請回答2018之可視化乾貨推薦

本文作者李嵐，數可視處女座研究員、知乎VVIP、播客重度用戶。年末，數可視將她從播客節目Data Stories整理的《可視神掌》簡化成了此文，跟志同道合的朋友們來探討18年可視化出現了哪些驚喜。

2018年第一大驚喜當然是可視化大會“遍地開花”，除了線下面基，還有各類線上社群，Makeover Monday每周都會舉行圖表製作比賽，可視化大神在線批改作業，展示優秀作品，幫助可視化愛好者從小白到進階。

不同行業的專家也跳進了可視化這個“坑”，專業融合產出了許多創意作品。本文從以下四方面推薦2018年度可視化領域的好學生與優秀答卷。

2018年令人驚喜的可視化作品

01 Divorce and Occupation

用職業來測一測你的離婚率

圖片來源：Flowing Data’s Divorce and Occupation 作者：Nathan Yau

又到了父母催婚的季節，不用慌，圈內知名博主Nathan Yau（《鮮活的數據：數據可視化指南》作者）為大家準備好了應對方案。在收集了美國500多種職場人的數據之後，Nathan發現遊戲經理人和調酒師離婚率最高，超過50%，精算師離婚率最低，在15%左右。從事交通運輸行業的人們，汽車司機和空姐的離婚率最高，建築師和工程師的離婚率最低。工資和離婚率雖然沒有必然的因果關係，但數據推算：工資越高、離婚率越低。作為“職業婚戀”博主，Nathan還製作了一篇《Occupation Matchmaker (職場人婚戀匹配指南)》幫助大家鎖定重點目標。



02 Tracing a Meme From the Internet’s Fringe to a Republican Slogan

輿情分析新花樣 一句口號的蔓延

圖片來源：Tracing a Meme From the Internet’s Fringe to a Republican Slogan 作者：紐約時報

這個看上去逼死密恐症患者的作品來自紐約時報，Jobs not Mobs（要工作不要暴民）是美國中期選舉時期的一句流行語，不到兩周時間，這句洗腦的口號就從共和黨支持者內部蔓延到全網。紐約時報用時間軸的方式整理了整個社交輿論的發酵過程，每個點都代表每位用戶的意見，圓點的大小表示影響力的大小。圖中特朗普的推特獲得了近三萬多的轉發，不愧是推特達人。


03 Simulated Dendrochronology of U.S. Immigration （1790-2016）

圖片來源：Simulated Dendrochronology of U.S. Immigration 1790-2016 作者：Pedro M. Cruz等

像年輪一樣變化的米國移民

美國是一個移民國家，如果把美國的移民人口想象成一個大樹的年輪，年輪越寬，表示水分和陽光充足，哦不，移民的人數越多。不同顏色表示從美國的不同方位遷來的移民，如，圖中綠色的年輪代表歐洲移民。不同州的移民構成不同，作者就用50個年輪拼湊了一張美國地圖，和你想的一樣，加州的亞裔和南美裔移民較多，美國東北部的歐洲移民較多。此項目也獲得了2018年凱度信息之美的金獎。



04 Comparing City Street Orientations

圖片來源：Comparing City Street Orientations 作者：Geoff Boeing

玫瑰圖帶你漫遊城市街道

作為通勤一族，想必很熟悉家與公司之間的線路了，但是你了解這座城市的走向嗎？尤其當你進入一個陌生城市，摸清城市路網是第一要務。在北京問路，人們會“指揮”你往北走或者往南走，因為北京的街道大多是橫平豎直，正南正北的棋盤式布局。美國東北大學的Geoff Boeing用玫瑰圖展示了全球100個城市的街道走向，從路網也能看出一個城市的用地規劃。



05 Women’s Pockets are Inferior

衣服上的雞肋口袋——給你一個買包和牽手的理由

圖片來源：Women’s Pockets are Inferior 作者：Jan Diehm & Amber Thomas

沒有什麼比口袋塞不下手機更讓人絕望的事情了。Jan Diehm 和 Amber Thomas實地測量發現，只有40%的女式口袋裝得下iPhoneX。女生口袋不夠大，那就只好拎包出門（下劃線：女包是一個80億美元的生意）。用戶還可以在頁面上選擇不同的服裝品牌，例如快消三兄弟H&M、GAP、優衣庫等，來看看這些口袋能否裝得下你無處安放的小手。



06 Augmented Reality on the Weather Channel

當洪水颱風入侵演播室

圖片來源：Augmented Reality on the Weather Channel 作者：The Weather Channel

主持人在地圖前面播報天氣聽上去像是上個世紀的事情了，加拿大媒體The Weather Channel 利用AR技術，將洪水、颶風、山火等極端天氣還原到演播室，不僅給觀眾身臨其境的感覺，也提高了他們的警覺意識。The Weather Channel預計在2020年，能夠用AR技術展示80%的天氣播報。



