如果数据讲故事本身就是故事主题，那么，主要故事情节开始于20年前。而当有人讲述数据故事时，这个问题一直被提出：什么是数据故事？

起初，答案似乎很明显：包含可视化数据的图表和其他图形。随着Tableau、Qlik和其他自助服务商业智能（BI）供应商的兴起，这种早期数据故事的观点开始演变。他们使数据可视化工具更广泛地可供用户使用，帮助他们解释分析应用程序的发现，并帮助推动业务决策。

然而，在数据故事从业人员的领导下，事情继续发生变化，他们引入传统的叙事技巧来充实故事，并使它们更具吸引力和引人注目。现在，用数据讲故事已经演变成各种方法和哲学，每种方法和哲学都有自己的从业人员和理论家。

在本文，我们将详细介绍数据讲故事的7种方法。下面提及的每个人的方法都有独特的重点，他们分别使用不同方式来讲述数据故事。但他们都有着共同的目标，即使用数据故事来支持企业中的数据驱动决策。

1. 利用“数据通信”进行有效的数据故事讲述

第一个数据讲故事方法来自Forrester Research的高级分析师Kim Herrington。她讲故事的多样性是由内部公司沟通的变化所推动：用Forrester的用法来说，数据通信或DataComs。DataComs概念旨在帮助所谓的洞察力专业人士团队优化他们的沟通和协作流程，以更好地为业务决策提供信息。

正如你对咨询公司所期望的那样，Forrester对数据故事讲述有正式的定义：它是“定义、分析、构建、演练、整合和传达数据集中发现的见解的艺术。”数据素养是分析计划中讲故事的常见搭配，是“在业务优先事项和结果的背景下识别、评估、合作、沟通和应用数据的能力”。DataComs旨在填补数据素养和讲故事之间的差距，以便更有效地沟通数据见解，例如，通过内部委员会和用户社区。

从实际数据讲故事的角度来看，Herrington强调准备工作。例如，她首先根据数据见解来定义她希望受众如何以不同的方式思考业务问题。那么，她希望他们能做出什么改变呢？这有助于构建数据故事及其结论。她说：“我要直截了当地写下这些行动，非常直截了当地说，’你需要做1、2和3’。”

2. 先讲故事，数据为支撑

Data Storytelling Academy的联合创始人、Analytics on Fire播客的主持人Mico Yuk表示，她在数据讲故事的方法中借鉴了好莱坞的技术。Yuk的BI Brainz网站引用了她的这句话：“从故事开始，用户会信任你。从技术开始，他们会忘记你。”

她在接受采访时说，报告或BI仪表板“似乎是数据故事开始的地方”。“但在你获得数据之前，我进入你大脑的东西实际上是故事的开始。”

Yuk将数据故事讲述描述为“获取数据，并向其中添加到我所说的触摸、感觉、气味和基本情感。”她补充说，这样做会使数据栩栩如生，并“激活感官”。

她关于数据故事讲述的辅导框架有三个主要部分：关于数据，英国问什么、写什么以及可视化什么。Yuk说，到目前为止，她的大多数客户都希望她把80%的培训时间花在问什么和写什么上。数据可视化对他们整体来说似乎不太重要。

在数据故事中，Yuk鼓励使用“视觉词语”来让人想起图像，并鼓励使用“视觉动作词语”来暗示行动。她说，这些比商业中使用的很多日常词汇更有效地引发情绪反应。

Yuk邀请学生在辅导课程中感受自己的差异。在一次练习中，她让他们画出当他们听到常见的商业词汇时想到的第一个图像，然后是更情绪化的词汇。Yuk说，增加和减少等词往往会提示无生气的图像。但是，例如，当增加被提升所取代时，学生们会画出“各种有趣的、生动的东西”。

3. 减少数据故事中的数据开销

咨询公司DecisionViz的总裁Lee Feinberg和Yuk都认可的一件事是：数据在数据故事中的作用。事实上，在这种情况下，Feinberg宁愿根本不说数据。他说：“很少人会真的关心数据。这只是讲故事。或者说是文字，或者可视化。我认为，通过使用“数据”这个词，有时会把人们推开。”

