1.2 直觉先于理性：可视化的心理学

人类历史从有考古记录开始虽已有三百多万年，但有文字记录却不足一万年。在几百万年的历史中，人类和其他动物一样要随时面临各种突如其来的危险，判断必须迅速而敏捷才能免于死亡。时至今日，每日的穿衣出行、躲避车辆、家庭言语，甚至手机游戏，80%以上的决策依然依赖于眼、耳、鼻、舌、身的感官信号，无须大脑深刻思考，根据经验和习惯做出快速判断，这种方式不仅安全，而且节省能量。著名行为经济学家、诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼在《思考：快与慢》一书中深刻揭示人类决策时直觉思考和理性思考二者搭档的过程，并深入分析了这种决策模型在经济运行中的决策行为——经济领域的决策分析，可以视为数据分析的黄金地带，融合了各利益相关方的理性思考与直觉反应。

我们身边有很多关于可视化的经典案例。比如机场、高铁站的公共洗手间普遍都是用“图形”来代表男/女洗手间，用箭头指引路线；在全世界的各个十字路口，用红绿灯指挥交通；世界顶尖的公司或者公益组织，普遍选择用图形作为Logo，比如华为的“花瓣”、苹果公司的“苹果”。这些被广泛使用的标志背后，都是可视化元素的典型应用，是为了更好地顺从消费者的直觉思考过程。

人类进入文明时代后，这样的“直觉决策系统”依然被保留下来，将频繁发生的相似事件前的决策难度降低；而文明社会的标志在于“理性决策”的快速发展，我们不再仅仅依赖眼、耳、鼻、舌、身的直觉，而更依赖逻辑、理性和深刻的常识，超越此前的认知限制，从而可以研发疫苗对抗病毒、发射火箭探索太空。直觉判断和理性思考是人类的决策体系，也是数据分析的基本过程。

随着大数据时代的数据爆炸，数据噪音越来越多，快速、有效地表达信息，就成了数据分析的关键。交叉表和简单图形的方式逐步失效，分析师必须使用更好的展示方式，而数据可视化是最佳的窗口，它有足够的“知识密度”，且能直观地展示数据重点。直觉判断是理性思考的引路人，可视化是大数据时代的解析语言。

可视化分析的关键是选择最佳的“前注意属性”。现代心理学把颜色、形状等能快速引起心理反应的信号统称为“前注意属性”，它们在我们的潜意识中活动，只需要0.25秒就可以做出识别，因此是可视化分析最佳的引子。这些“前注意属性”主要包括如图1-3所示的几种。

首选的“前注意属性”是位置，即把最重要的信息放在最关键的地方，比如企业数据简报把营收和增长率放在首页顶部。

“因位置胜利”的经典案例是印度数字（阿拉伯数字）。印度的十进制和0经过阿拉伯人传入欧洲之后，希腊数字就逐渐衰落，关键原因之一，印度数字借助于0和十进制能更简单地表达“大数据”，无须思考即可理解数字大小。举例来说，如果想要表达“1888”，印度数字的逻辑是左边的数字更大，逢10进1。如果用希腊数字表示，则需要MDCCCLXXXVIII这样的一串字符，希腊数字没有进位制，位置不能代表大小，只能通过计算来表达（见图1-4）。想象一下，如果用希腊数字来做财务报表……

排在位置之后的常用属性是颜色和大小，在不同场合下大小又可以分为长度、高度，甚至角度、面积等多种形式，分别应用在条形图、柱状图、饼图和树形图中（见第5章）。

在传统的数据分析中，条形图、折线图和饼图是三大基本图表，而大数据分析更强调大数据样本的宏观特征、分布规律和相互关系，所以就有了直方图、盒须图和散点图等高级图形。所有的图形，都是通过长度、颜色、形状等直观方式增加信息展示的深度和层次的，比如图1-5所示的“准时装运趋势”中，使用颜色代表分类，使用面积代表数量，使用条形图的长度代表发货时长，从而清晰地表示数据的相互关系。

在企业的运营过程中，无时无刻不在做决策，或者为下一个决策做准备。直觉思考虽然快，但是不适合复杂问题；理性思考虽然可靠，但是效率却不够高。可视化分析借助图形要素简化数据表达，从而节省更多的心智资源用于理性思考，实现二者的平衡。

也可以说，可视化的数据分析是艺术与科学的结合，是快思考与慢思考的结合，它努力帮助我们从多样、快速、庞大的数据中快速识别数据线索，进而借助经验和思考验证假设，从而实现数据辅助决策的目标。

此时，我们就需要一个真正敏捷的数据可视化分析工具，让每一位业务运营者都能随时分析数据，提高决策的效率。可视化的敏捷BI分析，能帮助更多的人，特别是业务分析师和业务经理整理和分析数据，从而提高决策的效率。

Tableau正是顺应了这样的时代大趋势，从单一的可视化分析工具，快速成长为企业级的数据可视化分析平台。Tableau Prep Builder帮助用户更快、更好地整理数据，Tableau Desktop通过拖曳分析、计算和互动把数据转化为信息和知识，而Tableau Server帮助企业把每个人的知识转化为组织的知识，进一步提高数据分析的价值。持续使用Tableau等BI产品，可以有效帮助我们增进对数据的理解，帮助企业成为“数据驱动组织”（见图1-6）。

笔者毕业后经历过多个行业和岗位，在国企和零售私企的经验格外记忆犹新。在日益激烈的竞争面前，不管是增加效率还是降低成本，不管是国企还是私企，“拍脑袋”已经是高风险的决策方式，越来越多的决策需要依赖数据分析去证伪或证实。借助商业智能工具，企业就能将数据转化为资产，实现以数据分析来驱动业务进步，在业务增长和市场竞争力方面领先于同行。