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cover of episode E19.公开我的做图工具,其实数据可视化非常简单啦!

E19.公开我的做图工具,其实数据可视化非常简单啦!

2023/7/27
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面基

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
王琼
老钱
Topics
王琼老师详细介绍了其创办的数据可视化工具镝数图表,并分享了其在武汉大学任教和创业的经历。她认为数据可视化是文理交融的领域,具有很高的发展前景。同时,她也谈到了AI技术对数据可视化行业的影响,以及未来数据可视化人才的职业发展方向。 老钱作为一名财经自媒体人,分享了他使用数据可视化工具的经验和感受,并与王琼老师就数据可视化的技巧、原则、以及行业发展趋势进行了深入的探讨。他认为,在AI时代,数据可视化的核心竞争力在于对数据的洞察力和创意表达能力,以及更具个性化和情绪化的表达方式。 老钱从自身经验出发,分享了数据可视化在财经自媒体领域的应用和挑战,以及如何提升数据可视化作品的吸引力和传播效果。他强调了标题、标注、数据来源等要素的重要性,并指出数据可视化图表需要与文字叙事相结合,才能更好地传达信息。他还谈到了AI技术对数据可视化行业的影响,以及未来数据可视化人才的职业发展方向。

Deep Dive

Chapters
本段介绍了王琼老师在武汉大学新闻传播学院的教学和创业经历,以及武汉大学自由开放的创新氛围对其创业的影响。
  • 王琼老师是武汉大学新闻传播学院教师和镝数科技创始人
  • 武汉大学的创新精神和自由开放的氛围
  • 王琼老师平衡教学和创业工作

Shownotes Transcript

🎤本期嘉宾

王琼@镝数图表)创始人、武汉大学新闻系副教授

⏯️本期简介

一直以来,我都把做图视为自己做内容的「核心竞争力」,以至于有些同行来问「你用啥做的图」时,我都顾左右而言他... 哈哈哈,是我格局小了!

本期节目主要是公开安利下我一直在用的做图工具「镝数图表」),嘉宾是创造出这个工具的王琼老师,前主持人、现武汉大学新闻系副教授,她跨学科做了这个数据可视化工具,在教书的同时又在创业。我太喜欢武大的氛围了!

另外,谨以本期节目纪念@安静的大猫老师,谢谢你带我走上数据可视化这条路。

数据可视化看起来高大上,但做图工具从来不是真正的竞争力,「折柱饼」三种简单的图表几乎可以满足80%的做图需求了。

以我个人的经验,数据可视化真正分出胜负手的是以下几点:

  • 数据来源的积累
  • 对数据的洞见——不同的切入角度、对相关性的挖掘、新颖的解读
  • 主观且充满情绪化的标题,充满同理心的注释和标注
  • 远超同类的美工水平

镝数)会是个很好的帮手,掌握即可,以上修炼才是努力的方向。就像chatGPT,真正分高下的是Prompt水平。

本期节目更多是讨论「道」的层面,比如关于数据可视化的一些关键原则。「术」的层面,需要大家自己去镝数图表网站)里探索,其实花上2个小时左右就差不多了,用这么短的时间点亮如此重要的「技能点」,性价比极高。

🎁 复制这个链接 http://t.cn/A6pgfo79 有「面基」听众的福利——15天的会员资格,这期间可以感受下是否是你需要的工具。

🎯时间轴

**00:41 **武汉大学新闻系的教师,一边教书,一遍创业

本期节目在5月份录制,正式开始录制之前,王琼老师还在给学生提论文的修改意见

03:47 武汉大学的就业情况咋样? 还不错,但卷,特别卷!

05:39 老钱想起了一位故人,是他给老钱打开了数据可视化的大门

08:43 老钱的第一份副业,也是数据可视化给的

12:04 数据可视化是学科交叉,文理相融,太性感了

18:31 文科生需要尽可能多地点亮一些「技能点」,数据可视化就是其中性价比极高的一个

20:40 不少同行都来问老钱「你的图是咋做的?」

25:27 哪些可视化模版是最常用的?这里也存在二八定律

27:54 什么样的人会频繁使用数据可视化?

30:05 怎么才能让自己的图更有个人特色?

32:29 数据可视化的几个最重要的原则

34:47 这个领域一定会被AI改造的,事实上已经开始了!

35:55 看图也需要技巧,展开讲讲

39:50 数据世界和现实世界截然不同

41:26 数据可视化的几种职业路径

44:28 王琼老师的高光和至暗时刻

51:29 在二线城市创业是一种什么体验?

📁本期内容相关资料

下面几个链接里有我近期用「镝数图表」)做的比较满意的图:

推荐我常用的几个数据查询网站:

  • choice
  • CEIC
  • 理杏仁
  • trading economics
  • IMF
  • FRED
  • finance.Yahoo.com
  • tushare.org
  • akshare.xyz

大家平时也可以多储备,数据源不是用来看的,而是你需要时知道在哪能找到。

推荐几个我常学习的数据可视化媒体

  • DT财经
  • 网易数读
  • visualcapitalist
  • money.visualcapitalist
  • wealth.visualcapitalist
  • statista
  • howmuch.net
  • appeconomyinsights

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