2022 年十大數據可視化示例

人腦對視覺信息的處理比原始事實要好得多。 尤其是涉及需要考慮多種因素的大量數據時。 圖表或圖形等可視化使我們能夠快速輕鬆地分析趨勢、數據和模式。 如果您是 python 和數據科學的初學者，upGrad 的數據科學程序絕對可以幫助您深入了解數據和分析的世界。

數據非常強大，尤其是當我們能夠識別數據告訴我們的內容時。 由於數字和文本數據難以分析和表示，可視化在整個幾十年甚至幾個世紀前都發揮了重要作用。

讓我們看看數據可視化是如何讓我們在視覺環境中組織和呈現數據的。

數據如何可視化？

數據可視化在整個歷史中一直很流行，使用更傳統的數據收集和分析方法。 數據從遠古時代就已經被可視化了，每條信息都經過人工分析，然後被繪製或形成圖表的一部分。 如今，我們擁有商業智能工具和可視化工具，當我們提供所需數據作為輸入時，它們會自動為我們完成工作。 例如，Tableau 和 Microsoft 的 Power Bi 甚至 Excel 都非常適合可視化。 如果您是數據分析和數據科學的初學者， upGrad 的數據科學課程絕對可以幫助您深入了解數據和分析的世界。 呈現可視化的方法有很多種。 以下是一些重要的：

• 樹狀圖
• 折線圖
• 散點圖
• 條形圖
• 餅形圖
• 時間序列
• 箱形圖
• 信息圖表
• 面積圖
• 表
• 圖表
• 通用地圖
• 指標
• 矩陣

10 個最佳數據可視化示例

數據可視化可以是交互式的，也可以是靜態的。 儘管兩者都被廣泛使用，但交互式可視化相對現代且更詳細。 如果您想了解更多關於用於構建可視化的不同工具和各種可視化技術的信息，強烈建議您學習高級課程，例如 upGrad 的數據科學理學碩士。 現在，讓我們看看歷史上一些最好的數據可視化示例。

1. 霍亂地圖

霍亂地圖是由 Jon Snow 創建的一個臭名昭著的早期點圖可視化。 可視化涉及條形圖，表示特定城市街區因霍亂而死亡的人數。 這些條形的長度和濃度都顯示了這種疾病導致的死亡的趨勢和分佈。 由此，通過分析特定家庭和與之相關的死亡人數，得出了一個重要發現。 死亡人數最多的家庭正在飲用同一口井中的水，這是當時的一項突破，使當局能夠通過識別被污水系統污染的水井來隔離高濃度的霍亂爆發。 可視化還帶來了更好的污水處理系統，並且更加重視保護水井或其他飲用水源。

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2. 美國管理和預算可視化辦公室

這是來自美國管理和預算辦公室的交互式可視化。 可視化呈現為白宮在奧巴馬任職期間準備的樹狀圖。 這是預算的最佳數據可視化示例之一，可將政府計劃和可以在視覺上分解的感興趣領域分開。 儘管這份 2016 年預算樹形圖很重要，但它迅速明確了每個部門的預算。 該地圖將每個部門隔離開來，讓納稅人能夠了解他們的資金流向，以及與其他部門相比，每個部門的支出百分比。

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3. 東方軍隊死亡原因示意圖

在 1850 年代，士兵的死亡率不斷上升，並奪走了許多人的生命。 然而，這不僅僅是因為戰爭，還因為疾病和缺乏衛生或醫療資源等根本原因。 弗洛倫斯·南丁格爾 (Florence Nightingale) 在威廉·法爾 (William Farr) 的幫助下構建了這個可視化，他是一位基於皇家騎士團委託研究的統計學家。 弗洛倫斯·南丁格爾是維多利亞時代歷史上最重要的人物之一。 她的醫學專業知識以及多次醫院訪問幫助創建了這種極具創新性的可視化。 數據顯示，大部分死亡是由於戰後受傷、不衛生的醫療行為和疾病造成的，而不是直接戰鬥或戰鬥中的死亡。 這也有助於凸顯在此期間預防大多數死亡的根本原因的重要性。

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4. 聯邦研發預算儀表板

這是交互式可視化的另一個很好的例子，它使我們能夠在研究和開發方面識別聯邦支出的趨勢。 此儀表板的功能類似於一個工具，可幫助我們檢查 1976 至 2022 財年各機構或背景下的研發預算分配。與靜態可視化不同，此儀表板允許用戶探索多種組合視角。

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5. 美國 50 年的可自由支配支出

美國在2019 年分配了 130 萬美元作為可自由支配的支出預算。 與強制性支出不同，可自由支配的支出是預算等式的一個可選部分，可以由立法者改變。 這些資金可以根據預算要求討論並分配給教育、國防或交通等部門。 這種可視化是由數據科學家 Will Geary 創建的，他是根據 1963 年至 2017 年間每年的可自由支配支出創建的。

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6. Star Wars 中的角色交互網絡圖

與其他的有點不同，但有趣的是，這個數據可視化示例是使用流行系列《星球大戰》中的角色交互數據構建的。 這是研究人員 Kirell Benzi 通過繪製代表網絡中交互的節點和點之間的關係構建的傑作。 該圖表跟踪了《星球大戰》中數千個角色之間發生的每一個聯繫。 每個字符都由一個節點投影，該節點由具有相似節點的顏色編碼線連接。 例如，由紅線連接的節點代表力的黑暗面，而藍線代表光明面。

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7.亞馬遜市值與各國GDP的比較

這是更簡單的數據可視化示例之一，可以讓我們快速檢查哪些國家的 GDP 低於亞馬遜約1.7 萬億美元的市值。 在這張地圖中，GDP 低於 1.7 萬億美元的國家以黃橙色突出顯示，而 GDP 較大的其他國家則以灰色顯示。

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8.十年十位藝術家可視化

此圖表由 Arthur Buxton 製作，代表 1895 年至 1905 年間藝術家使用最多的調色板。這種創新可視化中的餅圖與每位藝術家廣泛使用的每種顏色成比例。 這個比例是相對於這十年來他們調色板中的其他首選顏色而言的。

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9. 著名創意人士的日常

這是展示名人日程安排或習慣的更具創意、更出色的數據可視化示例之一。 這種可視化根據 Mason Currey 的書“日常儀式”中的數據考慮了他們的每一項活動。 該圖表已按時間細分，我們可以輕鬆查看這些創意人士在平均一天的某個時間點是如何度過他們的時間的。

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10. 彭博氣候變化

Bloomberg Business 根據自然因素和污染物對 1880 年至 2005 年溫度的影響創建了這種交互式可視化。 這張圖跟隨全球變暖，因為它增加了平均溫度，以及土地利用、溫室氣體、氣溶膠甚至自然事件等每個因素如何促成這一點。 例如，溫室氣體一直是這些年來全球變暖的主要原因之一，而氣溶膠在這些年裡設法降低了溫度。

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結論

可視化通過各種方法和從不同角度投射數據的能力是真正有價值的東西。 各個時代都有許多創新的可視化，隨著時間的推移，可視化變得越來越先進或複雜。 要真正跟上並在金融或商業等領域使用可視化，強烈推薦 upGrad 的商業分析認證計劃。

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