数据是非常强大的！决策者能够通过收集到的数据进行整合分析，敏锐地洞察到隐匿在当前经济环境背后的市场规律！
是不是有够傲娇？
当然，这前提是所有的信息数据都以合乎逻辑且易于理解的方式呈现出来，能够让解读之人在短时间内迅速get到关键点！
最最头疼的就是当出现特别巨大或者特别微小，又或者是特别复杂的数字时，这些数字往往都很抽象，很难让人领悟它们的含义。
此时，就必须借助一些更加直观的呈现方式才能使人更好地理解。于是考验你天赋、机智套装的时候来了，合适的尺度和正确的方法就在那里，看你能不能找到咯！
对于特别巨大的数字一百万吨香蕉有多少？
据某统计机构发布，2015年中国香蕉进口数量约为1百万吨。可是你要如何给人直观地呈现1百万吨香蕉有多少？
攻略一：借助实际空间感来呈现巨大的数字。
具体操作：如果一根香蕉重250-300克，1百万吨香蕉大概相当于33亿根香蕉。那么33亿根香蕉足以填满101层上海环球金融中心！
如此一类比，是不是对庞大的数字立刻有了即视感。满楼都是香蕉，banana万岁。
所以，用你我生活中常见的物体，例如著名高楼、足球场、游泳池等等来作类比，能使人更直观地理解庞大的数字。
就像强势洗脑的那句广告词：XX奶茶一年卖出3亿多杯，能绕地球一圈.......
对于特别微小的数字北京小客车中签率0.1%是有多小？
据统计，北京2016年第三季度中签率为0.1%，再创历史新低。10000个小客车申请者中，仅有1人中签。
而你怎么表现这0.1%才能制造出一个手气爆棚的中签人+9999个真备胎的情景？
攻略二：用噪音来淹没稀缺的数据点。
具体操作：你可以通过噪音来让特别小的数据值隐没于庞大的背景之中，让人寻找起这渺小的数据点变得极其困难。人们找的越是抓狂，你就应该越是开心，因为找寻的过程已经默默加深了人们对于微小数据的印象。
就像酱紫~我就问你深刻不深刻？
对于特别复杂的数据追踪、记录航空事故产生的原因
导致航空事故产生的原因有很多种且有可能发生在航程的各个时间段，如何去追踪、记录这个复杂的系统呢？真是个外表复杂，内心OS超多的复杂数据！
攻略三：利用空间来显示错综复杂的关系。
实际操作：事故发生的原因和其所处航程时间段之间的关系比我们想象的还要复杂得多。同一原因可能在多个时间段发生，这时候就需要网络图。
错综的网络不仅使人可以迅速捕捉到某一事故原因与哪些时间段相关连，更可以通过线条粗细来表现相关程度。
是不是莫名的专业和高大上？
图片出处：Significance magazine as part of an interview with designer DavidMcCandless
攻略在手，你现在是不是没那么痛恨极端数字了呢？可视化大法用的好，数据颜值逼格节节高。
其实，数据可视化与生活、工作息息相关。让数据可视化很容易，但如何让观者一看就懂，就是考验你机智敏捷思维的时机啦。
自由地敞开吧，我的脑洞！
