
五例创新用法,看企业如何使用信息图共享数据
近年来,将数据转化成视效的受欢迎度井喷式地提高。尤其是“信息图”这一关键词,正如Google Trends(下图)所证实的。这导致有实力的营销商们争相抢夺一支由设计者、撰稿人和制造商组成的,具有竞争力的团队,去创造全新的且令人兴奋的内容。虽然图表和曲线图不是什么新鲜事,但是,呈现它们的视觉化方法(以及所讲述的故事),正在拓展一片全新的领域。
信息图和数据可视化曾一度只是学者们的日常消遣。信息的精美呈现被创造和藏匿在学术界的象牙塔中。这样的情况如今走到了尽头,数据和可视化信息相结合的力量已经被传递给了大众。
有那么一段时间,似乎全世界所有人都在创造信息图。再加上制造商们的大肆粗制滥造,导致了网络信息图的过度饱和。而那些成品,也大都伴随着劣质的设计和误导人的数据。
虽然这种过度饱和对信息图的网络营销声誉伤害甚微,但信息图在网络上受欢迎度的的增长却不尽然。同时,网络报道和对信息图的意识,也已促使信息图在公司内的使用有了显著提高。
为了帮助以正视听,一起来看看下面这五个实例,了解企业是如何想出创新方法来运用信息图的。
1.Hotels.com: PR信息图
旅行和飞去新的城市可以说是兴奋和恐惧各占一半。来自Hotels.com的信息图,向旅行者提供了世界上大部分主要城市的出行须知和独到见解。这份信息图实在太棒了,因为它所提供的宝贵信息(且节约了一些决策时间)能使旅行者从空中到陆地的过度非常“平稳”。
这些信息图的另一个显著优势是,通过使用专有的内部数据,它们专门以出版社为目标。这样做,使他们通过和旅馆业分享经验和独到见解来建立信誉,他们不是只有干巴巴的陈述,还向出版社展示视觉数据。
2.Wine Folly:食物和葡萄酒的搭配
来自Wine Folly的信息图关注所有的味觉档案,比如甜味和酸味,用来建立完美的食物和红酒的搭配。这个信息图的一个显著优势是其在线寿命——它可以轻易的存在很多年。从现在起的20年,信息还是保持不变,设计也仍然适用于读者们。
在线寿命会对任何信息图的持续搜索引擎优化价值产生巨大影响,并且应该是题目选择过程中的主要部分。
3.互联网是个动物园—网上万物的理想长度
来自SumAll的这个信息图,关注一些我们一直在纠结的事:我们注意力的持续时间。一条Facebook应该有多少字符长度?理想的标题行的长度应该是多少?能真正吸引读者的博客文章应该有多少个字?在这儿你能找到所有问题的答案。
这个信息图的价值在于,其所做的观察适用于所有社交媒体的听众,无论他们来自哪个行业。对于任何行业的营销商们来说,这也是一个宝贵的主题。
4.Warby Parker的年报
多亏有像Warby Parker这样的创意公司,年报变得更富有美感。年报总是很无趣:每个人都要做年报,而且做出来的都千篇一律, 都是一大堆字混合着一些图表和插图。Warby Parker用他们2013年度报表狠狠地击中了这一要害。
在Business Insider上的一篇文章,解释了Warby Parker的之前两份年度报表如何满足其离奇的品牌,但最富野心的还是其2013年的年度报表。也许看起来含有很多无意义的信息,但它是一次聪明的商业行为。因为,在看似无意义的信息当中,你开始意识到这其实不是一张真正意义上的年度报表,而是一个意图成为被快速转发的伟大广告。这导致了他们几次销售量的大增。
鉴于任何公司都热衷于在社交媒体上谈论自己,令人惊讶的是,用了如此长时间才使年报变得再次有了意义。
5.MHPM企业可持续发展报告
这个来自MHPM的信息图,逐个项目地调查了可持续性建造环境的产生。可持续性对客户、雇员以及他们居住和工作的社区越来越重要。通过正确的实施,一幢可持续性建筑比传统建筑更有价值(和更少的运营成本),帮助这些建筑成为更夺人眼球的选择,从而打败竞争者。
这个对信息图的全新应用,使MHPM用一种视觉化的迷人方式讲述他们自己的故事。通过提供他们承诺背后的数字来保持其项目的绿色环保性,MHPM不仅帮助证明了他们所倡导的“可持续性是免费的”,还分享了他们是如何帮助顾客的。
正如我们近年来所看到的,信息图正持续扩大其普及性。得益于新型互联网的兴起,信息图正在持续沿着以更先进、更美观的方式去呈现信息这一方向迈进。
你最近还看到哪些有关信息图的创新应用?希望听到你的声音,与我们互动。
附录:完整信息图
Hotels.com: PR信息图一例
食物和葡萄酒的搭配
互联网是一个动物园——互联网万物的理想长度
MHPM企业可持续发展报告
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29