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2020年十大最引人入勝的數據可視化

大數據 數據可視化
我想浪費時間,與您分享我今年看到的十個最有趣的數據可視化以及它們如此吸引人的原因。通過閱讀本文,您還將了解到許多新的可視化效果,例如,節流圖,條形圖競賽和Sankey圖!

可以從他們那里學到什么 

[[354894]] 
> Arrow vector created by macrovector — www.freepik.com 

如果我確實知道一件事,那么即使他們不一定喜歡數據,每個人都喜歡數據可視化。 考慮一下Spotify的《 2019年包裹》有多受歡迎。

我想浪費時間,與您分享我今年看到的十個最有趣的數據可視化以及它們如此吸引人的原因。

通過閱讀本文,您還將了解到許多新的可視化效果,例如,節流圖,條形圖競賽和Sankey圖!

讓我們深入研究它。

1. 美國各州谷歌搜索的趨勢

可以說,今年最酷的數據可視化是這份2018年至2020年各州Google搜索趨勢的Choropleth地圖。

 

區域圖是一種主題圖,其中區域或區域與給定的數據變量成比例地被陰影化。在這種情況下,熱門搜索詞會隨著時間的推移按狀態進行比較。如果您關注了我的文章,您會知道我喜歡choropleth地圖,因為它們能夠一次交流很多信息。

我學到了一些有趣的東西:

  • 美國在搜索模式上的共識如何。 在大多數情況下,全國范圍內的趨勢搜索詞在任何給定時間點都是相同的。
  • 大多數搜索詞與名人,電視節目和電影,尤其是BILLIE EILISH的關系。
  • 到2020年,"冠狀病毒"的搜尋量很少。考慮到他們的病例數,我想我應該不會感到驚訝。

2. "光速快,但空間廣闊"

動畫并不是最簡單的制作方法,但是在試圖演示諸如光速之類難以理解的事物時,動畫效果非常好!

https://www.toutiao.com/i6900958706196939267/

此動畫向您顯示了光脈沖相對于所示空間的移動速度。

我喜歡這種可視化,因為它確實將光速的概念引入了透視,但是更重要的是,它將空間的大小也引入了透視。

3. 冠狀病毒與其他流行病的死亡數量比較

該可視化顯示了從首次死亡之日起由冠狀病毒和其他流行病導致的死亡人數。

2020年十大吸引眼球的數據可視化

這種可視化方式稱為條形圖競賽-我相信您今年已經在互聯網上看到了許多此類圖表,例如一段時間以來的最富有的人,按GDP劃分最大的國家/地區,最受歡迎的藝術家,等等…

如果您考慮一下,這種可視化本質上可以傳達與折線圖完全相同的內容,但是從某種意義上講,您可以更深入地了解給定主題的歷史時間表。

4. 新冠病毒案例隨時間的3D映射

是的,這是另一種新冠病毒可視化,但這是非常獨特的!這是一段時間內美國COVID-19病例的3D地圖。它類似于一個choropleth貼圖,但是其3D條形圖放大了病毒傳播的嚴重性。

2020年十大吸引眼球的數據可視化

是不是很恐怖

5. 美國2萬億美元刺激法案

該可視化顯示了如何分配美國2萬億美元的刺激法案。

如果您不知道,這種數據可視化稱為Sankey圖,并且在過去的一年中它已迅速普及。從某種意義上說,它將分配劃分為組和子組,并按比例表示值,其作用與樹圖相同。

6. 最頻繁的NBA投籃

我喜歡數據可視化,它可以教給您一些歷史,這當然就是其中之一。 該可視化顯示了不同年份最頻繁的NBA投籃。

需要注意的最有趣的事情是,這些年來,越來越多的三分球命中率! 您還對此感興趣嗎? 在評論中讓我知道。

7. 美國國內生產總值對比美國國債

有時,您只需一個簡單的折線圖即可傳達信息。此可視化顯示了美國GDP和國家債務的時間表。

8. 繞地球運行的衛星

這種可視化是繞地球軌道運行的所有衛星的延時拍攝。我之所以加入這一行,是因為我認為它在傳播環繞我們大氣層的衛星數量方面做得非常出色!它使您想知道實際上看到的星星中有多少是"星星"。

> Image Created by thesavv

游戲中時光倒流請參見此處。

2020年十大吸引眼球的數據可視化

值得一提的是,您可以在這段時間間隔內看到Starlink衛星!

9. 各大流行病和世界人口的死亡占比

如果您想更好地了解與其他病毒相比致命的COVID-19,這是目前最好的可視化之一。 通常,我不喜歡3D可視化,但是這個可視化在傳達信息方面做得很好。

10. 冠狀病毒盒儀表板

我想分享的最后一個可視化內容實際上是一個儀表板。該儀表板 (https://coronavirus.jhu.edu/map.html) 由約翰·霍普金斯大學系統科學與工程中心創建。可以說,它是我所看到的冠狀病毒中功能最全面的交互式儀表板。

> Image from John Hopkins University

謝謝閱讀!

我希望您和我寫這篇文章一樣開心!希望您學到了兩件事,例如新的數據可視化技術或什么可以使一個好的可視化。讓我知道您在2020年以來最喜歡的數據可視化是什么。

 

責任編輯:趙寧寧 來源: 今日頭條
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