这是系列的第五篇，内容源自读书观感，书名见文末。

我们还是先回到这张图中：‍

今天，我们从G这个原则先开始细致的分享一下。‍‍‍

所有的商业数据的分析，目的都是最终让帮助读者快速了解信息，并作出商业决策。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

不过，要达到这个目标，就必须对于探索性分析和解释性分析做了解，因为合理驾驭这两种方法，你的最终商业数据可视化才能做好分析和洞察。‍‍‍

想要做好图表，就要先做好探索分析和解释分析

这其实作出好的图表最关键的要点，因为再好看的图表，没有好的探索和解释分析，是毫无存在价值和意义的。‍‍‍‍‍

作者用一张图解释了探索性分析和解释性分析的关系。‍‍

在所有的商业行为经过数据埋点后，都会形成数据。这些数据在初始阶段，我们是需要不断的进行探索和挖掘，这种探索不追求美观，面向读者的需要，是作为分析师内在摸索数据和分析的过程，要发现关键的洞察信息。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

同时，这个阶段，想必大家是有感觉的，因为工作量，时间消耗都是很大的。目的就是找到好的洞察内容。‍‍‍‍

没有探索性分析作为基础，后续围绕洞察内容的解释性分析，就会显得毫无力量和重点。

由于我们用图表和文字将整个我们探索到的关键信息和解释高度浓缩，并尽可能短和清晰的表达给客户，所以，相比图表的呈现和制作技巧。这之前的探索和解释分析则是优秀图表的前提。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

常犯的错误是，把内部探索的过程图表作为最终展示形式给到读者‍‍‍

这一点，说的很贴切，很多人看重最终的美化，但不是洞察和解释。

“商业数据可视化的两大要素是提供足够的商业价值和帮助读者快速理解信息，这两点正是探索性数据分析和解释性数据分析结果的分别体现。”

“探索性数据分析注重内涵，解释性数据分析注重外表，一个成功的图表需要内外兼修。”

“G”在探索性数据分析过程中着重提升图表的商业价值，“LAD”在解释性数据分析中帮助读者加快理解信息的速度。

探索性数据分析其实我们都参与经历这个过程，解释性分析我们也曾涉足，但是从商业数据可视化分析视角看，我们过度的在为图表本身的美观倾注太多，但是究竟为何做图表的本质，却忘记了。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

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