精选 Viz 故事：Tell me about Will

某天，你想在淘宝买一双运动鞋，搜寻未果。于是，在之后的好多天里，你会发现，不论是你的淘宝首页推荐栏，还是搜索引擎两边的广告栏，或是新闻主页的广告图片，都在向你推荐各种各样款式的运动鞋。

这是一个现在正在发生，未来会更加习以为常的大数据时代。我们每个人的行为习惯都在有意无意的被记录着：性别、年龄段、消费能力、家庭构成、生活轨迹......

图片来自网络

这未尝不是一件好事，企业可以更精准的找到并服务于你的客户、用户可以更精准的找到喜欢并需要的商品。

今天分享的这个 Viz，作者 Mac Bryla 探讨了最近披露的澳大利亚数据，用于手机和互联网的使用。数据主角的名字叫 Will，作者用 Tableau 对 Will 一年的手机使用数据做了精彩分析。

整个故事由六个仪表板构成，类似故事的形式可以让分析变得更有条理，环环相扣，层层深入。通过简单的图表以不同的分析角度，为我们展示出数据分析的魔力。

仪表板一

对 Will 从2014年4月1日-2015年4月1日的全年手机使用数据，按照不同数据类型的使用量做了分析，发现他中途换了手机并且有段时间他没使用手机。

图表纵坐标是数量值，横坐标是具体的日期（精确到天）。手机使用数据类型分为三种：

■ 代表使用网络 ■ 代表使用语音 ■ 代表使用短信

把鼠标放在第一条蓝色竖线那里，可以发现：在2014年9月24日之前，Will用手机和外界沟通一直是传统的语音或短信方式。

或许可以做出推断：在那之前，Will一直在用90年代那种只能打电话和发短信的老式手机；之后，他购买了一部新的手机，是一部可以使用网络的智能手机。

上面图表中两个箭头所指的空白处，是个有趣的现象。让人忍不住去揣测数据缺失的原因：数据丢失了？没有被收集到？或者手机坏了？

正确答案是什么呢？请接着往下看。

仪表板二

对 Will 这一年的所有周末的手机使用数据做分析，发现他的家庭住址。

☞左边的地图是每次使用手机所在位置分布

——根据数据密集分布的情况，推测 Will 应该是住在靠近 Balgowlah 的悉尼北部海滩。

☞右上角是周六和周日两天、不同类型数据的使用数量值

——Will 的每个周六使用手机频次最高，并且长时间使用了手机网络。看来 Will 在周末喜欢用手机浏览网页或者进行网络社交。

☞右下角是周末两天的不同时间段、不同类型数据的使用数量值

——Will 的周末一般在上午9点才开始使用语音或短信，一直到晚上11点钟才停止使用。其他时间都在使用手机网络，我猜他没有睡觉关机的习惯。

仪表板三

对 Will 这一年的所有工作日的手机使用数据做分析，发现他的工作地址。

☞左边的地图是每次使用手机所在位置分布

——根据数据密集分布的情况，推测 Will 应该是在离家有一定距离的城市里工作，但他也经常在家里工作。

☞右上角是在工作日、不同类型数据的使用数量值

——Will的工作日每天的手机使用情况差异不大，相比周二到周四，周一和周五两天使用手机频次较少。从语音使用的数量来看，周二和周三是他工作最忙碌的两天。

☞右下角是在工作日的不同时间段、不同类型数据的使用数量值

——Will 的工作日一般在上午7点就开始使用语音或短信，一直到晚上12点钟才停止使用。上午9点和晚上6点是使用频率最高的时间段，或许这两个时间段是在地铁里用手机移动办公吧。

在讲第一张仪表板时，我们发现了有趣的现象：图表中两个箭头所指的空白处。到底为什么那两个地方没有数据呢？答案在下一个仪表板里可以找到。

仪表板四

对 Will 手机使用数据的两次缺失进行分析，发现其中原因。

用两个数据缺失时间点的起点进行筛选联动，然后将鼠标放在地图左下角的橙红色圆点上，可以看出：2014年10月和2015年2月，也就是两段数据空白的起点处，Will 使用手机的位置在国际机场。

原来他乘飞机去别的国家了，这应该就是数据缺失的真实原因。

仪表板五

通过分析 Will 的手机使用位置，发现他在一年的时间内去了四次塔斯马尼亚岛。

塔斯马尼亚岛距离 Will 平常工作和生活的地方只有200多公里，并且天然景色怡人，号称“世界的尽头”。

Will 在岛上呆的时间最短1天、最长5天，并且使用手机网络居多，偶尔使用语音和短信。我想，他应该是和家人一起去短途旅行了！

仪表板六

对 Will 的手机语音和短信联系记录的数据做分析，发现他的使用习惯。

左边的代码是联系对象，纵坐标是手机联系的周日期，横坐标是具体时间点（上午7点-晚上11点）。

滑动右边的拉下条，可以看到全年的所有语音和短信联系记录。联系次数越多的人排在前面、联系次数越少的人排在后面。

分别用语音和短信进行筛选，可以发现：Will用语音联系频繁的是工作对象。

而他更习惯用短信方式，和家人或朋友进行联系。

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人人都是数据分析师，如果你也想用数据表达和分享某一现象，就和 Viz 的作者一样，用 Tableau 完成自己的数据报告吧！