07 What happens to the Plastic We Throw Out

垃圾的環球之旅

每年我們到底扔出去了多少垃圾，它們都被合理地處理掉了嗎？國家地理通過交互式網頁嵌入了實景拍攝與地圖圖表的數據分析，展示了一塊垃圾從陸地前往南太平洋中部無人居住的偏遠島嶼亨德森島的旅程。



可視化工具精鍊——用了這些工具後，我司設計師都說好

圖片來源：Flourish官網

01 Flourish

Flourish是一個在線圖表工具，無需編碼，圖表多樣，包含地圖。它可以直接導入數據，也支持Google Sheets在線文檔的識別。（劃重點：可以導出svg）；數據可以分列控制，對多維度數據很友好。

圖片來源：Vizzlo官網

02 Vizzlo

擁有超過40種圖表模版的在線製圖工具Vizzlo，算得上ppt小助手，幫你hold住各種圖表展示，包括時間軸、甘特圖、組織圖、漏斗圖和地圖。連流行語（keep calm and chart on）都準備好了，十分適合廣大的情懷販賣者。

03 Venngage

圖片來源：Venngage官網

跟Vizzlo相類似的作圖工具還有Venngage，Venngage首頁劃分了可視化製作的不同場景，幫助你快速進入狀態，如果你沒有創意（淡定，這也是經常發生的一件事），Venngage的作品庫提供了各種天馬行空的想法，每日的創意庫以及信息圖101教程，力圖做到一站式可視化服務。

圖片來源：Data Illustrator官網

04 Data lllustrator

Data Illustrator是Adobe 研究團隊和喬治亞理工大學合作的一款產品，用戶像玩樂高積木一樣，將不同的設計元素拼接在一起。Data Illustrator容易上手，能夠將設計師從重複性的勞動中解放出來，並且可以完成定製化程度較高的操作。(再次劃重點：可以導出svg)

05 Lincoln

圖片來源：Lincoln官網

大廠就是大廠，產品的思維方式和常人都不一樣。你覺得數據生成圖表太複雜？沒關係，Adobe出品的Lincoln幫你直接從繪製圖表開始製作。在演示過程中，講者只用了一分鐘的時間完成了信息圖表的設計，但圈內知名博主Nathan Yau依然懷疑Lincoln的可用性，他認為只有實際體驗產品之後，才好下判斷。（Lincoln的公關不到位）

06 Charticulator

圖片來源：Charticulator官網, 2016年自然資源全球貿易圖

Charticulator是由微軟研究團隊設計的製圖工具，設計師想追求標新立異的風格？Charticulator幫助設計師更加靈活地製作圖表，跳脫了模板化的製作思路，不知從何開始嗎？官網貼心準備了視頻教程，你可以選擇一個模仿的圖表樣式，然後開始製作。

圖片來源：Altair官網

07 Altair：D3之外的選擇

把可視化的活交給Altair，讓你有更多的時間來分析數據。在官網可以看到使用Altair製作的案例，在分析西雅圖天氣的項目中，除了簡單的柱狀圖和折線圖之外，散點圖能夠讓用戶發現雨天的溫差較小，晴天的溫差較大。（地理課代表劃重點：同理海陸熱力差）

這些Geek你得認識

Topi Tjukanov

芬蘭的地理學家Topi供職於環境部門，閑來無事，他喜歡用QGIS等軟件來製作地圖類作品，例如，他想知道：從城市中心開車一小時，能到哪裡？（如下圖）從圖中可以發現，同樣是一小時，下班高峰期和夜間行車，能夠達到的地方還是有很大的區別的。（這不是常識么？）

圖片來源：Topi Tjukanov個人網頁

Elijah Meeks

Elijah是Netflix可視化工程師，《D3.js in Action》作者，推特上的意見領袖，雖然他的言論不全部正確，但總能帶給大家很多啟發。

在2018年的Tapestry大會上，Elijah總結了近30年來的可視化的三次浪潮：80年代，大家都在用excel的時候，沒有什麼比清晰的表達圖形更重要了；當人們有了更高的追求的時候，第二次可視化浪潮帶着濃濃的代碼氣息狂奔而來，理解無能的童鞋可以看看這顆神奇的代碼之樹（如上圖）。為了不讓程序員統治世界，產品經理聯合UI設計師掀起了第三次可視化浪潮，希望能提升用戶的體驗和設計（也是提升訪問量吧）。


Lisa Charlotte Rost

圖片來源：Lisa Charlotte Rost個人網站，人們是如何利用海岸線資源的 Mining Blue Gold: Infographic for the magazine Technologist

