可以從他們那里學(xué)到什么 

如果我確實知道一件事，那么即使他們不一定喜歡數(shù)據(jù)，每個人都喜歡數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可視化以及它們?nèi)绱宋说脑颉?/p>

通過閱讀本文，您還將了解到許多新的可視化效果，例如，節(jié)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(shù)據(jù)可視化是這份2018年至2020年各州Google搜索趨勢的Choropleth地圖。

區(qū)域圖是一種主題圖，其中區(qū)域或區(qū)域與給定的數(shù)據(jù)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(tài)進行比較。如果您關(guān)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(xué)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(shù)情況下，全國范圍內(nèi)的趨勢搜索詞在任何給定時間點都是相同的。
• 大多數(shù)搜索詞與名人，電視節(jié)目和電影，尤其是BILLIE EILISH的關(guān)系。
• 到2020年，"冠狀病毒"的搜尋量很少?？紤]到他們的病例數(shù)，我想我應(yīng)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(shù)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(dǎo)致的死亡人數(shù)。

這種可視化方式稱為條形圖競賽-我相信您今年已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)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(qū)，最受歡迎的藝術(shù)家，等等…

如果您考慮一下，這種可視化本質(zhì)上可以傳達與折線圖完全相同的內(nèi)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(nèi)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。

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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(nèi)生產(chǎn)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(wù)的時間表。

8. 繞地球運行的衛(wèi)星

這種可視化是繞地球軌道運行的所有衛(wèi)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(huán)繞我們大氣層的衛(wèi)星數(shù)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。

值得一提的是，您可以在這段時間間隔內(nèi)看到Starlink衛(wèi)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(nèi)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(xué)系統(tǒng)科學(xué)與工程中心創(chuàng)建?？梢哉f，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(xué)到了兩件事，例如新的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)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(shù)據(jù)可視化是什么。