這個視頻
但是之後的我問你這個是哪個視頻
就是很難看清楚
然後你最後要看這個視頻的這個排比還是要看這裡
Versus你在YouTube他其實沒有告訴你
他這個是只給你了一個相當於只有這一面
只有右邊的這一些這個排序
那在我看來這個信息其實是有用的
但是那個餅狀圖就是沒有用的
我想去看一下
我想去看一下一個具體的這個排序
那我怎麼樣子去呢
我覺得好像在YouTube這需要進這個Advanced Mode
然後看到
那我看YouTube很奇怪
就是這個也有這種意思的
就是他會有一個Views然後會Impression
Impression是外面的人看到了多少
然後Views是這個能看的多少
那我按照這個來排序的話
我覺得我要看一下附近的
那他會直接告訴你你的前面幾個是什麼
那我會選10個好了
3 4 5 6 7 8 9 10
對吧
這種柱狀圖
那我接下來呢
我就會把這個數據給下載下來
告訴大家柱狀圖都有哪一些用法
為什麼他比這個餅狀圖是一個好太多的
這個數據可視化的工具了
好的
我們把這個數據下載下來了
然後就看一下
現在這個東西我是簡單做了一個
就是Tabular
然後我簡單做了一個柱狀圖
把它排下去
那這就很一目了然
首先哪個視頻的這個點擊
就是點擊哪個視頻的觀看量更多
哪個視頻的觀看量更少
非常一目了然
我們在這裡可以把它拉長一點
就可以直接顯示出來
就是所有的這個名字和他的這個觀看量
我們也可以把它轉換成一個百分比
因為餅狀圖
其實餅狀圖唯一那個餅表達的信息是什麼呢
就是加起來是百分之百
所以說這個信息完全不需要一個餅來表示
對吧
我們這樣子的話
這個也可以表
就是你在這裡邊
比如說這裡加起來是百分之百寫上去也行
或者說你在旁邊註明也行
但是這樣就很清楚啊
就是比如說我的這個視頻
是這個視頻的幾倍
一看會報工作第一原則
是這個有效溝通
最近大概三倍
就非常非常清楚
那你在這個餅狀圖
我現在打開一個餅狀圖
我靠我這這是啥
首先這個是啥
這個是啥
他們之間哪個大哪個小
相對關係是什麼
就非常的難受
對吧
你不覺得很難受嗎
就是你也不知道這個圖到底有什麼意思
最後你看你要想看的話
還要看這邊
所以說請大家就基本上沒有什麼
來用餅狀圖的這個機會
除非你要表達
就是說這幾個加起來
比另外幾個大很多
但是那種情況很少
就是這個餅狀圖能講的故事
非常非常少
基本上柱狀圖能講和餅狀圖一樣的故事
然後也更清楚
信息含量也更高
也更這個一目了然
而且柱狀圖很多種不同的玩法
比如說我看到了這個
我的這些六個六個題目是吧
然後我的我的這個視頻有很多這個
我講了很多職場的東西
講一些非職場的東西
我想看一下到底是職場話題看的人更多
還是非職場話題看的更多
那我就簡單的把這個做一下分類
比如說這個講芯片的
講戶外打開方式的
講這個其他的
他就不是非職場話題
剩下的是職場話題
我把它分類了以後
同樣的這樣的一個圖
但是我可以用顏色
一目了然的把這個職場話題
和非職場話題的可視化給顯示出來
那現在發現好像還是這個非職場話題
在這六個裡邊站的會比較靠前
而且他們的這個就是
似乎更受歡迎一點對吧
但是如果你看一下
把時間軸往前拉一下的話
就會發現可能不是這樣
當然如果說你看這個視頻
就是在科技行業裡有效溝通
它其實是我這個
它其實是我頻道上點擊
觀看量最多的一個視頻
所以不同的時間會給你不同的結果
就需要你對產品本身的了解
去有一個hypothesis
最後你的數據才能告訴你
真正你想知道的東西
但是話題說回來
就是這個屏裝圖真的是
如果說我幹同樣的事情
我幹同樣的事情
這是職場話題
versus非職場話題
好的
我這可能能知道一下
這是這我覺得是這個
屏裝圖唯一有用的東西
就是你可以把它
就是當你比較兩個東西的時候
兩個百分比的時候
屏裝圖可能可以告訴你
OK非職場話題比職場話題
它的點擊數是更多的
但是這個事情
你真的需要一個屏來表示嗎
就是我這樣子的話
我用這個柱狀圖一樣可以表示這件事情
就你看我這樣子放一下的話
就一樣可以表達同樣的數據
這個屏裝圖真的比柱狀圖更有效嗎
我覺得不見得
所以說我們總結一下
就是到底什麼樣是好的數據可視化
在我看來這個簡潔或者清楚
是最重要的
比如說我想
我只是想說我的非職場話題
在最近一段時間的點擊比職場話題更高
那我就用這一張圖就好了
如果說我想打開具體看一下的話
我可能就會這樣子看一下
而且我可能比如說你的這個視頻
怎麼樣子去拍戲
比如說你視頻怎麼樣子去拍戲之類的
都是很講究的
你具體要講什麼故事
你就要去拍戲
也是大家很有力的一個武器
最後不要用屏狀圖
創的事情重複三遍
好的希望大家剛剛通過我那個小例子
就看到了能體會到一點數據可視化
到底是為了幹什麼的
數據可視化不是為了讓你的PPT變得炫酷
不是為了讓大家看到你的東西
數據覺得不明確立
而是一個非常非常有效的分析數據
和最後你展示你自己結論的工具
那回過頭來
剛剛我們沒有展開講的那些部分
就是到底我們應該看什麼樣的數據
和這些數據怎麼看
其實這裡就是大家功利的差別
在我看來YouTube給我看的這些數據是很有用的
尤其比如說是YouTube
你打開YouTube的後台
你就會發現它是想讓你看你的播放時長
和你的播放完成率
在我看來這兩點
尤其對於一個小APP主來說
是能體現你的這個視頻
質量的更有效的數據
比如說你放一個非常抓眼球的標題
非常抓眼球的縮圍圖
你可能會提高你的視頻的點擊率
但是你可能很多人看進去以後
發現不是那麼一回事就看不完
所以完成率應該是一個
對內容質量的更好的數據維度
數據只能幫助驗證你的假設
真正的假設還是要從你對產品
或者你對內容的理解來提出來的
這些東西我們不著急慢慢聊
正好這個Bilibili和YouTube
也提供了一個挺好的對比的例子
可能大家也看到了以後也會比較感興趣
今天我們這個視頻作為一個開始
我們就提出來了一下
什麼是好的數據可視化
然後我們把這個通過一個簡單的例子
告訴大家不要用餅杖圖
希望大家以後都不要用餅杖圖
希望大家感興趣的話就多多留言
我也會優先回答大家感興趣的話題
今天就到這裡了
謝謝大家