【為什麼我們挑選這篇文章】在這個數據爆炸的時代，使用數據來作為判斷決策、執行計畫的能力變得非常重要。但是密密麻麻的數字其實不好讀，想要精準呈現資訊，並需要經過消化，而最常見的方式就是把資料視覺化。
芝加哥 Truth Labs 的共同創辦人兼創意總監日前在 Medium 網站發表了一篇文章，問問同樣是設計人與數據狂的你們──用數據說故事很好，但是用對方式了嗎？（By責任編輯鄒昀倢）
- 一、不同的使用者，關心不同的數據
無論你設計的是哪種系統或服務，一定會接觸到大量且不同的使用者和使用者身分。舉例而言，執行長、主管與分析師是最常見也最典型的職業身分，每個都有不同的工作模式與數據需求。
面對這些不同身分時，最好能夠針對他們獨特的使用規律，為他們量身打造一個資訊架構和模型。設計數據圖就像創造藝術品，將一個單一藝術品呈現給一整群觀眾是一件很棘手的任務。無論你多認真、詳細解釋這件作品背後的典故和意涵，都沒辦法保證每個人都能夠看見你眼裡的意象。
因此，為每種用戶身分設計專屬的模板，會讓你與你的客戶能專注討論同樣的事情，並讓這些重要資訊顯而易見。
二、直接把重點寫清楚、講明白
簡單來說，就是直截了當地將他們最需要知道的重點資訊放在第一眼就能看見的地方，接著將剩餘或說明資訊層次性地在其餘版面依序列出。
要達到快速、有效、仔細地傳達資訊，關鍵就在避免讓資訊散落在畫面各處，而要將它們具條理地統整，把最重要的資訊先給用戶看，在逐一補充相關的其他資料。
誠如英語工具書《英文寫作的魅力》所說：「如果你將重點散佈在整篇文章的各個段落之中，讀者不但會看不懂每片資訊想表達什麼，還會抓不到整篇文章的目的與重點究竟為何。」UX 設計師們應該將這點謹記在心。
可以像雜誌排版一樣，將資訊以方格的形式排列，會比較淺顯易懂，讀者和用戶也不容易迷失於大量的資訊中。
- 三、幫訊息找到最適合的視覺呈現方式
依據數據類型的不同，選擇最適當的呈現方式。
數據報告中最常見的錯誤之一，就是在該使用直條圖的時候用了圓餅圖，或是在該用圓餅圖時用了直條圖，或是其他類型的數據圖。
以下有幾個步驟，可以讓你避免這種尷尬的情況發生：
1.從裸數據開始看起
最原始的表格式數據是最難讀懂的，但也是分析數據的第一步。這些裸數據能讓你從數據原始的樣貌來思考，這項報告中有那些變數、這些參數又會如何互相影響？
你可以使用這些工具來幫你找到數據之間有趣的關係：
– Charted：Medium 設計的自動數據視覺化工具
– Designing Better Charts with Google Sheets, Illustrator, and Sketch
– Tableau：這是目前最好用的數據工具，但非常非常貴
數據分析真的沒什麼捷徑，只有不斷嘗試創造不同的數據組合，才有可能得到令人滿意甚至驚豔的結論。
2.離散資料 VS 連續資料
根據數據特性的不同，就有不同的呈現方式。要選擇最有效的數據呈現方式，就要先知道自己在處理的是哪種數據：
1) 離散資料：以整數計算的值，例如個數、人數等只能按計量單位計算的值。
2) 連續資料：在一定區間內可以任意取值的資料，例如規格尺寸、身高體重等只能測量或計量而得的值。
通常而言，直條圖是表現離散資料最直觀的方式，而線性圖就比較適合呈現連續資料。
- 四、你的圖表呈現想要規規矩矩還是大膽創新？
身為一個數據圖像設計師，你要隨時反問自己：「我要冒險創造獨特的數據圖像，還是選安全保守的傳統模型？」
跟人生態度一樣，數據圖像也有兩種精神：「以不變應萬變」跟「冒險犯難找自己」。表格、直條圖、線性圖就是前者，無論什麼數據都能規矩如一地整齊呈現，但他們基本上也沒什麼特色。
從一個設計師的角度而言，作品應該要兼具獨特和實用才算成功。為每組數據設計獨一無二的視覺圖像，便能加強每一片資訊的實用性、吸引使用者的注意力，以及最有效地達到溝通的目的。
不過，要謹記在心的是，雖然我們鼓勵設計師回應數據和科技技術的需求，自己設計呈現圖像的方式，但還是要準備一個備用方案，以免客戶偏好保守一點的視覺效果。
- 在完成圖表之後，記得問自己「所以呢？」
把數據攤開來檢視的主要目的，就是讓使用者能夠使用它們──做決策、研究、預測未來趨勢等等的任何行動。很重要的一點是，使用者不是來讚嘆你所選的配色或圖樣的，他們需要的是設計作品背後的實用性和參考性。
因此，在你完成你的報表之後，反問自己：「所以呢？」仔細檢視每一張圖表、物件、表格和圖像，然後思考使用者會從這些東西得到什麼結論。很多時候你會發現自己對一張圖表沒多大的感覺，甚至覺得這張圖表不重要，這就代表你該重新思考呈現數據的方式，或是減少一些不必要的資訊。
要顯而易見地展現資訊，另一種方式就是以文字為主、圖表為輔，直接用文字把重要的資訊傳達給使用者，而不要完全依賴需要被二度解讀的圖表或圖像。針對精密而重要的數據，這個方法是使用者們最喜歡的──不過就像之前所提到的，每個使用者都有不同的身分，所以還是要依狀況而定。
數據圖像跟所有類型的設計一樣，是一種平衡藝術。嘗試用獨特的方式呈現你的數據，但不要太浮誇；選擇適合你的數據類型的圖表，並不要忘記有層次地列出你要傳遞的資訊。
（本文相關資料來源：
- Medium〈Designing Data-Driven Interfaces〉
- InformationWeek〈10 Data Visualization Tools To Bring Analytics Into Focus〉
- Business 2 Community〈3 Key Criteria When Selecting Data Visualization Tools〉）
圖片來源：Cory M. Grenier，CC Licensed）