讀者來信：

親愛的安妮：這個月底我就要畢業了，我的專業是市場營銷，即將在一家大型消費品公司擔任營銷和品牌管理的實習生。這件事很令人激動，不過我擔心一件事。我未來的老板和公司的另外一些人昨天帶我和其他新員工去吃午餐，他們一直在聊我們將如何在今年晚些時候和明年越來越多地運用數據可視化，給公司包括部門管理在內的其他部門進行演示。我在谷歌上搜了一下數據可視化，大致了解了它究竟是什么，不過我真的覺得自己需要找到切實可行的辦法來在工作中使用它，或至少理解其他人是怎么用它的。您或您的讀者有什么相關建議嗎？——來自辛辛那提的孩子

回信：

親愛的辛辛那提的孩子：當然有。首先，你得先去買一本新書：《視覺組織：數據可視化、大數據以及尋求更好的決策》（The Visual Organization: Data Visualization, Big Data, and the Quest for Better Decisions）。科技顧問和大數據專家菲爾•西蒙在書中詳細地講述了最早采用數據可視化的eBay和歐特克（Autodesk）如何利用這項技術來幫助他們理解大量繁雜的數據，同時用明確、有趣、互動性強的方式把數據表現出來的。

根據西蒙的說法，盡快了解這個領域是個十分明智的選擇。他表示，隨著各家公司越來越依靠有數據支持的決策，“數字計算能力將和讀寫能力一樣，成為想要保住飯碗的人們必須掌握的關鍵技能。如果你真的討厭思考數字，解釋他們對你的業務的意義，那這個劣勢將越來越難以被遮掩。”

西蒙表示，盡管計量分析領域仍然處在起步階段，但許多公司真正的業務骨干已經是“混合型員工”了。他們在當下的工作中，可以根據數據來作出更好的決定（比如營銷），也可以將數據轉換為能夠激勵其他人的圖表。他指出：“餅圖和柱狀圖過于局限，也不具備交互性。而數據可視化的關鍵恰好就在于交互性。”如何入門？他提供了以下方式：

學會一兩種新工具。西蒙說：“認為Excel是***展現數據的方式，這種想法非常愚蠢”，他指出，許多功能強大的數據可視化軟件都是免費的，比如D3.js。他說：“這軟件很流行，不過它的技術門檻不低，所以從Google Docs開始可能更好。Datawrapper是另一款優秀、免費而且開源的數據可視化工具。”他建議體驗這幾款產品，直到你熟悉它們的工作方式和功能。

翻開塵封的數理統計課本。西蒙說，隨著數據迅速成為商務中的通用語言，“你也許不必再在營銷時建立卡方分布，但是了解基本的概率與數理統計顯然不會是什么壞事。比如說，知道正態分布是什么，分清I型錯誤和II型錯誤的區別。”

與數字為伴。西蒙建議，練習閱讀大量數據，從中提取那些你能夠將之可視化的意義。“如果你可以得到公司的企業資源規劃解決方案、人力資源數據或客戶數據，可以看看它們。政府機關和其他機構（包括球隊）也會在網上發布各種各樣的數據。” 如果你喜歡籃球，可以登陸Vorped觀察球員的數據在數據可視化的過程中累加的過程。

稍微學點設計。西蒙說，作為一個營銷專家，毫無疑問你已經知道了許多基礎知識，比如不同的顏色，以及“字體和間距這些微妙的元素”會引起顧客怎樣特別的反應。“近來，設計是一個迷人的話題，尤其是在數據可視化領域。它對實現信息的可接受至關重要。”他補充說：“深諳設計之道，表現出你知道如何利用設計，這些可以讓你與‘純粹的數量分析專家’比起來更有優勢。”

了解聽眾。西蒙觀察到，一旦你開始熟悉用可視化的方式展現數據，你會發現“公司中不是所有人都樂于接受數據所說的內容，尤其是如果他們不喜歡數字，或者說如果他們拒絕根據數據制定決策的話。所以你需要知道怎樣講故事，如何‘推銷’可視化數據體現的內容。”

同時還要關心你的聽眾。西蒙說：“對一群技術人員或搞營銷的同事，通常情況下你可以講得更細，因為他們可能對你得出結論的過程很感興趣。”不過如果你是向高管匯報的話，他建議采用另一種方式：“提供能夠支持觀點的數據，但除非你被問到，不要事無巨細地解釋它們，否則你會讓許多高層領導感到極端厭煩。”

討論：如果你在工作中使用過傳統的餅圖或電子表格之外的數據可視化方法，是什么幫助你掌握了這些方法？歡迎在回復討論。