京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
编译:Mika
我们不断在创造着大量的数据。据估计,仅在2020年我们就产生了惊人的59泽字节的数据。
随着如此多的信息四处传播,数据分析已经成为一个不可或缺的专业领域,这并不令人惊讶。
而这其中的一个关键部分就是数据可视化。
用图表表示数据,能够使我们发现新的见解,进行高层次的分析,并以清晰、简洁的方式传达我们的发现,同时这还是一种艺术形式。
在本文中,我们将列举出2021年度那些令人惊艳的可视化作品与你分享。
如前所述,人类在2020年创造了大约59泽字节的数据。要知道,人类在2010年代中期创造的数据才达到1泽字节,这是一个令人难以置信的数量。随着世界范围内数字化连接趋势越来于强,我们的数据生产速度只会更快。
1泽字节相当于六亿个字节,到底是个什么概念呢?不妨看看下图。
(来源:The Guardian / Cisco)
上述可视化无疑使我们更容易理解1泽字节到底有多么庞大,这就是数据可视化的力量。
随着我们产生的数据量不断增长,需要更复杂的可视化技术来理解它。一种越来越流行的数据形式是网络图,这让我们绘制许多不同点或节点之间的关系。对于描绘可视化中出现的连接或群体,网络图是非常不错的选择。
(来源: Kirill Benzi )
这个醒目的网络图不仅仅是一张漂亮的图片。它追踪了《星球大战》宇宙中的2万多个角色之间的联系。每个角色都由一个节点代表。
其中红色代表力量的黑暗面;蓝色代表光明面;黄色表示罪犯和赏金猎人。总共有超过66,000个连接,这恰恰显示了网络图可以有多么强大。
随着智能手机能追踪人们的行动,标记位置的数据正迅速成为一种普遍现象。这在新冠疫情期间被证明特别重要,因为各国争先恐后地跟踪和追查潜在的感染链。在这个例子中,数据可视化软件供应商Tectonix向我们展示了特定位置数据地图的潜力。
(来源:YouTube / Tectonix GEO )
这个可视化图显示了2020年春假期间在佛罗里达州收集的手机定位数据。每个手机信号都由一个红色节点代表。红色节点表示有很多人在享受春假。蓝色强调的区域是劳德代尔堡的一个海滩。
(来源:New York Times / Tectonix GEO )
通过追踪该海滩上的每个节点,Tectonix显示了春假结束时个人旅行的确切地点。因此,我们可以很容易地看到来自该海滩的个人可能已经传播新冠疫情的距离和范围。
虽然有些可视化使用3D元素来增加一点亮点,但最好的可视化是充分地利用三维空间。位于英国的数据分析公司Automatic Knowledge Ltd.的创始人Alasdair Rae在这一可视化过程中完美地说明了这一点。
(来源:Alisdair Rae / statsmapsnpix.com )
利用欧盟免费提供的GHS_POP数据,这些图片显示了整个欧洲的人口密度。该地图被分解成1公里×1公里的方块,条形高度代表了生活在每个地区的人口数量。除了提供引人注目的效果图外,我们还可以一目了然地看到哪里是人口最密集的地区。例如,巴黎、伦敦、马德里和罗马都脱颖而出。
如果没有与数据分析相关的主题,那么这篇文章是不完整的。
考虑到这一点,下面这个图表就通过气泡图和循环网络图显示了在CRAN上300个包中使用的流行编程语言。
(来源: Dr Torsten Sprenger / GitHub )
通过从TIOBE指数(衡量编程语言的流行程度)中获得的数据,这个可视化显示了哪些CRAN软件包是用哪些语言创建的。其中R排在首位,其次是C和C++。不太流行的语言用小圆圈表示。每个圆圈的大小与制作软件包所用的代码行数成正比。
好的数据可视化不需要太过华丽。
如果数据可能被用来帮助政府政策或决策,那么表述清晰是至关重要的。而折线图就是能清晰、简单地绘制时间序列数据的一个优秀工具。
(来源:UNEP GRID )
这张线图追踪了从1880年到2010年代末的全球表面温度。重要的是,它包括来自四个不同来源的数据。NASA、NOAA、日本气象局和MetOffice。通过叠加这四个来源的数据,不难注意到当中的密切相关性,它们均显示了在过去200年里全球表面温度在不断上升。
可视化不应该为了互动而互动。然而,互动性也可以改变我们看待数据的方式。Gov | DNA是一个获奖的在线互动网络工具,探讨了世界各国政府数据。
(来源:Werner Helmich )
该工具将每个国家表现为一个气泡,让你通过点击按钮来比较不同的国家。例如,你可以根据就业、预期寿命、新闻自由和腐败等变量追踪每个国家的世界幸福指数。
流图是一种面积图,通常用于比较时间序列数据。虽然并不总是适合进行深入分析,但它们非常适合提供广泛的概述。
(来源:Talia Bronshtein / insightfulinteraction.com )
由数据记者Talia Bronshtein创作的这幅美丽的流程图描绘了200多年(1820年至2015年)来美国不同移民的国籍。
从中,我们可以看到,在二战期间(1939-1945年),美国的移民几乎停止了。还可以看到,二战前的大多数移民来自奥匈帝国、意大利和俄罗斯等国;到21世纪末,大部分移民来自亚洲和南美国家。
数据可视化不仅仅是用于数据分析,可以是一种艺术形式。
2010年,艺术家Janet Echelman被委托创作一个图,代表西半球35个国家的相互联系。那一年,智利发生了大地震。这一事件的震级如此之大,以至于引发了一场巨大的海啸,使地球的一天缩短了1.26微秒。
(来源:NOAA / PMEL / Center for Tsunami Research )
这张图片显示了由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)模拟的地震引起的海啸的热图。Janet Echelman以此为灵感创作了她的雕塑,她用不同颜色的绳子悬挂在一个轻巧的框架上。
(来源:Janet Echelman )
随后的雕塑名为1.26,这也证明了据分析可以和任何艺术领域一样具有创造性。
2021,知名大数据网站FiveThirtyEight用精美的数据可视化讲述了关于新冠疫情、政治局势和体育界的故事。
这里我们列举了当中一些非常惊艳的可视化作品分享给大家。
新冠
美国不愿意接种疫苗人群数据
大多数未接种疫苗的美国人认为疫苗的风险比感染新冠更大
白人孩子最不害怕新冠
政治
加州的罢免程序比大多数州都容易
通货膨胀率上升给美国总统的支持率带来影响
重新划分选区的最新情况
科学
美国大型城市引领可再生能源的发展
美国各地的高温,西部地区的火灾和干旱情况
15年调整平均值和记录的大西洋盆地飓风数据,1851-2019
东京奥运会
没有人能接近博尔特最佳时期的成绩
奥林匹克运动会竞赛项目年表1896-2020年
轮椅运动员在长跑中更能展现出优势
体育
世界象棋桂冠争夺赛
更快并不一定意味着更好
金州勇士队保持明星阵容
Matt Araiza的赛场罚球数据
LeBron James三分球数据
Patrick Mahomes 轻松投出长球
参考链接:
https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/data-visualization-examples/
https://fivethirtyeight.com/features/our-51-best-and-weirdest-charts-of-2021/
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27