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NUMBERS WITH CONTEXT

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DATA STORIES
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DESK SELECTION

DATA NOTE

数据标签只标关键节点

数据变化观察

一张图给每个点都加数值标签,容易与折线、网格线混在一起。更稳妥的做法是只标起点、终点、最高点、最低点和关键拐点,其余数值交给坐标轴读取;这样既保留精度,也不影响整体趋势。

DATA NOTE

雷达图不适合精确排名

统计口径说明

雷达图把多个指标画在不同轴上,轴顺序和归一化方式一变,形状就会不同,因此不适合据此精确排名。它更适合看指标轮廓是否均衡,比较时应确认各轴量纲和刻度一致。

DATA NOTE

加权前后占比可能不同

图表阅读线索

调查数据常按年龄、地区等结构加权,使样本更接近总体。未加权与加权后的占比可能差异明显,引用时需确认文章采用哪种算法及权重来源。

DATA NOTE

面积图看总量也看构成

数据标签只标关键节点

面积图既能显示总量随时间的变化,也能用堆叠区分构成;但堆叠后中间层级的基线不固定,判断某一分项趋势时容易失真,必要时应单独看图或改用折线。

DATA NOTE

饼图只适合看整体构成

雷达图不适合精确排名

饼图表达各部分占整体的比例,所有扇形相加应为100%;类别过多或数值接近时难以分辨,比较各类大小时更适合条形图,也不能用饼图展示随时间变化的趋势。

DATA NOTE

同名指标先核对定义再比较

加权前后占比可能不同

不同机构对失业率、可支配收入等指标的定义常有差别,涉及统计对象、是否计入某项收入、按什么价格计算。直接对比两家的数字,差异可能来自定义而非实际变化。比较前应查各自指标说明,确认定义一致或注明差别。

DATA NOTE

多系列图先对齐样本期

面积图看总量也看构成

同一张图包含多条折线时,各系列的起止时间可能不同。交叉点或高低差有时只是样本覆盖期不同造成的。比较前应找到共同时间段,并查看图注是否说明各系列的统计期。

DATA NOTE

桑基图看流向也看流量

同名指标先核对定义再比较

桑基图中分支宽度与流量成比例,宽度变化表示数量增减;节点位置主要用于排布,不能按面积判断重要性。读取时应结合单位与总量,避免把线条交叉多少当作因果联系。

DATA NOTE

误差线标出估计不确定范围

多系列图先对齐样本期

带误差线的图表常用来表示估计值附近的波动范围,线段越长说明不确定性越大。比较两组结果时,若误差线重叠较多,不宜直接断言差异显著,应结合样本量和统计方法判断。

DATA NOTE

先读坐标轴再判断趋势

桑基图看流向也看流量

读图时先确认横轴表示时间还是类别、纵轴的单位与刻度起点,再看线条或柱高变化。坐标轴含义不清时,容易把单位差异或刻度压缩误当成真实变化。

DATA NOTE

参考线为变化幅度提供标尺

误差线标出估计不确定范围

在折线或柱状图中加一条目标线、历史均值线或警戒线,可以让读者判断当前值偏强还是偏弱。参考线必须标注名称和计算口径,不能只画线不说明,否则读者会把它误当成数据系列。

DATA NOTE

缺失值处理会改变统计结果

读数据文章先找方法说明

面对缺失数据,直接删除、插补或单列处理会得到不同结果。阅读统计说明时应查看缺失比例和处理方法,若缺失集中在某类对象,结论可能只代表有记录的部分。

DATA NOTE

分类标准换版会影响分组比较

先读坐标轴再判断趋势

行业分类、职业分类等标准会修订换版,同一名称在新旧版本中的范围可能变化。用不同版本的分组数据做对比,会出现“同名不同内容”的问题;应确认版本号,必要时按新旧对照关系重新归类后再比较。