Zephyrnet-logotyp

Mastering the Art of Data Storytelling: A Guide for Data Scientists – KDnuggets

Datum:

Mastering the Art of Data Storytelling: A Guide for Data Scientists
Foto: Isaac Smith on Unsplash
 

Om du funderar på att bli datavetare, eller redan är datavetare – har du läst eller känner till de färdigheter som krävs. Du behöver ett programmeringsspråk, förståelse för matematisk statistik, förmågan att skapa datavisualiseringar med mera. 

Om du funderar på att bli en datavetenskapsprofessionell och behöver lite vägledning, ta en titt på den här artikeln: Bli en Data Science Professional i fem steg.

Även om större delen av din tid kommer att ägnas åt att försöka hitta och rensa data under databeredningsstadiet – det finns andra viktiga element inom datavetenskap. 

När du har hittat dina värdefulla insikter, om det är trender, mönster eller omsatta i visualiseringar – måste du kunna förklara dessa. Som dataproffs kan det vara svårt för icke-tekniska personer att förstå fackspråk. 

Om du är en teknisk person kan det vara utmanande att förmedla ditt budskap till icke-tekniska personer. Du kommer inte bara att stöta på icke-tekniska personer, utan du kanske har att göra med någon som föredrar förklaringar genom visualiseringar eller projektgenomgångar. 

Därför, när du väl har fått dina resultat, måste du tillgodose en mängd olika människor – och att bemästra hur man gör det kan vara svårt, men det kan uppnås. 

Låt oss börja…

Som datavetare själv förstår jag att många intressenter eller chefer inte kommer från en teknisk bakgrund. Därför kommer en del av terminologin som används i ditt dagliga team att vara främmande för dem. Till exempel F1-poäng eller korsvalidering. 

Tänk på hur en lärare förklarar ett ämne för en elev, och ha det framför dig när du förklarar för din publik. Översätt din datavetenskapliga terminologi till ett språk som alla kan förstå. Om det inte finns något sätt att ersätta en specifik datavetenskaplig term, är det ingen skada att förklara vad det betyder. Du kommer att göra mer skada genom att förlora din publiks uppmärksamhet på tekniska ord. 

Olika människor lär sig på olika sätt. Vissa kan läsa en lärobok en gång och få den. Vissa behöver den vara färgkodad. Vissa behöver visualiseringar. När du presenterar dina resultat, begränsa dig inte och sätt dig själv i ett hjulspår där du måste svara på 1000 frågor. Visualiseringar kan svara på frågor åt dig. 

Datavisualiseringar gör det möjligt för din publik att få en visuell förståelse för de steg du tog och dina resultat. Medan du pratar i bakgrunden om visualiseringarna, lär sig deras ögon och förstår vad du säger. 

I slutet av din presentation, se till att ha en sammanfattningssida med alla dina viktiga punkter och datavisualiseringar som publiken kan se. Under denna tid bör du vara öppen för frågor där din publik kontinuerligt kan titta på sammanfattningstavlan för att ställa nya frågor. 

Din publik som ställer frågor är inte en dålig sak, det visar att de har lyssnat, de är intresserade och de vill lära sig och förstå mer. 

Ovanstående punkter är delar av ditt berättande som kommer att göra det effektivt. En struktur är dock det som kommer att göra ditt databerättelser till en framgång. 

Treaktsberättelsen är en populär modell som används i narrativ fiktion som delar upp en berättelse i tre delar:

Inställning

Syfte: ange tydligt vilket problem du försöker lösa.

Detta inkluderar en introduktion till ditt projekt, där du anger syftet med projektet, vad du försöker lösa, etc. Under installationen kommer du ur ett datavetenskapligt perspektiv att gå mer in på problemet eller frågan på djupet för att ge sammanhang till syftet med projektet. Målet med ditt projekt kommer att motsvara din punkt 1. 

