数据与故事

从”我编的内容”到”真实的世界”

到目前为止，你页面上的所有文字都是你自己写的。这一节开始，数据从外面来。

数据的来源有两类：

静态数据集 —— 一个 CSV 或 JSON 文件，你下载下来用。适合起步。 API —— 一个网址，你的程序去问它，它实时回答。数据会变。

API 是什么

想象一个自动售货窗口：你按它规定的格式递一张条子（请求），它按规定的格式递回来一包东西（响应，通常是 JSON 格式）。

你不需要知道它内部怎么运作，只需要知道怎么提问、答案长什么样。

# 试一个不需要密钥的公开 API
curl "https://api.github.com/users/torvalds"

把返回的一大坨内容贴给 AI，问：“这里面哪些字段是有用的，帮我在页面上展示头像、名字和仓库数量。”

找数据的地方

• 国家统计局、各地开放数据平台
• 世界银行、联合国的公开数据集
• Our World in Data
• Kaggle 上的公开数据集
• 你自己的数据——聊天记录、消费账单、步数、听歌历史

最后一类往往最有意思。当数据是关于你自己的，你才真正知道哪些数字在撒谎、哪些沉默是有意义的。

可视化：先有话说

一个常见的顺序错误是：拿到数据 → 挑一种图表 → 画出来 → 想想它说明了什么。

反过来做：

1. 看数据，找到一句你想说的话（“过去十年，这个数字翻了三倍，但只发生在三个城市”）
2. 想清楚什么图形最能撑起这句话
3. 让 AI 实现它
4. 检查：一个不了解背景的人看完，能不能得到你想说的那句话？

跟 AI 说的时候把这句话直接告诉它：

我想用这份数据说明「增长高度集中在少数城市」。
帮我做一个能凸显这一点的可视化，用 D3 或 Chart.js。
不要用饼图。

一个提醒

数据从来不是中立的。谁收集的、统计口径怎么定的、哪些人没被统计进去——这些决定了它能说什么、不能说什么。

这一节先把技术做通。这个问题会在「谁在背后干活」那一节被完整展开。

本节产出

一个可视化原型，配 300 字说明：为什么选这个数据、想说什么、为什么用这种图形。