一個高數商的人，會用 A／B 測試的實驗方法創造數據，會用爬蟲的方法獲得數據，會用演算法分析數據；但這些還不夠，數據分析的結果只有被真正使用和採納才能產生價值，一位數據科學家常常要向非專業人士，特別是向大眾解釋數據。講不清楚，無人接受，就只能顧影自憐了。

1853 年，英國和俄國之間爆發了克里米亞戰爭。這場戰爭共造成50多萬人死亡，異常慘烈。南丁格爾（Florence Nightingale, 1820 – 1910）是一名英國的戰地護士，也是一名自學成才的統計專家。

她出身富裕家庭，卻立志當一名護士，並跟隨部隊來到遙遠的前線。她在戰場上發現一個驚人的事實：由於惡劣醫療衛生條件導致的死亡人數，竟然遠遠超過戰爭最前線的陣亡人數。

南丁格爾將她的統計發現製成一張圖，該圖清晰地反映了「戰鬥死亡」和「非戰鬥死亡」兩種人數的懸殊對比。當這張圖被刊載在報紙上後，英國民眾憤怒的聲浪此起彼落，他們無法相信人民的勇士並非戰死，而是餓死、病死了。

討論的風暴愈刮愈猛，促使當局做出成立戰地醫院的決定，隨後創設了人類歷史上第一所正式的戰地醫院。

南丁格爾後來被譽為現代護理之母，她的這張圖表，是歷史上第一張「極座標圓餅圖」（polar area diagram），也是早期統計學家利用圖形來展示數據的經典探索。

南丁格爾的做法，在今天被稱為「數據視覺化」（data visualization），意指以圖形、圖像、地圖、動畫等更為生動、易為理解的方式來展現數據，並詮釋數據之間的關係和發展趨勢，以期大眾更有效地理解、使用數據分析的結果。

一張圖催生了一座醫院，改變了一個制度。南丁格爾的貢獻充分證明了數據視覺化的價值，特別是在公共領域的價值，官僚們麻木的神經尤其需要強烈的視覺效果來衝擊、刺激。

生理學也證明，大腦皮層中有 40％是視覺反應區，人類的神經系統天生就對圖像化的資訊最為敏感。透過圖像，資訊的表達和傳遞，將更加直觀、快捷、有效。

圖不僅直觀，而且看起來更值得信賴。這是人性！一名康乃爾大學的教授曾經做過研究，當一則廣告宣傳只用文字來說明產品的效果時，只有 67％的研究對象表示他們相信，但當同樣的文字配上一幅圖一起呈現的時候，有 97％的人都宣稱自己相信。

南丁格爾的成功，關鍵在於透過視覺化清晰地呈現了事物之間的因果關係。很多時候，我們都需要把數據分析的結果告訴公司的高階領導人或普羅大眾，這是一種交流的過程。

高數商的人一定要有能力完成這個過程，但我在 20 多年的職業生涯中，常常聽到老闆的抱怨：「我聽不懂你的分析，能不能說句人話？」很多有能力的數據分析人員都無法清楚表達，在這個環節不戰而退，令人扼腕嘆息。

不注重數據的呈現和交流，使自己的分析結果功虧一簣，這類的反面案例也有。

孟德爾（Gregor Mendel, 1822 – 1884）是現代遺傳學的奠基人，他花了 8 年的時間做豌豆雜交實驗，現代遺傳學的三大定律，他一個人就發現了兩個，實驗成果也被整理成論文發表。

他曾在科學會議上宣講自己的重要發現，但因為他的論文和演講只有枯燥繁複的數字，當時學術界無人能夠完整領會，更別說普通人了。

他的發現也因而被埋沒，直到他去世 16 年後，有人翻出他的論文，才重新認識到孟德爾那些數據的價值，整個遺傳學事實上被耽誤 40 多年之久！人類天生在第一時間就會尋找對感覺的依賴，視覺衝擊遠遠強過數據。事實上，人類的大腦對很多數據是無感的。

這也是人類思維的傳統。我們的大腦是憑藉故事中的情節、場景和畫面來思考的，而不是使用數據。這一結論，也是認知心理學家反覆發現的事實。所以，如果你想讓更多人接受你的數據，就一定要考慮讓數據視覺化，把數據變成圖片，放進具體的場景，再把場景化為一個故事。

高數商的人不僅要懂數據分析，還要精通量化的藝術，要借助生動的圖片和有吸引力的故事將數據呈現出來，集故事講述者和藝術家的特質於一身。

不僅需要視覺化，還需要講好一個故事，你會不會覺得這太難了？如果你感到意外，就想想陸游的那句話：「汝果欲學詩，工夫在詩外。」道理是一樣的。始終要記住的是，迄今為止，人類思維的第一工具是場景和故事，然後是畫面，次之是文字，最後才是數據。

*本文摘自《 數商：向阿里巴巴前副總裁學習數據時代的生存商數 》，時報出版 出版。

【作者簡介】

涂子沛

大數據先鋒思想家，曾在美國學習、工作多年，2014 年從矽谷回到中國，出任阿里巴巴集團副總裁。2018 年創建數文明科技，同時擔任伊斯佳股份董事、人民網和國地科技獨立董事。

著有《大數據》、《數據之巔》、《數文明》、《給孩子講大數據》、《給孩子講人工智能》等作品，相關著作累計銷售已突破100萬冊。

大學畢業於華中科技大學計算機系，研究所畢業於中山大學、卡內基梅隆大學，獲公共管理碩士和訊息技術科學碩士學位。