Impacting Decision-making

Compelling narrative

「引人入胜的叙述」

在我们从数据中找到相关见解后，我们必须找到一种有意义的方式将它们呈现给我们的目标受众，使用仅包含关键点并帮助我们推动变革的叙述。

换句话说，我们需要一个引人入胜的叙述或相关事件的描述来组织信息以吸引观众并让他们关心共享的结果或信息。

Narrative structure

这一切都归结为一个指导我们如何呈现故事的结构框架。 想象一下，作为沟通工作的一部分，我们正在向一家食品公司展示结果。

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在开始我们的数据故事之前，我们应该提及背景

• 详细说明是什么问题激发了分析
• 在之前的情况中发生了什么变化值得进行分析
• 以及分析的重点对象是谁。
  • 我们是否在分析来自客户的数据？来自员工？或者是其他东西？

在我们的案例中，我们提到公司的总利润在过去三个季度有所下降，这与管理层的预期相反。

我们应该提供导致问题的因素的证据。但我们应该只包含相关信息，而不是会使听众负担过重的详细数据。

• 我们分析数据发现，芯片销量增长了20%
• 然而，甜食的销售额总体下降了 30%。

所有的证据都应该导致高潮：我们介绍我们分析的核心发现的那一刻。它应该清楚地说明如果不做任何改变会发生什么。

我们预测，如果公司不做出决定，明年将亏损1000万美元。

揭示主要发现后，我们应该

• 通过推荐要采取的行动方案 来 完成对潜在解决方案和机会的探索 。
• 如果我们想影响决策过程，我们需要积极主动并引导观众了解如何处理我们的结果。

因此，根据我们的预测，为巧克力品牌重塑并提供特别折扣可以实现 20% 的利润。

通过这些步骤，我们创建了一个能够引起观众兴趣的叙述。

Building narrative

运行分析时，您可能会查看几件事情，这反过来会推动您的叙述。

• 我们可以探索特征如何随时间或时间周期模式变化，例如，巧克力销量如何在夏季较低而在冬季较高。
• 我们可以关注两个事物如何相互关联，例如巧克力价格和客户评级，或者显示成人和儿童巧克力消费之间的异同。
• 此外，我们可以在数据中找到群体，例如 高巧克力和高咖啡消费者 与 低巧克力和低咖啡消费者。

当我们制作我们的叙述时，我们需要确保这些数据点构成一个相关且相关的故事。

Summary

• 随着时间的推移变化：巧克力在夏季较低，在冬季较高。
• 相关性：巧克力评级与价格
• 比较：两个年龄组与巧克力消费量
• 聚类：咖啡和巧克力消费量不同的群体

Case

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