在資料視覺化的旅程中，圖表從來不只是圖表，它是我們與觀眾對話的橋樑，更是讓數據真正「說話」的方式。Claus O. Wilke 的《Fundamentals of Data Visualization》第 29 章提到：好的視覺化，不只要正確，還要會「講故事」。

為什麼需要故事？

• 故事能吸引人：比起單調的數據堆疊，故事能讓觀眾留下記憶點。
• 故事有格式：無論是「開場–挑戰–解決」或「背景–發展–高潮–結尾」，這些敘事弧線都能讓觀眾跟著情節前進。
• 一張圖不夠：大部分圖表需要以敘事結合，才能完整呈現主題。

想要說明arXiv.的預印伺服器使用狀況, 其中2014年後開始平緩狀態

若加入2013年底, bioRxiv的大量使用的原因, 更可以凸顯想要說明arXiv.的預印伺服器使用狀況與2014年後開始平緩狀態的原因

清楚比複雜更重要

Wilke 提醒我們，不要預設觀眾有時間或耐心去解讀複雜圖表。建議的設計原則是：

• 任何人都能秒懂。
• 移除所有不必要的裝飾與細節，只留下對故事核心有貢獻的部分。

例如: 2013年從紐約市區起飛的抵達延遲圖形, 其實不容易秒懂, 因為包含太多資訊

透過下列兩張,可以用很清楚的圖, 分別呈現美國航空與達美航空的延遲狀況與航班數量

從簡單到複雜的引導

當需要呈現多維度或複雜關係時，先給觀眾看簡單版本，再逐步帶入全貌。例如 small multiples，可以先展示單一圖，再擴展成多張並列，減輕讀者負擔。

先簡單由單一航空的起飛航班數量

再帶到不同航空的相關資訊

圖表要能被記住

• 簡單圖形 → 容易理解但容易被遺忘。
• 加入有意義的符號 → 能讓資訊更具記憶點。
• 保持平衡：裝飾太多會搶走重點。

視覺一致性與差異化

• 同一故事：保持風格一致，讓觀眾能輕鬆連結不同圖表。
• 不同議題：要刻意使用不同圖類型或樣式，避免讓讀者誤以為它們是一組。
• 建議流程：先呈現 原始數據，再用後續圖表帶出 衍生分析，形成有力的說服鏈。

小結

資料視覺化的核心，不是「炫技」而是「說服」。讓數據帶著故事走，讓圖表講出觀眾能理解與記住的重點，才是真正的價值。

🔎 English Abstract

This chapter emphasizes the importance of storytelling in data visualization. Charts are not merely technical outputs; they are the medium through which data communicates meaning to the audience. According to Claus O. Wilke in Fundamentals of Data Visualization, effective visualizations must not only be accurate but also capable of telling a story. Stories attract attention, improve understanding, and help audiences remember insights. Different narrative structures—such as “opening–challenge–resolution” or “background–development–climax–ending”—can be used to frame data-driven messages. Since a single figure rarely captures the entire story, multiple charts are often needed to build a coherent narrative arc. Clarity should always take priority over complexity: visualizations must be instantly interpretable, stripped of unnecessary elements, and designed so that anyone can grasp the key message quickly. When complexity is unavoidable, it is best introduced gradually, starting with a simple view and progressing toward more detailed depictions, such as small multiples. To improve memorability, visual elements such as meaningful icons can be integrated, though excessive decoration should be avoided. Consistency across related charts ensures cohesion, while differentiation prevents confusion when addressing separate topics. Ultimately, data visualization is less about showing off technical skills and more about persuasion: guiding the audience through a clear and memorable story.