Feinberg在讲故事、分析和可视化主题方面提供咨询和教学已长达12多年；目前，除了在DecisionViz工作外，他还是芝加哥大学应用数据科学硕士课程的教学助理。他说，数据故事讲述者面临的真正挑战是如何提供更好的演示。

Feinberg称：“你试图说服人们接受你的建议，或者你试图根据你的见解教育人们，也许你只是在讨论他们]接下来要做什么。”当他听演示文稿时，他并不关心数据本身。“我关心的是这意味着什么。”

但数据仍然涉及其中，它为商业决策提供重要基础。Feinberg想要解决的问题是开销，即将数据作为为数据故事的一部分所涉及的开销。他说，他认为这是数据故事讲述者及其受众面临的问题：创建自定义数据可视化，并弄清楚如何理解它们，这都太耗时。

Feinberg声称已经开发一种更快、更低成本地完成这些事情的方法。他说，对于每个项目来说，别再提创造力，并移除从0开始制作的图表。他的Design To Act方法使数据演示文稿采用模板，并遵守一套显示各种类型数据的规范。

这种方法旨在帮助仪表板开发人员和数据故事讲述者摆脱设计问题，并让他们思考他们首先为什么要创建仪表板或可视化。信息是什么？要解决的业务问题是什么？Feinberg的方法还旨在帮助业务利益相关者更容易看到数据对他们意味着什么。

4. 通过引人入胜的讲述“构建世界”

Paulina Davila是金融服务公司摩根大通的劳动力分析副总裁兼数据可视化和故事讲述主管。她对数据讲故事的可能性很着迷，但表示这是一项需要练习的技能。她补充说：“练习真的很重要，让你更舒适更自然地讲故事。”她补充说，还需要意识到这是一项重要且有效的活动。

摩根大通于2022年招聘了Davila，因为她的数据专业知识以及她在以前的工作中获得的营销和广告技能。也许与数据故事讲述最相关，她知道如何创造有市场价值的信息。

在很久以前，她现在不记得具体情况，Davila被建议仔细观察引人入胜的电视节目、电影或小说，并剖析它们的叙事弧线。在这样做一段的时间后，她认识到故事情节如何发展，其他事物被纳入其中，角色开始出现。很快，她开始在数据故事中应用这些叙事技巧。

5. 使用“见解漏斗”来构建和创建数据故事

Brent Dykes在一家受欢迎的BI和数据可视化工具供应商工作时，他顿悟道：“仪表板不是讲故事。”一位高级经理告诉他，他听不懂他在说什么。Dykes最终离开了公司，他拒绝透露该公司的名字。自2021年以来，他一直是培训公司AnalyticsHero的创始人兼首席数据故事讲述者。他也是《Effective Data Storytelling》一书的作者。

Dykes说：“我更倾向于数据故事讲述中的人性。他补充说，作为人类，我们在传达我们对数据的发现和见解方面仍然发挥着核心作用。在讲述数据故事时，“尽管技术在增强，但它不会自动化。”

Dykes说，但数据分析“长期以来确实有一种报告的心态”。在他看来，从基本的BI报告转向数据故事讲述需要转变心态。

第一步是他所说的叙事报道。这是报告和解释。Dykes说，但叙述性报告仍然被构建为报告，而不是一个令人信服的故事。它可能包含多个故事片段，但并不是关联这一切的故事。后者是他认为真正的数据故事讲述。“我不会同时讲多个故事，这是关于一个故事。”

为此目的，Dykes推广了“见解漏斗”的概念，将原始数据细化为数据故事。首先是数据框架和探索。漏斗顶部的数据是通过关键绩效指标、战略目标和业务目标的视角来审查。其中一些不可用或不重要，但通过该筛选的内容会进入报告或仪表板。

下一级产生故事框架。Dykes说：“我们开始发现事情。我们开始看到见解。”在漏斗的最低层，数据故事被澄清并创建。这里解释了数据，明确其含义，并根据数据提出建议。“这不仅仅是，’哦，这里有一个见解。’这更多的是关于说服，以及采取行动。”

