17、数据沟通的艺术：从解释性到探索性

数据沟通的艺术：从解释性到探索性

在数据驱动的时代，有效的数据沟通至关重要。无论是向领导汇报销售趋势，还是与团队成员分享业务洞察，选择合适的沟通方式和媒介都能让信息传递更加清晰、高效。本文将深入探讨解释性和探索性数据沟通的特点、方法，以及常见的沟通媒介如仪表盘和信息图的应用。

解释性沟通：明确需求与更新数据

构建清晰的解释性沟通需要精心规划和需求收集。要引导受众，就必须明确他们从你的工作中真正需要什么。因为利益相关者最初提出的要求往往并非他们实际所需，通过追问额外的澄清问题，有助于理解他们的真实需求。在解释性工作中，要紧密围绕这些需求。

在最终的沟通中，通常没有足够的空间展示所有构建的图表，因此需要根据受众的目标，艰难地选择要包含的内容。

当需要用新数据更新解释性沟通时，可能会遇到新数据点不支持原有洞察的情况。以虚构的航空公司Prep Air为例，负责票务收入的Claire在进行数据分析时，发现销售突然下降的异常趋势。她开始制作解释性图表向经理Preet汇报，但数据不稳定且频繁更新，故事可能在她展示之前就发生变化。即使趋势持续，数据更新导致的指标增减也可能需要她重新制作整个图表。

如果在可更新的数据集上构建数据的解释性视图，需谨慎操作。若数据在Claire与Preet分享分析之前会更新，她应确保沟通中包含的任何值或注释以及图表都会随之更新，并检查分析，确保数据更新时原始信息仍然成立。

解释性沟通的关键：明确“所以呢？”

仅仅分享发现是不够的，解释性沟通应清晰解释发现并形成连贯的信息。在形成解释性视图时，可以问自己以下问题：
- 信息是否有多部分？
- 哪些图表能清晰讲述信息的不