如何用数据讲故事:5个技巧

在演讲中，没有什么策略比引用原始数据更有影响力了。有能力分享完成的研究或收集的统计数据的分析，使你所展示的主题具有必要的背景和事实基础我们人类需要为了接受某事物为真理。

今天，这种类型的原始数据比以往任何时候都多。社交媒体、智能手机和科技公司谷歌允许组织“积累全球人口的大量行为数据，”他说托马斯·高尔丁，东北大学分析学专业研究硕士．“几乎在每个行业，都有关于研究和功能进步的新故事，这些都是由于研究和数据分析而发生的。”

数据的影响范围从犯罪调查中的DNA和祖先追踪，到仓储和医疗领域的人工智能使用，再到商业中对客户和受众趋势的分析。

这种获得各种行业相关的事实信息的途径导致了对决策数据在组织内。然而，不断收集的信息在非结构化格式中是不可消耗的它被收集起来。因此，对……的需求越来越大数据分析师谁能解释和展示数据的方式，这些团体可以有效地使用。

了解更多:数据分析师做什么?

有了分析工具和技能，这些人高技术性职位是否能够筛选收集到的大量信息，以确定趋势，反思发现，并从数据中得出其他业务团队可以得出的结论做决定时参考．

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有效地展示数据

那些与数据打交道的人通常擅长分析和解释，但许多具有分析意识的人很难以一种既能提供信息又能吸引人的方式与他人分享他们的发现。然而，在现代职场中，对高级演讲技巧的需求至关重要;70%的员工报告说，在他们的领域的进步取决于这些能力，数据分析师也不例外。

“在学习数据分析时，你必须学习的关键技能之一是数据的蒸馏和呈现，”古尔丁说。“这是最重要的技能之一，因为如果你不能……有效沟通数据)，那么你分析的数据对任何人都没有用处。”

分析师们通过一种称为数据可视化．大多数情况下，这种实践侧重于图形和其他艺术元素的开发，以表示发现并在视觉上突出趋势、异常值或其他结论，努力将统计数据和基于事实的信息转换为引人注目的故事。

数据分析师拥有行业工具和软件程序表他们可以随心所欲地创建这些数据的艺术表现形式，这些产品在帮助弥合分析师的创造性差距方面已经取得了很大的进展。“(现在)工具更加复杂了，”古尔丁说。“他们创造了更艺术的方式来直观地呈现数据结果，这是自动完成的，因此分析师不必成为艺术家……(他们有)工具，可以为(他们)创建有效的可视化。”

数据讲故事vs.数据可视化

数据可视化数据叙事虽然交织在一起，但却是两种截然不同的实践;前者涉及创建收集到的信息的可视化表示，后者是关于使用人际交流来帮助观众建立与信息的联系。

根据Goulding的说法，有效的数据分析“仍然需要一个人谈论分析和可视化”，并且在这两方面都需要高水平的能力。然而，可用于数据可视化工作的软件和程序类型并不存在于数据叙事的同一级别。相反，利用收集到的数据构建引人注目的叙述和有效的演示的任务往往完全落在分析师的身上，许多人觉得他们的创造性技能不够。

为了弥补这一差距，数据分析师应该依靠许多有效的技术，这些技术是几个世纪以来故事讲述者用来吸引观众和交流信息的。继续阅读，了解更多关于这些工具以及在数据表示中应用它们的最佳实践。

数据分析师应该借鉴的4种讲故事技巧

1.分阶段组织你的故事。

大多数叙事在结构上遵循一种共同的格式。一个典型故事的主线被称为“故事”。Freytag的金字塔，这是德国小说家所建立的结构古斯塔夫Freytag基于他对19世纪戏剧的分析。通过他的工作，Freytag发现大多数故事都有情节点，可以概括为七个阶段。

Freytag金字塔的七个阶段

1. 博览会
2. 煽动事件
3. 并发症
4. 高潮
5. 逆转
6. 决议
7. 结局

虽然其中一些阶段可能比其他阶段在用数据讲故事时更相关，但能够确定最能引起观众共鸣的情节元素有助于理解如何构建人们可以投入的数据演示。例如，在识别发现时，提供一些背景信息(博览会)是让观众了解数据如何适应更大范围的项目的关键策略。同样地，在你的工作(高潮)的中心，以一个特别重要或可能令人惊讶的揭示来组织一个演示，比在一开始就分享最重要的信息更有力量。

这些策略利用了我们作为人类对以叙事形式呈现的信息的固有欲望，但根据具体情况处理每种情况也很重要。例如，如果你知道团队在你演讲之前已经了解了你的发现的背景，那么你可以选择花时间探索你的发现对未来的意义(结尾)。同样地，如果你知道你要演讲的对象喜欢快速和切中要点的事实，那么你就把精力集中在创建一个浓缩的弧线上，这样仍然可以有效地概述数据，但要以简洁的方式做到这一点。无论你选择关注典型讲故事结构的哪个方面，你的演示都将受益于这些元素的使用。

2.创建上下文。

一个强有力的故事能让读者感觉自己身临其境，生活在被描述的情境中。小说、戏剧和类似的叙事会花费大量时间在故事世界中创造这种详细的背景，以便在更深入、更亲密的层面上吸引观众。

当涉及到展示数据时，开发上下文的行为归结为创建一个丰富的框架，在这个框架中，您的发现可以得到最好的理解。要做到这一点，数据分析师应该问问自己，他们的受众是谁，他们需要知道什么——包括任何相关的背景信息、行业趋势或其他细节——以便建立一个背景，在这个背景下，您的数据将得到最好的理解。

