掌握数据讲故事的艺术：数据科学家指南 - KDnuggets

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掌握数据讲故事的艺术：数据科学家指南
照片由艾萨克·史密斯 on Unsplash

如果您正在考虑成为一名数据科学家，或者已经是一名数据科学家——您将阅读或了解所需的技能。您将需要一种编程语言、对数理统计的理解、创建数据可视化的能力等等。

如果您正在考虑成为一名数据科学专业人士并需要一些指导，请查看这篇文章：通过五个步骤成为数据科学专业人士.

尽管您的大部分时间将花在数据准备阶段，试图查找和清理数据——数据科学还有其他重要元素。

一旦您发现了您的宝贵见解，如果它是趋势、模式或可视化——您将需要能够解释这些。作为数据专业人员，非技术人员可能很难理解技术语言。

如果您是技术人员，将您的信息传达给非技术人员可能具有挑战性。您不仅会遇到非技术人员，而且您可能正在与更喜欢通过可视化或项目运行进行解释的人打交道。

因此，一旦你有了发现，你就需要迎合各种各样的人——掌握如何做到这一点可能很困难，但它是可以实现的。

让我们开始吧…

作为一名数据科学家，我知道很多利益相关者或经理不会来自技术背景。因此，您日常团队中使用的一些术语对他们来说是陌生的。例如，F1 分数或交叉验证。

想一想老师如何向学生解释一个主题，并在向听众解释时将其牢记在心。将您的数据科学术语翻译成人人都能理解的语言。如果您无法替换特定的数据科学术语，那么解释它的含义也没有什么坏处。让听众对技术词汇失去注意力会造成更大的伤害。

不同的人以不同的方式学习。有些人可以阅读一次教科书并获得它。有些需要对它进行颜色编码。有些需要可视化。在展示您的发现时，不要限制自己，不要让自己陷入必须回答 1000 个问题的陈规陋习。可视化可以为您解答问题。

数据可视化将使您的听众能够直观地了解您采取的步骤和您的发现。当您在后台谈论可视化时，他们的眼睛正在学习并理解您所说的话。

在演示结束时，确保有一个包含所有要点和数据可视化的摘要页面，供观众查看。在此期间，您应该对问题持开放态度，您的听众可以在这些问题中不断查看摘要板以提出新问题。

你的听众提问不是坏事，这表明他们一直在听，他们有兴趣，他们想学习和了解更多。

以上几点是您讲故事的要素，可以使其有效。但是，结构将使您的数据故事讲述取得成功。

三幕式讲故事是叙事小说中使用的一种流行模式，它将一个故事分为三个部分：

设置

目的： 以最清楚的方式陈述您要解决的问题。

这包括对您的项目的介绍，说明项目的目的，您要解决的问题等。在设置过程中，从数据科学的角度来看，您将更深入地研究问题或问题，以提供背景信息项目的目标。您项目的目标将等同于您的第 1 点。

对抗

目的： 向你的听众解释为什么解决这个问题很重要，以及你为解决这个问题所采用的不同途径。

在对抗部分，你可以继续谈论手头的任务，以及公司为什么首先要面对这个问题。你想让你的听众保持兴趣和好奇，因此谈论公司面临的问题总是会让利益相关者着迷。

逐步向您的读者解释您经历的不同路径以及每条路径的结果，以完成手头的任务。您在数据科学项目中采取的不同步骤将反映不同的要点，例如第 2 点、第 3 点……

向您的听众介绍您遇到的失败和障碍以及原因，这将有助于在您达成解决方案后在您和听众之间建立信任和理解。

分辨率

目的： 解释您可以提供的解决方案来解决问题并确保听众满意。

这是观众从担心到放心的地方。你的决议应该说明它是如何克服你以前的失败和障碍的。打开此部分提问，因为您的听众会希望完全信任您的数据洞察力，并相信这是正确的方法。

一旦听众放松下来，您就可以开始总结并谈论需要采取的行动，以便任务成功。

另一种非常有效的结构是金字塔原理。这是一种有效的沟通工具，用于向忙碌的主管人员清楚地传达复杂的问题。目的是写作中的想法应该总是在一个想法下形成一个金字塔。

所以让我再解释一下。在与想要了解您的数据洞察力但时间紧迫或急于了解解决方案的忙碌高管打交道时，金字塔原理是必经之路。

它分为3个部分：

你的答案

在这种情况下，您的答案将是手头任务的解决方案。这是您希望听众带走的要点。这是关键信息，您希望焦点围绕这个要点——解决方案。

支持论据

一旦你陈述了解决方案，下一步就是让你的听众相信这是可行的方法。为了做到这一点，您必须以高水平的洞察力带领他们完成支持论据的旅程。在这一部分中，您的听众可能会有一些问题挥之不去。

支持事实/数据

在这一部分中，您的听众可能提出的所有问题都将在这里得到解答。你的每一个支持论点都需要有数据和事实的支持，以确保你的听众知道你已经完成了功课，并且你最初的答案/解决方案不是凭空而来的。

在任一结构中使用非技术语言和可视化的技巧：三幕式讲故事或金字塔原理将使您掌握数据讲故事的艺术。

您选择哪种结构取决于您对听众的了解程度。您始终可以对这两种结构进行反复试验，看看哪一种最有效。衡量该结构对您的听众有多有效的一个好方法是注意哪个结构的问题较少。听众提出的问题越少，您的故事讲述就越成功。

妮莎·艾莉亚 是 KDnuggets 的数据科学家、自由技术作家和社区经理。她对提供数据科学职业建议或教程以及围绕数据科学的理论知识特别感兴趣。她还希望探索人工智能是/可以有益于人类长寿的不同方式。一个敏锐的学习者，寻求拓宽她的技术知识和写作技巧，同时帮助指导他人。