摘要: 根據IDC資料,2015年全球資料量的年增長率可達到5.6澤位元組(即5.6萬億兆位元組),是2012年增長率的兩倍。這意味著太多要理解吸收的信息,特別是黑白掃描文件或者沒有乏味的長達50頁的pdf。而大腦對可視化圖像的處理速 ... 
根據IDC資料,2015年全球資料量的年增長率可達到5.6澤位元組(即5.6萬億兆位元組),是2012年增長率的兩倍。

這意味著太多要理解吸收的信息,特別是黑白掃描文件或者沒有乏味的長達50頁的pdf。而大腦對可視化圖像的處理速度要比文字快60,000倍,可以讓人更容易理解資料的意義。

而且文本資料中沒有發現的模式、趨勢和相關關係可以很容易通過資料視覺化顯示或識別出來。

雖然如此,複雜資料視覺化仍然可能是令人困惑的。

我們將在本文中曆數14個複雜資料視覺化的奇妙例子。開始吧!

1.彭博億萬富翁(Bloomberg Billionaires):每日世上最富有人排名 
 
它是什麼?

這個互動式指數是每日世上最富有人的排名,並根據市場動態、經濟和彭博新聞報道(Bloomberg News)動態變化。資料在周一到周五的美國東部標準時間下午5:30更新。

探索

彭博社使資料更容易瀏覽的方法有:排名、曲線圖、地圖。你可以通過以下過濾搜索:

行業 
國籍 
性別 
年齡、 
財富來源。

點擊億萬富翁的頭像,就會彈出這個人的信息。

2.彭博社最好和最差(Bloomberg Best and Worst) 
 
它是什麼?

在你看到彭博社最好和最差可視化資料前你不會看到這麼多資料:彭博社排名團隊分析、組織和可視化的資料都展現給你,並且只包含沒有編輯調整或帶有觀點的透明、基於事實的資料。

資料從哪裡來?

資料由彭博社排名團隊( Bloomberg Rankings team)分析、組織和可視化。

探索

你可以按照以下主題排序:

商業 
經濟 
教育 
投資 
生活方式 
個人理財 
政治政策

或者按照以下實體排序:

職業 
公司 
投資學 
人 
地方 
學校 
其他

3. State-by-State 
 
它是什麼?

State-by-State可視化美國當前及歷史的經濟資料和分析。基於美國經濟健康指數,State-by-State每月更新最新的美國勞工統計局國家失業率。這個可視化還包含住房供給、醫療保健、能源生產和人口統計資料等等。

資料從哪裡來?

據該網站,「可視化美國當前和歷史經濟資料和分析,基於經濟健康指數State-by-State包含來自美國勞工統計局的最新失業人數(每月更新),以及住房供給、醫療保健、能源生產和人口統計資料等的現狀資料。」

探索

你對選定的資料集進行任意排序,查看隨時間變化的趨勢。資料可追溯至2000年。

4.The dude map:美國人是怎樣提到兄弟 
 
它是什麼?

這個有趣的可視化是關於美國人多經常使用「兄弟(dude)」這個詞。它高亮顯示了美國地區中使用「兄弟(dude)」比「朋友(pal)」或者「夥伴(buddy)」更多更流行的地區。

資料從哪裡來?

推特的位置資料。

探索

可以用」bro」, 「buddy」, 「dude」, 「fella」和 「」pal」來過濾地圖。

5. 話題#每天每時(#Everyday Moments Beta) 
 
它是什麼?

推特創建了這個動態可視化,來顯示英國和愛爾蘭正常一周關於每天每時的推特。它不是實時的資料圖形,只顯示2014年1月1日到1月4日間推特分享增加的速度。

資料從哪裡來?

英國和愛爾蘭用戶發布的加了地理標記的推特,只佔所有推特中很小一部分。

探索

你可以探索關於以下話題的會話:

早晨、交通、食物飲料、寵物、音樂、小吃、娛樂、家庭活動、形容詞、教育、運動、鍛煉、假期、工作、TV、晚上

6實時零售(Retail in Real Time) 
 
它是什麼?

