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推薦序
推薦序

圖表界的新約聖經
──簡報奉行創辦人 RainDog 雨狗
　　
　　身為一名立志要把歐美日最新簡報資訊與思潮，在第一時間引進臺灣的簡報教練，每週關切並購買國外新出版的相關書籍，自然也就成了我的日常。但同一主題的書接觸越多，要從單本書中獲取新知的邊際效益也隨之降低，不過《Good Charts: The HBR Guide to Making Smarter, More Persuasive Data Visualizations》在2016年5月時所帶給我的衝擊與震撼，至今難忘。容我引用書中第一章所提到的某位男士之言，「我一輩子就在等這個東西」。
　　
　　通常我們對於圖表世界的認知，就是如何將一堆已知的量化數據，以更符合觀眾直覺的視覺化呈現過程，所以我們聚焦在何時用長條圖或圓餅圖，還是某個圖表如何更優化；然而本書作者《哈佛商業評論》資深編輯史考特。貝里納托（Scott Berinato）提出了空前的洞見，以呈現數據和說明概念為經，用宣告已知與探索未知作緯，為我們建構出兩個維度的四大象限，把概念圖解、資訊塗鴉，以及大數據分析這三個領域都整合進這個更大的圖表世界之中。因此當你看完這本立足圖表界制高點的書後，相信也將跟我一樣，有種一覽眾山小的頓悟與快感。除此之外，納入情境與脈絡的思維，不以單一標準來評判某個圖表是否優劣，再度顯現了本書格局之恢弘廣大。
　　
　　因此本書光憑第三章的內容，就足以傲視其他論述圖表的群書；然而這本書還不只如此，第一章所介紹的資料視覺化發展簡史，不但將過去歷史清楚耙梳，還前瞻了當今圖表發展的最新研究成果，連同第二章所介紹的視覺方面相關科學理論，這些正是目前華文世界的簡報學習者，最陌生也最需要補強的一個區塊。
　　
　　如此條理分明的歷史縱深與堅實可徵的理論基礎，更進一步地確立了本書的經典地位。不過書中有段話我持保留意見，西方世界表格的濫觴，容或可追溯至 17 世紀末；但早在西元前一世紀，東方漢王朝的太史公司馬遷在撰寫史記時，其實就已經用表格來「縱其終始，一觀諸要」了。
　　如果你最在意的，是看完可以立即上手的實際應用，第四章透過一套簡單的架構讓你在一小時內快速提升圖表的製作能力、第六章教你如何藉由三步驟的修圖，提高圖表說服的成功率……實用內容，也足以讓本書含金量破表！
　　
　　通常一本書的推薦序都是出版社邀請相關的專家學者撰文，不過正因為我實在太愛這本書了，在得知三采文化取得繁體中文版權後，便主動毛遂自薦。全球公認的簡報教母南西。杜爾特（Nancy Duarte）曾公開說過，真希望這本書是她寫的；而我的盼望則是在這本圖表界的新約聖經中，能留下隻字片語。除了感謝，更要肯定三采在翻譯過程中，完整保留了原書註釋中的相關參考資料，這些補充對於想更深入圖表世界的華文讀者，提供了最好的研修管道。
　　
　　晚年將精力投注於統一場論的愛因斯坦，曾在文稿中如此形容個人在學術上最大的終生對手波耳（Niels Bohr）：「他不但具有關於細節的全部知識，而且還始終堅定地注視著基本原理。」（With all his knowledge of the details, his eye is immovably fixed on the underlying principle.）如果有圖表書經得起這樣的評價，我唯一想到的就是這本將圖表世界四大領域放在統一原則之下，可以解釋彼此之間關係的《哈佛教你做出好圖表》。是的，它不但具有關於圖表細節的全部知識，而且還始終堅定地注視著圖表的基本原理。
　　
推薦序

一張好圖表不是從畫圖開始，而是從思考開始
──資訊圖表講師、INSIDE主編李柏鋒

　　當資訊圖表成為溝通最有效率的工具，你還不想學怎麼做出好圖表嗎？
　　
　　身為資訊視覺化的講師，看到資訊圖表越來越成為溝通的主角，一則以喜、一則以憂。喜的是，這樣的好工具越來越多人知道了；憂的則是，大多數的人都誤用了這些工具，反而產生了誤導，甚至有些情況下還是刻意的。
　　
　　資訊圖表誕生的時間並不長（如書中所說，1786年人類才開始有系統地將數據視覺化呈現），但如今在職場或商業會議上的簡報、研究報告等文件上都已經不可或缺，成為非常關鍵的工具，所謂「一圖勝千言」，一張趨勢圖就能讓讀者瞬間了解一家公司過去十年的營收變化，若用其他形式來描述相同的內容，可能要花上數百個字、數分鐘的閱讀時間，而且還不見得精確或容易理解，太沒效率了。
　　
　　但不僅僅只是追求效率而已，圖表的使用更直接影響到了決策的思維模式，投資市場上幾乎沒有人不看股價的線圖，為什麼？因為只需要一秒鐘不到的時間，就可以知道這個投資標的長期表現向上嗎？波動幅度大嗎？現在處在什麼位置呢？
　　
　　從這裡來看，所謂的好圖表，首先就是要能夠在最短的時間內傳達作者想要溝通的主要訊息，其次則是這張圖表能不能協助進行決策並據以採取行動。當然，這張圖表的製作，就必然要精準且正確，不能有任何的誤導或資訊隱匿。
　　
　　什麼意思呢？如果你看一張圖表只呈現了過去三年的營收，每年都維持大幅成長，你可能要思考一下，如果這不是一家只創業三年的公司，為什麼做圖表的人只呈現過去三年？會不會四年前的營收其實非常難看？這很有可能有資訊的隱匿，而這樣的誤導可能會造成決策的失誤。
　　
　　《哈佛教你做出好圖表》中，作者從圖表的歷史演進開始講起，接著則介紹了視覺的科學理論，畢竟不管是只有十筆數字的簡單圖表，到現在動輒數百萬筆資料的大數據視覺化，最終都是要符合人類視覺的習慣去做設計與編輯，而善用這些視覺的概念，也才能更有效溝通。例如：如果你知道了人眼一次只會看到少數幾個地方，就不會把圖表上的每一條線都用上一個不同的顏色，因為什麼都強調了就等於什麼都沒有強調。
　　
　　了解了視覺法則之後，作者繼續介紹圖表的製作，但跟一般書籍不同的是，作者並沒有一開始就按照步驟告訴你怎麼做出一個圖表，而是要你先思考和釐清問題：這是屬於「概念」（例如：流程）還是「數據」（例如：營收）的資訊？你是要「陳述」（告知）還是「探索」（發現）某件事情？而透過這兩個問題，就能把你的圖表放在一個2x2的矩陣裡&#

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