现实的例子

例如，如果我们观察不同的小组可能会选择展示孩子们花在屏幕上的时间的数据，我们就可以看到信息所处的环境是如何改变叙述的。在时间的文章标题为“过多的屏幕时间会对幼儿的大脑产生持久的影响，这些数据是在负面的背景下呈现的，即据报道花在屏幕上的大量时间会影响孩子的发展。在CNN的文章标题为“研究发现，两岁以下儿童看屏幕的时间增加了一倍多，“使用相同类型的数据，但它是在一个更客观和事实驱动的背景下呈现的。这两种方法都是可行的，但同样的数据的双重用途应该证明，即使是像标题这样简单的东西也可以改变整个故事。出于这个原因，数据分析师应该花时间围绕所呈现的数据开发适当的上下文。

在准备演示文稿时遵循这一步骤还可以让你深入了解数据是如何与更大的趋势、对话或你要演示的组织的目标联系起来的。由于这些问题可能是受众在研究中投资的核心，因此将它们作为你的发现的框架来处理，有可能增加数据的影响力。

3.坚持线性时间表。

虽然有一些故事是通过闪回或时间线在过去、现在和未来之间跳跃讲述的，但最成功的故事是那些以清晰的开头、中间和结尾顺序讲述的故事。这是因为研究表明我们的大脑更喜欢线性叙事，数据分析师应该努力用类似的线性格式解释他们的发现。

通过解释你的发现来开始数据分析演示是很诱人的，尤其是在花了这么多时间研究非结构化信息以得出这样的结论之后。然而，在没有适当背景信息的情况下，埋头于一列事实和数据可能会疏远那些不了解其价值的人。

相反，你应该花点时间为你的“故事”打好基础，回顾一下组织试图通过数据分析解决的问题。提醒你的听众你们为什么来这里，他们会听到什么，以及为什么这很重要。

然后，在你的演讲中形成一个坚实的“中间”部分。这应该包括对你的发现的详细描述，以及它与原始问题的关系，使用细节、描述符和例子来充实信息。

以解释这些发现对未来的意义来结束你的演示。数据分析师认为原始数据本身最有价值，实际上是这些结论以及对数据对组织未来意味着什么的分析，在这些情况下对受众最有利。

4.通过调动情感来让它与人产生共鸣。

我们很容易认为数据和统计是个人的对立面。毕竟，在商业中，我们经常被教导要用事实和数字来处理情况和争论，而不是用情绪或感觉过时的概念据大多数研究显示。

然而，如果说过去作家的作品教会了我们什么的话，那就是当观众能在个人层面上与材料产生联系时，他们会更投入。哈佛商业评论对神经生物学和讲故事的研究发现，“以人物为主导的故事，加上情感内容，可以让人更好地理解演讲者想要表达的重点。”

这项研究还发现，科学地说，当演讲者能让观众在情感上投入一个单一的、集中的概念时，他们能产生最大的影响。成功的演讲者也应该有能力在不到一分钟的时间内与听众建立情感联系。

对于数据，与观众建立这种快速的、由概念驱动的情感联系的最佳方法是将你所呈现的数据与个人故事联系起来。如果你没有一个与主题相关的角色，试着创造一个虚构的人物角色，这个人物角色可能会受到你所发现的信息的影响。

虽然这种策略对于严格的数字驱动的主题可能不太有效，因为人类与他人的关系比他们单独处理数字更好，找到一种方法让观众与材料情感上产生联系可以产生非常积极的结果。最值得注意的是，这种联系让观众实际上回忆信息在一个情感背景下呈现的时间比没有它的情况下要长得多。

5.了解你的听众。

另一个有助于将冰冷的硬数据转换为受众可以投资的东西的有用策略是，仔细考虑这些数据与特定受众的关系。要做到这一点，你必须知道你的观众是由谁组成的。

例如，如果你在展示千禧一代的购买趋势，如果你的受众是由20岁或30岁的人组成，那么你就需要以一种非常不同的方式来构建你的数据，而不是由老一辈人组成。同样，如果你要报告大学毕业生的就业率，你向大学报告的数据和向职业招聘机构报告的数据会有很大的不同。花点时间用这种方式与你的听众建立联系，这对你的演讲有很大的帮助。

东北大学的数据分析

那些在东北大学教书的人raybet雷竞技雷竞技app最新版分析学专业研究硕士程序要明白分析师的工作不仅仅局限于数据库。为了让学生在这个数据驱动的世界中取得成功，东北大学在研究生分析课程中开发了实验课和顶峰课程，让学生能够与组织合作，并将他们的分析、演示和数据讲故事的技能应用到现实项目中。这种类型的从实践经验中学习这是东北大学的一个著名项目，它让学生们可以“用数据来涉足这个领域”，古尔丁说。

根据即将入学的学生在职业生涯中的位置和他们所拥有的技术技能，东北大学还提供独特的课程多种程序类型以及“进入分析程序的几种不同方式，”古尔丁说。“你可以在工作经验中没有太多数学、统计或分析方面的背景……(或者)我们为那些确实有更多技术基础的学生提供了另一种途径。”这些项目是对齐科学硕士计算机科学而且分析学专业研究硕士,分别。

无论学生选择哪个课程，他们都将在毕业时全面了解数据分析的许多必要方面，以及它与当今世界数据使用方式的关系。

古尔丁说:“大数据正在讲述20年前我们无法讲述的关于我们自己和世界的故事。”“而数据分析师(是那些)有能力……讲述这些故事的人。”

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