這個可視化通過顯示美國人花現金的速度增加有多快,來告訴你美國人花現金的方式和地點。因為對美國流行的消費支出可視化感興趣,Retale創建了Retail in Real Time。

探索

包括以下不同類別:

紙質書、電子書、麥當勞、智能手機、沃爾瑪、亞馬遜、唐恩都樂、星巴克、百思買、7-11、信用卡交易、可口可樂服務、優惠券、彩票、服裝、寵物食品、嬰兒食品、玩具、槍支

7. A Light Year 
 
它是什麼?

這個網站就像一個日曆,顯示太陽的一束光線旅行一年會經過哪些事物。

8. Pistats.io 
 
它是什麼?

我喜歡這個超級簡單把你的個人信息資料視覺化的工具。使用Gmail賬戶登錄後,就可以:

計算你每月在Uber和Lyft(譯者註:均為打車軟體)上的花費; 
告訴你哪些天使用Uber和Lyft最多; 
在地圖上顯示你的乘坐路線;

資料從哪裡來?

Pistats.io從你的郵箱獲取Uber和Lyft賬單信息,並轉化成特定的資料集。

9.Major League Baseball Franchise Valuations 
 
它是什麼?

這個可視化是彭博新聞社九個月的工作成果,它分解了不同球隊間的差異。構成聯盟30個球隊價值的不同因素有哪些?

棒球活動 
企業價值 
授權 
有線電視 
數字媒體 
信心評級

資料從哪裡來?

據該網站,「彭博新聞設在計算美國職業棒球大聯盟球隊價值時,使用資料涉及門票收入、授權、贊助和廣播權,以及電視頻道、廣播電台和房地產的收益。」

10.College Speaker Fees 
 
圖中標題:你在佛羅里達州的六度分隔值為¥70,000

圖中黃字:從2013年開始,佛羅里達的州立大學花錢聘請代言人

它是什麼?

基於彭博社的調查,可視化結果顯示了佛羅里達的大學在通過學生審核在請代言人上的花費。

資料從哪裡來?

資料源來自彭博社調查。

11.網際網路圖 
 
它是什麼?

「網際網路圖用二維圖呈現了網際網路上網站之間的關係。每一個網站是地圖上的一個圓圈,圓圈的大小由網站流量決定,流量越大,圓圈越大。用戶通過鏈接在網站間的跳轉決定了圓圈間的關係,跳轉越頻繁的網站在圖上圓圈距離越近。

資料從哪裡來?

統計資料來自Alexa。

12.Redditviz 
 
它是什麼?

Redditviz是網際網路的首頁——Reddit(譯者註:社交新聞網站)的互動式地圖。因為Reddit網太大了,存在一些你可能永遠不會發現的子頁面。Redditiviz就是基於用戶行為的子頁面關係,生成的可視化網站地圖,而且比Reddit本身的導航更有效。演演算法跟蹤了用戶在過去八個月通過他們網路發布的帖子。如果存在比較大的趨勢,比如說1000個人經常在兩個子頁面上發帖,那麼演演算法就在地圖上生成兩個子頁面的關聯。

13.Renting vs. Buying 
 
它是什麼?

紐約時報圖形部門的編輯和D3.js(譯者註:一個基於資料操作文檔JavaScript庫)的創始人Mike Bostock 設計了一個交互資料計算器,給考慮買房用戶提供一個成本利益分析。可視化圖顯示了最主要的購房成本,並計算等價的每月租金。

資料從哪裡來?

資料來源包括穆迪首席分析師Mark Zandi,聯邦儲備經濟資料庫 、聖路易斯聯邦儲備銀行、Miller Samuel公司的Jonathan J. Miller。

14.An Interactive Visualization of NYC Streets 
 
它是什麼?

這個可視化源自創始人很好奇紐約市五個區有哪些常見和不常見的樹木,於是從紐約市的公開資料抽取資料而來。

資料從哪裡來?

這個可視化資料來自紐約市公開資料。

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