
数据是非常强大的。当然,如果你能真正理解它想告诉你的内容,那它的强大之处就更能体现出来了。
Data can be very powerful. If you can actually understand what it's telling you, that is.
通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。
It's not easy to get clear takeaways by looking at a slew of numbers and stats. You've got to have the data presented in a logical, easy-to-understand way.
谈谈数据可视化。人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素,数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。
Enter data visualization. The human brain processes visual information better than it processes text -- so using charts, graphs, and design elements, data visualization can help you explain trends and stats much more easily.
但是,并非所有的数据可视化是平等的。(点击“为什么大多数人的图表和图形看起来像废话”了解我想表达的意思)
那么,如何将数据组织起来,使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发,它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。
什么是数据可视化?
数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现,如图表或地图,以帮助人们了解这些数据的意义。
文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了),而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方式,您可以充分展示数据的模式,趋势和相关性,而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。
数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来,人们一直在使用静态数据可视化,如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进:人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节,然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。
感到兴奋了吗?让我们来看一些不错的交互和静态数据可视化的例子。
交互数据可视化的实例
1)为什么会有“巴士群”现象
这里有一个关于复杂数据集的很好的例子,它看起来感觉像一个游戏。在这个例子里,Setosa网站为我们呈现了“巴士群”现象是如何发生的,即,当一辆巴士被延迟,就会导致多辆巴士在同一时间到站。
只用数字讲述这个故事是非常困难的,所以取而代之的是,他们把它变成一个互动游戏。当巴士沿着路线旋转时,我们可以点击并按住一个按钮来使巴士延迟。然后,我们所要做的就是观察一个短暂的延迟如何使巴士在一段时间以后聚集起来。
2)世界上的语言
这个由DensityDesign设计的互动是个令人印象深刻的成果,它将世界上众多(或者说,我们大多数人)的语言用非语言的方法表现出来。一共有2678种。
这件作品可以让你浏览使用共同语言的家庭,看看哪些语言是最常用的,并查看语言在世界各地的使用范围。这是一种了不起的视觉叙事方法:将一个有深度的主题用一种易于理解的方式解读。
3)按年龄段分布的美国人口百分比
这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。Pew Research创造了这个GIF动画,显示随着时间推移的人口统计数量的变化。这是一个好方法,它将一个内容较多的故事压缩成了一个小的package。
此外,这种类型的微内容很容易在社交网络上分享或在博客中嵌入,扩大了内容的传播范围。如果你想自己用Photoshop做GIF,这里有一个详细的教程。
4)NFL(国家橄榄球联盟)的完整历史
体育世界有着丰富的数据,但这些数据并不总是能有效地呈现(或者准确的说,对于这个问题)。然而,FiveThirtyEight网站做的特别好。在下面这个交互式可视化评级中,他们计算所谓“等级分” – 根据比赛结果对球队实力进行简单的衡量 – 在国家橄榄球联盟史上的每一场比赛。总共有超过30,000个评级。观众可以通过比较各个队伍的等级来了解每个队伍在数十年间的比赛表现。
5)Google Flights 上的美国感恩节
下面是将一段时间内在空中移动的物体进行可视化的好方法。这是由Google Trends驱动的项目,它跟踪感恩节前出发、到达和穿越美国的航班。可视化始于当天很早的时间,随着时间的推移,像播放电影一样显示在全国各地飞行中的航班。不需要显示时间外的任何数字,观众即可以看到当天哪段时间是国际航班、国内航班以及往返于全国各地不同枢纽的航班的热门时间。
6)是什么真正造成了全球变暖?
