每天十分钟，搞定咨询面试最头痛的数据分析！
咨询工作很大的一块内容，是从繁杂的数据中提炼洞见，并用可视化的方法呈现出来。
这也是咨询面试考察的重点之一。
需要你能快速将图表中传达出的信息与噪音区别开，提炼出真正的洞见，需要你能选择用合适的方式呈现数据，清楚地支撑你的观点。
这种能力是一种天分，需要你反复练习才能将它变成一种技能。
最有效的训练方法，是找到制作好的汇报文件进行研究。仔细学习其中的图表和分析方法，研究他们是如何讲故事的。
掌握图表不仅仅意味着学会使用Excel和Tableau, 你还要知道你的数据和观点到底用哪种图呈现更好：到底是饼图、表格、线性图、气泡图还是瀑布图等等。
比如我们拿"The Economist"上面的图表来看，分别举几个好和坏的例子。
好的例子：
观点清晰，一目了然
散点图 (Scattered Chart) - 诺贝尔奖得主的年龄在不断变大
折线图 (Line Chart) - 美国犯罪率在不断下降
气泡图 (Bubble Chart) - 啤酒厂更多建立在非宗教地区
坏的例子：
信息太多，抓不住重点
柱状图 (Bar Chart) - 全球货运行业的盈利能力下滑很快
自助式数据图 – 美国大城市的犯罪率
好的例子
观点清晰，一目了然
散点图 (Scattered Chart)
诺贝尔奖得主的年龄在不断变大
很多科学上的研究成果是实验性质的而不是结论性的，因此评奖委员会需要等待多年，才能看到某项成果的长期影响。
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散点图是一种显示最大最小值和分布的可视化方法。
经常被咨询师用来向客户展示：我们使用了这么多数据，因此你要信任我们。
在散点图的基础上, “The Economist”加了一条趋势线—它展示了本文的核心观点：诺贝尔奖得主年龄大多较大，且在逐渐变大。
散点图的优点非常明显，它比文字信息更直观。
然而，散点图没办法透露一些更深层次的信息。比如，文章中提到的一些信息点：没有任何一个小于50岁的人被授予经济学奖。112位文学奖的获得者只有9位小于50岁。自2000年以来，在化学，物理和医学方面获奖者中只有8%在50岁以下，而上个世纪得奖者中有36%”
折线图 (Line Chart)
美国犯罪率在不断下降
“The Economist” 清楚地说明了，在过去35年间，暴力犯罪、谋杀和财产犯罪的总数都下降了。一个明显的例子是1990年纽约市的谋杀犯人数是2245，去年这个数字是352.
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折线图是最好的图表之一，清晰明了。
你从一米之外都可以看明白它在讲什么。这就是你需要传达信息的清晰的程度。
气泡图 (Bubble Chart)
啤酒厂更多建在非宗教地区
这个结论似乎显而易见，很多咨询顾问可能都会这么想。有时候，数据只是在证实你已有的想法。经济学人的研究表明，一个地方啤酒厂的数量和该地区宗教渗透比例成反比。
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气泡图很有趣，它采用标准曲线图 (X和Y轴)，并添加1个维度 (气泡的大小)。在Y轴 (人均啤酒厂)，佛蒙特州是很高的，但实际山这是一个很小的州和很小的啤酒生产总量 - 你看泡沫的大小就知道了。
新泽西州和阿拉巴马州的啤酒生产量都较小 (都是小气泡)，但新泽西州的宗教信仰程度要少很多，人口却是阿拉巴马州的两倍。
坏的例子
信息太多，抓不住重点
柱状图 (Bar Chart)
全球货运行业的盈利能力下滑很快
“The Economist” 指出，现在航运能力过剩（太多船只），且需求是下降的。 结果是波罗的海干散货的价格指数自2008年高点以来下跌了95％。集装箱线路今年将亏损100亿美元，韩进集团 – 全球第七大班轮公司正在申请破产。
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这张图表是可以支持这个故事的。 图形不错，但是有点数据太多的感觉 - 大量的数据无法支撑一个强有力的观点。
这篇文章更多地谈论供给、需求和盈利能力，而不是联盟，因此图形的说服力不够，或者如果联盟和并购是最终想要表达的内容的话，文章就应该多讲一些相关的有说服力的事情。
这在咨询工作中很常见的，经常是PPT的故事和我们嘴里说的话不是在讲一件事。
自助式数据图
美国大城市的犯罪率
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这张图太乱了！
它显示了多个数据元素，一般在一个报告中，可能会将其分解为4-5个不同的页面。将他们放在一起，拿来做参考是有用的，但合起来并不能讲一个完整的故事，它在试图讲很多故事。
这就像一个自助餐 - 你可以坐在那里选择你想要的，但对每个人来说都不是最特别的。
这里有从最少暴力犯罪的城市（达拉斯）到暴力犯罪最多的城市（印第安纳波利斯）。
这里也有展示全国平均水平的线，来说明你所在的城市到底是“线上”还是“线下”。
但这并不是一个很有说服力的图表，这只是那种你可能会放在附件页面中的东西。
聪明的咨询顾问会按照城市的犯罪率统计，尝试建立犯罪率与地理、经济增长、移民，行业组合等之间的关系，并形成自己的洞见。
纯粹的数据自助图只会换来客户的一句简单的：SO WHAT?!
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