京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
编译:Mika
【导读】
信息爆炸时代,经过精心设计、形象生动的可视化图表往往要比一篇深度长文章更容易赢得眼球和青睐。
在一次TED演讲中,信息设计师汤米·麦考尔追溯了长达几个世纪的图形和图表的演变过程,并展示了复杂的数据是如何通过处理,演变为清晰、美观的可视化形式的。
我爱信息图表。
作为一个信息设计师,在过去25年中我跟各种各样的数据打交道。今天跟大家分享一些我的见解。
首先让我们聊一聊历史。
沟通是对信息的编码、传输和解码。沟通的突破标志着人类文化的转折点。在沟通方面,语言、文字和算术能力得到了很大的发展。它们让我们可以把想法编码为文字,并量化成数字。没有沟通能力,人类的发展将会停滞在石器时代。
尽管人类已经存在25万年,但仅在8000年前,才出现原始文字。在将近3000年后,首个正式的书写系统才成形。地图已存在了几千年,图表出现了数百年之久。
但通过图形来表示数量,还是一个相对较新的发展领域。
直至1786年,威廉·普莱费尔发明的首个条形图,这才催生了对数量信息的视觉显示形式。
1786年 威廉·普莱费尔发明的首个条形图
15年后,他引入了首个饼图和面积图。他这些发明仍是今天最常使用的图表类型。
1801年 威廉·普莱费尔的饼图和面积图
1857年,弗洛伦斯·南丁格尔发明了鸡冠花图 (又名南丁格尔玫瑰图),用来来向维多利亚女王介绍军队的死亡率。在用蓝色强调的部分,她展示了军队的大多数死亡可以如何被避免。
1857年 弗洛伦斯·南丁格尔的鸡冠花图
不久之后,查尔斯·米纳德绘制了拿破仑进军莫斯科的图表。其中展示了一支42.2万人的军队是如何在战斗、地理和冰冻的影响下付出惨痛代价,最终减少到只有1万人的。这当中,他将桑基图与制图以及温度线图表结合在一起。
1861年 查尔斯·米纳德 绘制的拿破仑进军莫斯科图
用图表让数据会说话
当有很多数据可用是,我总是很激动,特别是当它产生出有趣的图表形式时。
看到这张整理数千份联邦能源补贴数据的图,南丁格尔玫瑰图是它的灵感来源。图中仔细显示出,相比化石能源,可再生能源投入不足。
联邦能源补贴数据图
这个桑基图展示了美国经济中的能源流动,强调了近一半的能源消耗是作为废热流失的。
美国经济中的能源流动
我喜欢把数据用美观的形式展现。
在这里,硅谷女性的个人和职业联系可以被绘制成弧线。
硅谷女性的个人和职业联系
同时,全球范围内发明家的协作也可被绘制出来。
全球范围内发明家的协作图
我甚至为自己制作了图表。
我擅长数字领域,但我的拼字游戏玩得差劲。我做了这个图表来记住官方拼字字典里的所有两个字母和三个字母的单词。熟知这1168个单词显然是我的制胜法则。
有些时候我编写代码 ,去把数千个数据点快速生成图片,编程也让我可以制作交互式图表。现在我们还可以根据自己的条件来导航信息。
图表能让数据一目了然
奇特的图表当然看起来很酷,但又是很小且简单的一个点就足以满足所需,从去解决特定的思考任务。
2006年,纽约时报重新设计他们的市场板块。将原本多达8页的股票列表削减到只有1页半的基本市场数据。其中列出了最常用的股票指标,但我想帮助投资者了解这些股票表现如何。
因此我增加了一个简单小点,用来展示现在价格在一年内的水平。这样只需看一眼,价值投资者就可以通过靠近左边的点去挑选出股价接近低位的股票;短线投资者可以通过靠近右边的点找出上升趋势的股票。
2006年 纽约时报重新设计的股票板块
不久之后,华尔街日报复制了这个设计,从而简单化通常是大部分图表的目标。
一张好的图胜过千言万语
但有时候我们需要复杂性,并充分展现出大量数据集。
盖洛普公司的前主席--亚力克·盖洛普,他有次给了我一本非常厚的书。数百页纸涵盖了60年的总统支持率数据。
我告诉他,整本书可以图表化在一页上。他说 "这不可能”。
这张就是,在一页中展示2万5千个数据点。
只需一眼就可以看出:多数总统以高支持率开场,但很少能够维持。像战争那样的事件最初会提升支持率,丑闻会引发下降。这些重要事件能在图表中被注释,在书中可不行。
数据可视化能力将越来越重要
要点在于,图表可以用惊人的效率传输数据。
图形能力,即读图和画图的能力仍然处于早期阶段。
新的图表将会出现,专业的用语将会发展。图表可以帮我们更快地思考,比如在一页纸上就看到整本书的信息,这就是开启新发现的关键。
我们的视觉皮层是用来解码复杂信息的,而且还非常擅长模式识别。如今,通过图形能力、数据可视化能力,我们能充分利用大脑内置GPU,从而轻松处理海量数据,去发现藏在里面的金子!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22