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家喻户晓，数据能够十分弱小——当你真正了解它通知你什么时。
数据和信息可视化 (数据可视化或信息可视化) 是对大量简单的定量、定性数据、信息进行设计和创立易于沟通、易于了解的图形或视觉示意的实际，在动态、动静或交互式视觉我的项目的帮忙下，从某个业余畛域为更宽泛的受众提供帮忙，帮忙他们直观地摸索和发现、疾速了解、解释并取得对其余难以辨认的构造、关系、相关性、部分和寰球模式、趋势、变动、恒常性、集群、异样值和数据中异样分组的重要见解。
数据是漂亮的——它能够激励、改善生活并激发人们最好的一面。为了让您放弃灵感，咱们收集了 2023 年最好的数据可视化示例。
流行病史可视化
尼古拉斯·勒潘 (Nicholas LePan) 的名为“Visualizing the History of Pandemics”的信息图形。它讲述了人类历史上所有已知流行病的故事，包含疾病的名称、死亡人数和大风行产生的大抵日期。尽管每种疾病的受害者的确切人数依然存在疑难，但咱们依然能够从这张图中理解到，超级流传的感化产生在人类的整个历史中。该信息图的统计数据显示了一些疾病随着人口的增长而蔓延。流行病史可视化插图与 CDC、WHO、BBC、维基百科、历史记录、大英百科全书和约翰霍普金斯大学的钻研数据相结合。依据记录的死亡人数进行缩放，以便轻松扫描和辨认数据。塑料垃圾净化
依据各大洲塑料废物总产生的散布数据，杰米·凯特尔 (Jamie Kettle) 创立了这个集体我的项目，以预计未充沛解决的塑料废物的百分比。该信息图提供了陆地以后外表塑料垃圾的清晰而准确的图片，并以创造性的形式对其进行测量。咱们能够在黑白条形图中查看每个国家的塑料废物治理。报告 100% 正确处理所有塑料废物的国家名称以粗体突出显示。
化石燃料
这个可视化示例通知咱们以后最紧迫的环境问题之一——地球大气中二氧化碳含量的减少。尽管 CO 2 的积攒是导致气候变化的起因，但预计这一趋势将继续上来。从图片中咱们不难发现，自工业革命以来化石燃料排放量的稳步减少以及到 2100 年二氧化碳浓度的急剧回升。
水耗费
隐性食粮生产成本波及大量咸水。切斯卡·柯克兰 (Chesca Kirkland) 创立的这个令人惊叹的可视化示例揭示了生产某些食物所需的水耗费的故事。从巧克力到奶酪、咖啡和啤酒，每种产品都须要一定量的咸水能力成长或生产。信息图的第二局部以可用的水资源为核心，包含每年人均水脚印地图和人们可取得的清洁水的个别状况。该我的项目取得了两项 C -Change 环境和可继续倒退奖的提名，并取得了最终设计将来的一等荣誉。在咱们迈向更智能、人工智能驱动的将来时，进步对水可持续性的意识至关重要。
太空中的有源卫星
这种色彩缤纷、亮堂的数据可视化专为《迷信美国人》创立，以原始形式显示卫星。整洁时尚的卫星集群网格按国家、轨道和等级 (商业 / 商业、民用、业余 / 学术或国防) 对它们进行分类。该图具体介绍了卫星的品质 (100 公斤 -5.000 公斤)，类别(测试和训练，通信，图像，监督和气象，导航和钻研) 以及发射日期，从 1974 年 11 月到 2020 年 8 月。依据该图显示，世界上六个国家管制着最多的轨道卫星，而美国领有迄今为止最大的份额。
寻找暗物质
Quanta 杂志创立了这个乏味的数据可视化来示意暗物质能够形成的粒子类型：轴子，WIMP，超轻暗物质或原始黑洞 – 其中任何一个都可能是恒星候选者。可视化依据品质沿尺度散布每种颗粒类型，还为每种类型提供清晰、简洁的形容。此外，您还能够深刻理解试验的数据。
2020 年科技公司并购
只管对于大多数企业来说，2020 年是毁灭性的一年，后果严厉，但这种数据可视化表明，大型科技公司经验了增长推动。近程工作的人越来越须要各种数字服务也就难能可贵了。该图显示了 2020 年实现的最大科技并购，以及被收买公司、收买公司、交易金额和交易日期的简短形容。尽管图表在视觉上很乱，但它也具备创新性和视觉吸引力。
盲视
创立这个非商业性的自筹我的项目花了 4 年工夫。依据彼得·瓦茨 (Peter Watts) 的同名科幻小说改编，该可视化行包含令人惊叹的太阳系渲染，作为数据可视化和操作系统的四维物体，宇航服界面渲染，冷冻胶囊图形和非人类物种概念。
可视化取得了十几个奖项和提名，例如 2020 年最佳视觉特效屏幕力量电影节、2020 年洛杉矶独立短片节卓越成就奖(科幻短片)、2021 年最佳声音和音乐奇幻 / 科幻电影节获奖者、2020 年电影博览会获奖者、2021 年迈阿密国内科幻电影节官网评比等。
数据可视化常见问题解答
最罕用的数据可视化模式是什么？
- 条形图或柱形图是最风行的数据可视化类型。
- 条形图最适宜应用宽度相等且高度可变的矩形 (或条形) 跨类别比拟数值。能够应用条形图来比拟不同组之间的我的项目，掂量随工夫的变动并识别模式或趋势。
- 其余支流的数据可视化模式包含饼图、折线图、面积图、直方图、数据透视表、箱线图、散点图、雷达图和分区统计图。
数据可视化有什么益处?
- 数据可视化使数据清晰、简洁且易于了解。用户能够轻松地从海量数据集中解锁要害值，解释它们并得出结论。
- 数据可视化容许业务用户辨认数据之间的关系、模式和趋势，赋予其更大的意义。并能够轻松发现须要更多关注的新见解和重点畛域。
- 数据可视化是通过应用图形、图表来创立引人入胜的叙述。帮忙用户讲述更好的故事传播信息。
- 数据可视化数据有助于疾速发现错误，以便将其更好的解决。
创立您本人的数据可视化如果您受到这些数据可视化的启发，请应用咱们的数据可视化平台（SovitChart）将不同的数据转换为洁净、全面的视觉效果。要理解无关创立数据可视化的更多信息，请查看咱们博客上对于数据可视化具体指南和 SovitChart 简介。