Confrontation

Syfte: förklara för din publik varför det är viktigt att lösa det här problemet och de olika vägarna du gick för att lösa problemet. 

Under konfrontationsdelen kan du fortsätta prata om den aktuella uppgiften och varför företaget stod inför denna fråga från början. Du vill hålla din publik intresserad och nyfiken, därför kommer det alltid att få intressenter att hålla fast vid att tala om problemen som företaget står inför. 

Förklara för din läsare steg för steg de olika vägarna du gick igenom och ditt resultat för var och en, för att slutföra uppgiften. De olika stegen du tog under datavetenskapsprojektet kommer att spegla olika punkter, t.ex. punkt 2, punkt 3,...

Att ge din publik sammanhang till misslyckanden och hinder du stött på och varför, kommer att hjälpa till att bygga upp förtroende och förståelse mellan dig och publiken när du väl kommit fram till en lösning. 

Upplösning

Syfte: Förklara lösningen du kan erbjuda för att lösa problemet och se till att publiken är nöjd. 

 

Det är här publiken går från att vara orolig till lättad. Din resolution bör ange hur den övervinner dina tidigare misslyckanden och hinder. Öppna det här avsnittet för frågor, eftersom din publik kommer att vilja ha fullt förtroende för dina datainsikter och tror att detta är rätt väg att gå. 

När publiken är till mods kan du börja avsluta och tala om de åtgärder som måste vidtas för att uppgiften ska bli en framgång. 

En annan struktur som är mycket effektiv är pyramidprincipen. Detta är ett effektivt kommunikationsverktyg som används för att tydligt kommunicera komplexa frågor till upptagna chefer. Målet är att idéer i skrift alltid ska bilda en pyramid under en enda tanke.

Så låt mig förklara detta lite mer. När du har att göra med upptagna chefer som vill lära dig om dina datainsikter, men som har ont om tid eller är angelägna om att veta lösningarna – är pyramidprincipen rätt väg att gå. 

Den är uppdelad i 3 delar:

Ditt svar

I det här fallet kommer ditt svar att vara lösningen på den aktuella uppgiften. Detta är huvudpoängen du vill att din publik ska ta bort. Detta är nyckelbudskapet och du vill att fokus ska vara kring denna huvudpunkt – lösningen. 

Stödande argument

När du har angett lösningen är ditt nästa steg att övertyga din publik om att det är rätt väg att gå. För att göra detta måste du ta dem genom en resa med stödjande argument, med insikt på hög nivå. Under den här delen kan din publik ha några frågor kvar i huvudet.

Stödjande fakta/data

Under den här delen kommer alla möjliga frågor som din publik kan ha att besvaras här. Vart och ett av dina stödjande argument måste backas upp av data och fakta för att säkerställa din publik att du har gjort dina läxor och att ditt första svar/lösning inte kom ur luften.

Genom att använda färdigheterna att använda icke-tekniskt språk och visualiseringar i endera strukturen: treaktsberättelse eller pyramidprincipen låter dig bemästra konsten att berätta om data. 

Ditt val av vilken struktur du väljer beror på hur väl du känner din publik. Du kan alltid prova och missa båda strukturerna för att se vilken som är mest effektiv. Ett bra sätt att mäta hur effektiv strukturen är för din publik är genom att notera vilken struktur som hade färre frågor. Ju färre frågor din publik har, desto mer framgångsrikt var ditt berättande.
 
 
Nisha Arya är en datavetare, frilansande teknisk skribent och Community Manager på KDnuggets. Hon är särskilt intresserad av att ge Data Science karriärråd eller handledning och teoribaserad kunskap kring Data Science. Hon vill också utforska de olika sätten artificiell intelligens är/kan gynna människans livslängd. En angelägen lärande som vill bredda sina tekniska kunskaper och skrivförmåga, samtidigt som hon hjälper andra att vägleda.
 

plats_img

Senaste intelligens

plats_img