可视化技术是啥 tp-link路由器怎么设置上网卡盟主站域名填什么

客服   拼多多砍价dy抖音ks快手 自助商城点击进入

1. 拿破仑行军地图 2. 1854 Broad Street 霍乱爆发地图 3. 克里米亚战争中的死亡原因 4. 鸡蛋是如何成型的 5. 交互式政府预算 6. 美国人怎么吃 7. 下一个美国 8. 电影对话（按性别划分） 9.自拍 10. 州人口如何变化

​在数据中找到隐藏的故事

数据可视化是以图表、地图、图形或任何类型的视觉格式的形式描绘大量数据，以帮助您识别数据中的关系和趋势。虽然“数据可视化”这个词可能会让人联想到只有数据分析师才能理解的复杂可视化，但它实际上比你想象的更有创意、更简单。有许多数据可视化示例——从商业仪表板到食品、政治再到流行文化趋势。 除了数据分析技能外，良好的数据可视化还需要良好的讲故事和图形设计技能。

在本文中，我们将讨论一些最著名的数据可视化示例及其工作原理。

拿破仑行军地图

Visualization by: Charles Joseph Minard

拿破仑进军地图讲述了拿破仑于1812年进军莫斯科以征服意大利城的故事。他率领大约470,000 名士兵开始行军，但只带着10,000名士兵返回。该图表已成为有史以来最著名的数据可视化示例之一。线的宽度显示士兵的总数。颜色代表行军的方向——黄色代表向莫斯科进军，黑色代表回程。 它还包含一个简单的温度线图来示意当时下降的温度。

2. 1854年宽街霍乱爆发地图

Visualization by: John Snow

约翰·斯诺（不是《权力的游戏》的乔恩·斯诺）在 1854 年绘制的宽街霍乱爆发地图是点图可视化的早期示例。它包含城市街区的小条形图，显示伦敦社区的死亡人数。通过这个数据可视化示例，他们能够发现霍乱死亡人数最多的家庭都在使用同一口水井喝水。有问题的井被污水污染，这些被污染的水井在霍乱爆发高度集中的地区被大规模使用。这一发现帮助人们追踪疾病与受污染水井之间的关系。解决方案是建立更好的污水系统并保护水井免受污染。

3. 克里米亚战争中的死亡原因

Visualization by: Florence Nightingale

在1850年代的克里米亚战争期间，士兵死亡的速度非常快——但这不仅仅是因为战斗。作为一个护士和超越了那个时代的数据分析师，弗洛伦斯·南丁格尔设计了这个漂亮的数据可视化，以表明大多数士兵的死亡实际上是由医院的不良做法造成的。图表的阴影区域代表死亡总数。较暗的阴影区域代表战斗中的死亡。从图中不难看出，有比实战更可怕的事情导致士兵死亡。

4. 鸡蛋是如何成型的

Visualization by: Science

科学家最近通过过去 100 年收集的近50,000个鸟蛋的数据，弄清了为什么不同种类的鸟类具有不同的蛋形。 科学家们研究了许多变量，包括饮食、成年体重、巢穴类型、巢穴位置、巢穴中的鸡蛋数量以及许多飞行习惯。 研究表明，鸡蛋的长度与鸟的身体大小有关。而鸡蛋的形状（不对称和椭圆形）与鸟类的飞行习惯有关。

5. 交互式政府预算

​Visualization by: US Office of Management and Budget (2016)

说到政府预算，每个国家会面临让普通大众难以理解的大忌。此树状图是在奥巴马担任总统期间在白宫设计的，用于直观地细分美国 2016 年的预算。 它当然不是最具创新性的树形图，也不是交互式树形图——它充其量只是一个相当基本的数据可视化示例。然而，这个树状图之所以成为新闻，是因为一个世界大国采用了一种数据可视化技术，向人民传达了他们的税收去向的信息。

6. 美国人怎么吃

​Visualization by: Flowing Data

美国农业部 (USDA) 跟踪食品供应情况，并拥有1970年至2019年的数据。美国统计学家和数据可视化专家 Nathan Yau利用这些数据可视化技术是啥，了解美国人的饮食方式以及他们的口味在过去的四个十年中的变化。什么时候鸡肉打败牛肉成为大家的最爱？猪肉能在肉赛中战胜牛肉吗？人们更喜欢什么 - 酸橙还是柠檬？这些只是图表试图回答的问题中的几个。

7. 下一个美国

​Visualization by: Pew Research Center

The Next US 是另一个漂亮的交互式数据可视化示例可视化技术是啥，它全面了解美国的人口统计数据。该图表显示了按年龄组划分的美国人口百分比。每个条形代表一个 5 岁年龄组。在研究开始时，图表是金字塔的形式。到2060年，它几乎会变成一个长方形。这意味着 5 岁以下的美国人将与 85 岁以上的美国人一样多。这是低出生率和更长寿命的结果。虽然从长远来看这肯定是个好消息，但这也意味着它将造成很大的政治和经济压力，因为工作年龄组将被迫为老年人的退休生活提供资金并照顾年少的孩子。

8. 电影对话（按性别划分）

​Visualization by: Hanah Anderson, Matt Daniels (The Pudding)

The Pudding While Polygraph aka

The Pudding 使用四种主要的可视化方式来可视化流行文化中的性别差异 - 迪士尼电影的细分、2000 个剧本的概述、一个渐变条，可让您搜索最卖座的电影并探索一些关键过滤器，以及男女角色之间的年龄偏差。从图表中可以明显看出，每种类型的性别代表都存在明显的不平衡。很容易注意到，在大多数电影中，男性拥有大部分对话。除了从分析数千个剧本中得出的惊人发现之外，这个数据可视化项目还以其透明度而著称——白人仍然在大多数电影角色中占据主导地位。

9. 自拍

​

Visualization by: OFFC

在一个有趣的事件转折中，没有人会预测自拍会成为有用的数据，Selfiecity 对它们做了出色的工作。总共分析了 120,000 张自拍，以研究来自世界各地的人们如何自拍。这项研究令人难以置信的是，它对自拍的每一点都如此认真。 从微笑频率到头部倾斜，从姿势趋势到性别等等，您几乎可以找到所有方面的趋势。例如，在圣保罗，与世界其他地方相比，女性自拍时往往头部极度倾斜。在曼谷，自拍就是微笑。

10. 州人口如何变化

​

Visualization by: Washington Post

这个交互式数据可视化示例显示了自 1920 年以来，每十年美国各州人口变化的排名。没有一种解释可以说明这些人口变化的复杂性。 然而，随着这些年来经济的变化，行业如雨后春笋般涌现，某些州也吸引了国内外的移民。 研究表明，在过去的一个世纪中，南部和西部各州的涨幅最大，而中西部和东北部的排名则有所下降。

​