11个有意思的数据可视化作品欣赏
DataFocus按:数据可视化,既是一门科学,又是一门艺术。本文作者带着一颗审美之心,挑选出11个有意思的数据可视化项目,第一眼看它们,你不会感到震撼--至少和本专栏之前文章中的案例相比,你会觉得普通。但如果你静下心来慢慢品尝,就能感受到它们的朴素之美。好了,端起咖啡,慢慢欣赏吧。
每年我都会挑选一些自己喜欢的可视化项目。回顾这十年来的选择,有时候我会欣赏通过简单的数据图形讲述一个有趣的故事,简单的恰到好处;另一方面来讲,随着时间的推移,数据可视化正在发展成为一门成熟的技术,商业方面的运用将数据可视化当作吸引眼球的媒介,这又让数据可视化变得更加复杂和技术化。
当然,有时候鱼与熊掌不可兼得,来看看我挑选的2018年最佳可视化项目吧,排名不分先后。
僵尸粉工厂和社交机器人
Nicholas Confessore,Gabriel JX Dance,Richard Harris和Mark Hansen 纽约时报“社交媒体是一个充满半机器人,半真实人的虚拟世界。” 纽约时报的该作品,充分揭露了政治家、大明星甚至企业家们是如何通过购买粉丝扩大网络影响力的。这些虚假的粉丝冒用真人身份,经过程序化操纵,扮演着人类的行为。想想看哪天你在微博上撩了很久的妹子说不定是个机器人,你是不是一身冷汗?点这里看原文。
欧几里德的几何元素
有一些关于复古图形的东西总是吸引我,这些黄褐色的背景让你能感受到年代久远的文献的味道。Byrne的欧几里得几何丛书,与其说是几何学教材,不如说是可视化艺术品。戳这里欣赏
知道为什么女性要买包包吗?
这个项目,测量了20个美国最受欢迎的蓝色牛仔裤品牌中男士和女士的裤子口袋。看看我们发现了什么?女性的口袋很小,这个我不说你也知道,但是真实的数据你知道吗?女式牛仔裤的口袋平均缩短了48%,比男士的口袋窄了6.5%。夸张的是,只有5%的女士口袋可以放得下一部iphone手机,而100%的男士口袋则可以完全放得下。现在你知道为什么女人必须买个包包了吧?
美国是如何利用他们的土地的呢?
美国农业部利用来自不同政府机构的调查、卫星图像和分类,将美国划分为六大类型的土地。这些数据无法精确定位到一个城市街区,地图上的每个方块代表25万英亩的土地。但将数据逐州拼凑在一起,可以大致了解美国土地的使用情况。例如:美国正以每年新增约100万英亩的平均速度变得更加城市化。这相当于增加了洛杉矶、休斯顿和凤凰城的新城区。自1945年以来,美国的城市面积增加了两倍多。 了解更多->
用树的年轮展示200年来美国移民演变情况
Pedro M. Cruz,John Wihbey,Avni Ghael和Felipe Shibuya为我们绘制了这张作品。在过去的两个世纪中,全球各个角落的数千万人移民到美国。图中我们可以看到不同国家和族裔在一段时期中的移民规模,以及每个时间段的总规模,这就像树的年轮,碰到好年份(移民政策宽松,或者躲避战火),移民数量会增长更多。
亚军
“纽约时报”用一桶水来展示苹果公司1万亿美元的里程碑。不知道你看完后有什么感想,反正我是被震撼到了。
区块链到底是个什么玩意儿?
区块链概念如火如荼,然而外行对这些技术一年懵逼。来自路透社团队的Maryanne Murray给我们制作了这个可视化作品,试图向我们这些普通人解释区块链概念,你看懂了吗?
气溶胶地球
来自美国宇航局地球观测站的约书亚.史蒂文斯,带给我们另外一个地球。深吸一口气,即使空气看起来很清楚,几乎可以肯定你会吸入数百万的固体颗粒和液滴。这些无处不在的物质被称为气溶胶,它们可以在空气中通过海洋,沙漠,山脉,森林,冰和它们之间的每个生态系统漂浮。空气?无色无味无形?不存在的!
最佳统计解释器--模型调整和偏差.方差权衡
你用机器学习算法训练过模型吗?也许你不知不觉在你的模型中引入了某种偏见。Stephanie Yee和Tony Chu在他们的可视化作品中解释了偏见如何蔓延到“客观”计算机的算法中去。
机器学习的最佳奇怪用法-不断发展的平面图
Joel Simon使用遗传算法来“优化”平面图,结果很奇怪而且很有趣。
性别工资差距:您的公司何时在2018年停止支付女性费用?
最好的Back-of-the-Napkin数学伟人说过:“妇女能顶半边天”,自1970年万恶的英帝国主义者推出“同工同酬”法案以来,工资的性别差异依然存在。该可视化作品展示了2018年,所有在英国拥有250多名员工的公司所报告的工资性别差距。图中工资差距转换为女性有效免费工作的天数,并用年日历视图展示了这些变化。
最直接但最有效的表达:我同意
喜欢你就大声说出来!
2018年的新鲜玩意儿
DataFocus 最简单的可视化~