听说过一种建议,“不要只简单地展示数据,讲个故事吧”?这正是彭博商业正在做的可视化 ——用互动讲述故事的来龙去脉。
此图的关键点是要反驳用自然原因解释全球变暖的理论。首先你会看到从1880年至今观测到的温度上升。当你向下滚动,这个可视化图会让你清楚的了解相较于已被观测到的因素,造成全球变暖的不同因素到底有多少,使故事内容更加丰富。作者希望观众能够得到非常清晰的结论。
7)在叙利亚,谁和谁在战斗
许多不同的团体之间的关系可能很难理解 – 尤其是当有11个这样的团体存在的时候,这些团体之间有的结盟,有的敌对,反之亦然。这让人难以理解。但是,Slate网站通过表格的形式和熟悉的视觉效果和色彩,将这些数据简化为一种简单的、易于理解和互动的形式。
观众可以点击任一张脸来查看双方关系的简要描述。
8)最有价值的运动队
这是通过叠加数据来讲述深层故事的一个例子。这个交互由Column Five设计,受福布斯“2014年最具价值的运动队50强”名单得到的启发。但是它不仅将列表可视化,用户还可以通过它看到每支队伍参赛的时间以及夺得总冠军的数量。这为各队的历史和成功提供了更全面的看法。
9)美国风图
下面是是个类似感恩节航班的可视化图,除了图中显示的时刻,它还能实时显示美国本土的风速和风向。它是直观设计的一个很好的案例:风速用线条移动的快慢来表示,方向通过线条移动的路径来表示。它会即时显示美国风向的总体趋势,无需任何数字,除非你在地图上点击鼠标。另外,使用时设定最多两个变量会使它更容易操作。
静态数据可视化实例
10)政治新闻受众渠道分布图
据Pew研究中心称,通常,当设计师在信息内容很多又不能删节的时候,他们通常会把信息放到数据表中,以使其更紧凑。但是,他们使用分布图来代替。为什么呢?因为分布图可以让观众在频谱上看到每个媒体的渠道。在分布图上,每个媒体的渠道之间的距离尤为显著。如果这些点仅仅是在表中列出,观众无法看到每个渠道之间的比较。
11)著名创意人士的日常惯例
这个数据的可视化图是用奇特的想法描绘一个简单的概念。这个表格利用Mason Currey的《日常惯例》一书中的信息展示了那些著名的创意人士的日程安排,解读其时间和活动安排。这不仅是一个操作数据的例子(因为你可以通过单独的活动来浏览日程安排),也是一个品牌宣传的佳作。
12)今年发生了哪些新闻?
最好的数据可视化方式,就是用直观和美丽的方式传达信息。Echelon Insights致力于这一方式,即将2014年Twitter上最受关注的新闻进行可视化。1亿8450万条推文是什么样子?如图所示的艺术品。
13)问题的深度
当你想强调规模的时候,静态数据可视化是表达你的观点的极佳方式。下面这张来自《华盛顿邮报》的信息图长得令人难以置信…这是故意的。他们在图中展示了一架飞机可以探测到的深海信号是多么的深,通过比较飞机的探测深度与高层建筑、已知哺乳动物的最大深度、泰坦尼克号沉船的深度等。这是简单的视觉效果和颜色梯度的极佳使用方式。最后,将数据添加到新闻报道(文中为失踪的马航)是提供背景的好方式。
14)Funding the Final Frontier
上述图表相对简单,以下是创造设计精致的、传递大量数据的图标方法。秘诀何在?用简单的和干净的格式,便于读者理解数据。这个由GOOD Magazine 和 Column Five制作的图表,解读了NASA的五年预算,显示资金将怎么花、花在哪里。此外,它有主题设计-一个全方位的胜利。
15)Kontakladen慈善年度报告
不是所有的数据可视化都需要用动画的形式来表达。当现实世界的数据通过现实生活中的例子进行可视化,结果会令人惊叹。设计师Marion Luttenberger把包含在Kontakladen慈善年报中的数据以一种独特的方法表现出来。该组织为奥地利的吸毒者提供支持,所以Luttenberger的使命就是通过真实的视觉来宣传。例如,这辆购物车形象的表现了受助者每一天可以负担得起多少生活必需品。
16)Austria Solar 年度报告
虽然有许多方法使数据视觉化,但是使用信息主题去真实创建数据可视化(注意了)意义重大。这份来自Austria Solar 的年度报告通过页面上的太阳光感墨水用真正的太阳能赋予公司数据以生命。一句话:他们是天才。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25