摘自《业务可视化分析：从问题到图形的 Tableau 方法》第四章
从问题到图形：不同年代的视角
遨游在Excel的时代，笔者还没有意识到问题和图形的关系，习惯性的方式是基于数据透视表（pivot table）尝试多种内置图形，然后选择“看上去比较合适”的那个。直到使用了Tableau，才意识到这种“试错法”效率太低，应该有更好的选择逻辑。那么，更好的逻辑在哪里呢？
4.4.1 麦肯锡《用图表说话》中的三步走方法（Excel 关键词版）
在尝试很多方案后，唯一打动笔者的是它简单有效，
在这本书中，作者基恩·泽拉兹尼提出了“信息—相对关系—图表形式”的三步走方法，简要概括如下。
（1）“由你所想要表达的主要信息来决定图表的形式”“突出最重要的数据，并且以之确定你的信息”。
（2）从5种基本类型确定问题的相对关系，即“成分相对关系、项目相对关系、时间序列相对关系、频率分布相对关系和相关性相对关系”。通俗而言，即（部分与总体）占比、（部分与部分）排序、时间序列、分布和相关性。
（3）不管信息和相对关系是什么，都会将问题引至5种基本图形中的一种：饼图、条形图、柱状图、折线图和散点图[2]。
关键是，如何从信息中确定问题的相对关系呢？图4-2所示为书中介绍的使用信息中的关键词来判断的方法，这些关键词通常为副词、状语等，用于修饰问题中的主要字段。
图4-2 《用图表说话》中的基本图形与相对关系（参考图书插图后绘制）
在笔者看来，这种基于修饰词的判断方法虽然快捷，但并不准确，同一个问题，不同的人表述方法多有差异，不同语言环境下的表述方式更是千差万别，这就给识别和提取关键词增加了难度。当然，这也与Excel及类似工具没有像Tableau一样清晰的字段分类有关。
因此，本书借鉴了基恩·泽拉兹尼的三步走思路方法
4.4.2 FT可视化词典
由Financial Times Visual Journalism Team出品的“FT可视化词典”（Visual Vocabulary）旨在帮助设计师和新闻记者高效选择图形，如图5-3所示[3]（完整页面）。
| 图4–2 FT可视化词典 |
这个分类方法比《用图表说话》更加细致，增加了“离差（deviation）”“规模（magnitude）”“流向（flow）”3个分类。从广义的角度看，前两个新分类的大部分可以纳入其他几个大分类中。流向除了基于地理位置的路径流向，其他的样式略有难度，通常超过了业务分析师的范围，需要专业分析师或者IT成员借助各种高级工具来实现。因此，为了保持整体的简洁，本书也没有单列一类，为了保持整体的简洁，
相对而言，这是一个较为实用的可视化分类方法，
4.4.3 Abela的“图形推荐”逻辑
学习可视化的初级分析师大多见过很多“炫酷”的可视化分类图形，有的“过于复杂”，有的“过于简单”。站在业务分析师的角度，如何
图5-5所示为笔者在早期学习时遇到的一个可视化选择路径图——“Chart Suggestion—A Thought Starter”[4]。它起初吸引了笔者的注意力，但是几年下来，笔者却难以把它应用到自己的学习和实践体系中，它的逻辑一再使笔者迷失。Stephen Few在其文章中，也批评了这个简单体系背后的“混乱”。
图55
不过，在这个看似其中中
因此，Abela的可视化图形选择，可以视为此前的简单选择逻辑的延伸，也是本书的“业务分析方法”的前奏。
接下来，本书将以Tableau的逻辑为基础，详细阐述笔者的业务分析方法。
[1] [美] 基恩·泽拉兹尼，《用图表说话：麦肯锡商务沟通完全工具箱》，清华大学出版社，2013年10月第1版。这本书是建立在Office软件基础上的，但是思考方法值得借鉴。
[2] 这里柱状图和折线图既代表随时间的趋势变化，也代表直方图的频率分布。
[3] 相关的分类图片来自GitHub页面。
[4] 源自Dr. Andrew Abela的图书Advanced Presentation by Design和 Stephen Few的博客文章Visual Business Intelligence。