但根据Dykes的说法，见解是有效数据故事的关键因素，真正的见解不仅仅是一个有趣的点。他表示：“它以意想不到的方式改变我们的理解，无聊的故事没有这种效果，没有戏剧性。然后，这种见解让我们想说，’我们需要改变我们的营销。’或者，’我们需要改变我们的产品设计。’这里会带来改变。”

6. 转向更具互动性的“数据讲故事2.0”

Dykes设想了一条从数据到故事的明确路径，而讲故事的先驱Zach Gemignani则采取了更富有哲理的方法。他赞同Dykes对数据故事的信念，将注意力集中在有意义的数据上。但他质疑了一些关于数据可视化的基本假设，并认为关于数据集只有一个故事可以讲述。

Gemignani是分析咨询、开发服务和软件提供商Juice Analytics的联合创始人兼首席执行官。当他于2005年进入咨询业务时，数据可视化才刚刚开始发展。数据故事是单向的演示；它们为数据分析项目提供了一个顶点，并依靠视觉承载每个故事的观点。Gemignani称该模式为数据讲故事1.0。

他说：“人们轻松地走进来，并认为好的数据故事讲述直接来自视觉和数据。”在这个概念中，讲故事的人大步进入，完成数据分析并得出结论。但遗漏一个关键因素：这个过程中，数据分析师和讲故事的人做出的选择。

第一个选择是选择要使用的数据。在准备数据、分析数据和决定数据故事时，会做出其他选择。但数据讲故事的人是否假定找到了“正确的”故事？如果选择了不同的数据或准备了不同的数据，会发生什么？或者，如果同一数据集在分析团队或目标受众中产生不同的故事呢？

随着Gemignani自己对数据故事讲述的想法的演变，开始出现多故事讲述者模式。当他在Juice的团队开始研究该公司的Juicebox数据故事讲述工具的自助服务版本时，他们已经抛弃了单层的假设。该工具最初于2020年发布，专为“寻找故事”而设计。它允许用户检查数据，尝试理论，对可能性进行分类，并得出一个故事——或多个故事。Gemignani称其为数据讲故事2.0。

并非每个人都像他那样，对交互式数据探索和故事查找充满热情。Gemignani回忆说，当著名的数据故事作家、演讲者和顾问Nancy Duarte看到Juicebox时，“她很困惑，’我不明白，如果你每次点击时，故事都会改变或信息也会改变，你怎么能讲述一个故事。’”

此后，Juice在Juicebox中添加了一个传统的讲故事选项，供那些喜欢较少互动和更专注、线性演示的用户使用。Gemignani说，对某些人来说，混合任何数量的探索而不是纯粹的解释会破坏故事及其信息。在这种情况下，正如他所说，“策划者”会检查数据并决定一个故事。然而，互动探索选项仍然适用于他最初设想的讲故事2.0用户。

7. 策划选择推动数据故事讲述

和Gemignani一样，Andy Cotgreave考虑了有关数据故事讲述者选择的问题。Cotgreave是全球大型数据可视化竞赛 — Tableau 的 Iron Viz的主持人。但他的日常工作是Tableau的高级数据传播者，Tableau在2019年被收购后现在属于Salesforce。

Cotgreave说，好的数据故事开始形成最基本的选择：使用哪个数据。这可以一直到为分析而收集的原始数据点的选择。他说：“讲故事取决于你何时存储的数据。”存储了哪些数据，遗漏了哪些数据，这会影响最终的故事讲述。

Cotgreave表示，但数据故事讲述者有义务选择和策划故事。“你可以选择从收集的此数据集中显示A和B的平均销售额，并且你可以根据你选择的平均值讲述两个非常不同的故事。”例如，平均值可能会显示其中一个产品的销量超过另一个产品，但如果使用中位数平均值，这个顺序可能会逆转。

Cotgreave称：“没有’单一的真相版本’。对于BI供应商来说，这是一个销售工具。”在他看来，数据收集是关于你使用哪些数据的精心策划的决策。分析数据并得出见解以用于数据故事中，是对所选数据集中所包含事实的精心解释。

Cotgreave指出，为了创造一个有效的数据故事，最好首先就最基本的决定达成一致：问什么问题？将使用哪些数据？故事是什么？在他看来，数据故事讲述者将作出最终决定。