Lisa目前在德國的一家製圖工具Datawrapper任職。從學生時代起，Lisa就入了可視化的坑，在她的個人主頁上可以看到她的作品，範圍廣泛，從斯諾登事件的時間線，到公司CEO和員工的工資對比，再到谷歌的合併和收購、谷歌搜索歷史（2010年至2016年）、德國的失業比例、奧運會獎牌榜等等（看來又是一位醉心於科技的妹紙）。工作之餘，她會在柏林組織一些小型的數據可視化的聚會。

The Pudding

Pudding在2018年好作品不斷，如，《Woman’s Pocket are Inferior》獲得了信息之美獎，Human Terrain 人口分布圖（如上圖）也是Pudding今年值得一提的作品，先不要着急用嫌棄的眼光看待這個3D作品，當你點開它時，你會發現作者使用3D是有道理的，這樣能直觀地呈現出人口的密集程度。重要的是，Pudding在商業模式上找到了出路，例如建立問答社群，接受讀者的打賞，提高腦力變現。

圖片來源：pudding.cool, Human Terrain

Valentina D’Efilippo

在倫敦工作的Valentina被評為“30位創造性的女性領導者”之一，身兼設計師、插畫師、與創意導演的她，與公共組織、各大品牌合作，推動着可視化的發展（不然等着別人來么）。13年，她出版了《世界圖形歷史》，她的作品也被展出在澳大利亞最大的人類學博物館（The Weltmuseum Wien）。同時，她還定期舉行有趣的線下活動，讓參與者憑藉記憶來繪製世界地圖。

同時推薦下列可視化領域的國際會議：

1.Tapestry Conference 2018

11月，Tapestry Conference在邁阿密大學舉辦，這期會議請到了三位重量級的嘉賓，分別是Mona、Matthew和Elijah。Mona Chalabi是一名資深的數據新聞從業者，任職衛報、NPR等多家媒體；密西根大學的副教授Matthew Kay，是一名活躍在統計學和可視化領域的學者（又是一個玩跨界很溜的人），作品覆蓋多個方面，包括如何利用數據來趕公交，以及如何利用數據來避免暴風襲擊。Elijah是Netflix的高級可視化工程師，也是D3.js in Action的作者，Elijah不僅活躍在推特上，也積極利用人脈，定期公布可視化從業人員現狀調查。

2.OpenVis 2018

OpenVis自2013年創立以來，2018年第一次在歐洲舉辦，邀請了學界和業界大咖分享可視化研究、技術和實踐的最新動態。來自谷歌智庫團隊的Shan Carter分享了如何使用數據可視化讓機器學習的成果更加容易展示。華盛頓郵報Aaron Williams在OpenVis上分享了，關於有色人種的數據記載歷史、以及如何展示非裔美國人的數據。

可視化系列書單

圖片來源：amazon.com

01 MakeoverMonday

MakeoverMonday是由兩名Table:au大神在2017年創辦的線上社群，每周一定時開展可視化小課堂，十分歡迎世界各地的小白們投稿。此書彙集編篡了大量的可視化經驗教訓，最新的業界案例分析、酷炫的可視化作品以及職業規劃建議，是可視化入門必備之一

圖片來源：amazon.com

02 How to Lie with Maps

雖然書籍的名字叫做：How to Lie with Maps，作者Mark Monmonier（雪城大學的地理學教授）並不教大家用地圖來撒謊，而是如何煉就一雙火眼金睛，他以地圖製作者的角度來講述地圖的歷史，以及如何更好地繪製更好的地圖。此書被金融時報評論為，地圖愛好者的聖經。

圖片來源：amazon.com

03 Good Charts Workbook: Tips, Tools, and Exercises for Making Better Data Visualizations

Good Charts Workbook被譽為年度設計寶典，手把手教你培養視覺思維，幫你成為PPT小能手。作者是哈佛商業評論的編輯，還在奧斯汀西南偏南的大會上講述了數據可視化的演講（不了解的童鞋請自覺百度）。

圖片來源：amazon.com

04 Observe, Collect, Draw! A Visual Journal

Giorgia Lupi和Stefanie Posavec是一對好閨蜜，每周她們會把和自己生活有關的數據繪製在明星片上，郵寄給對方，並在信的開頭Dear Data，並將製作感悟記錄在Medium上，獲得了大量的粉絲追捧。MoMA永久珍藏了Dear Data系列的明星片，翻開這本書，不僅能學會如何可視化我們的日常數據（我想起了自己的 aTimeLogger2），走近她們的腦洞（hardcore）。

寫在18年的末尾

18年更多的數據可視化作品給讀者帶來了新的閱讀體驗與理解世界的角度，我們也更期待着在新的一年，可視化領域有更多更好的作品與大家分享，讓內容更有趣，讓數據更易懂。

編輯/李嵐 楊睿賢 李梓音（數可視）

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本文首刊於數可視微信公號（VDataWorks），全球深度報道網經授權轉載。

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