數(shù)據(jù)思維7個(gè)經(jīng)典可視化案例

數(shù)據(jù)思維7個(gè)經(jīng)典可視化案例圖表是?種美觀?強(qiáng)?的?具，可以幫助我們探索和詮釋這個(gè)世界。數(shù)百年來(lái)，?們?直在使?圖表來(lái)解釋跟數(shù)據(jù)相關(guān)的種種。為了向數(shù)據(jù)可視化的歷史和圖表的?量致敬，作者重新制作了史上最具代表性的7張圖表。編者按翻譯|陳妍君吳怡雯轉(zhuǎn)?|中國(guó)統(tǒng)計(jì)?圖表是?種美觀?強(qiáng)?的?具，可以幫助我們探索和詮釋這個(gè)世界。數(shù)百年來(lái)，?們?直在使?圖表來(lái)解釋跟數(shù)據(jù)相關(guān)的種種。為了向數(shù)據(jù)可視化的歷史和圖表的?量致敬，我們重新制作了史上最具代表性的7張圖表。這其中?部分是?現(xiàn)代的?法呈現(xiàn)出原稿，?另?些則致?于對(duì)原圖的重新制作。這項(xiàng)?程由EdwardTufte發(fā)起。他是?位數(shù)據(jù)可視化的專(zhuān)家，已經(jīng)對(duì)這些以及更多的圖表寫(xiě)過(guò)相關(guān)?章。1.俄法戰(zhàn)爭(zhēng)1969年，CharlesMinard做了?張圖表，是1812年拿破侖率軍攻占莫斯科的?軍圖，顯?了軍隊(duì)規(guī)模的縮減。在頂端較粗的線(xiàn)代表了從波蘭到莫斯科的?軍規(guī)模變化。下?的細(xì)深?線(xiàn)則代表了撤退時(shí)的軍隊(duì)規(guī)模。線(xiàn)條的寬度代表了軍隊(duì)的規(guī)模，從400000?軍縮減到了10000。底部線(xiàn)條是溫度和時(shí)間刻度，?整個(gè)圖形分布展?了?軍距離。下?是我們的現(xiàn)代視圖。我們也可以做?個(gè)更為準(zhǔn)確的復(fù)刻。中間的分界線(xiàn)代表莫斯科。藍(lán)?的線(xiàn)表?溫度隨右側(cè)Y軸的變化。底部的X軸則表??期和距離。我們也可以使??個(gè)?定義的?期格式。拖動(dòng)?標(biāo)會(huì)看到數(shù)據(jù)。D3.js帶來(lái)這種交互性。也可單擊并拖動(dòng)縮放。2.約翰·雪諾(JohnSnow)和霍亂案例下?是約翰·雪諾的地圖，展?了1854年倫敦霍亂爆發(fā)時(shí)的發(fā)病源頭。線(xiàn)條代表街道。??的長(zhǎng)條代表了所在街區(qū)死亡的?數(shù)。圓點(diǎn)代表抽?泵。特別注意在寬街(BroadStreet)上的抽?泵周?chē)乃劳?數(shù)相對(duì)集中。雪諾?他的這幅地圖佐證了他極富爭(zhēng)議的理論：霍亂是由被污染的引??傳播開(kāi)來(lái)的。當(dāng)政府關(guān)閉了寬街上的?泵，霍亂的蔓延也平息了。引發(fā)霍亂的病菌最終由德國(guó)物理學(xué)家羅伯特·科赫(RobertKoch)在1883年分離出來(lái)。我們重制了這張圖表，?藍(lán)?半透明?塊來(lái)表?死亡?數(shù)。沿著灰?街道的深?塊表?多?死亡。星形表?抽?泵。圖中的多邊形展現(xiàn)了基于抽?泵區(qū)域?分布的死亡?群分布：即最近的打?區(qū)域。最右側(cè)的區(qū)域超出了地圖繪制的范圍。如果你將?標(biāo)放在某個(gè)抽?泵圖標(biāo)上，你就可以看到這個(gè)區(qū)域內(nèi)的死亡?數(shù)。放?圖像則可以展開(kāi)某?個(gè)群組看到詳細(xì)數(shù)據(jù)。3.死亡原因及坐標(biāo)圖弗洛倫斯·南丁格爾(FlorenceNightingale)是?位著名的英國(guó)社會(huì)改?者和統(tǒng)計(jì)學(xué)家。她是皇家統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)的第?位?性成員，是使?極坐標(biāo)圖的先驅(qū)。當(dāng)向國(guó)會(huì)展?她的研究成果時(shí)，南丁格爾使?區(qū)塊來(lái)解釋克??亞戰(zhàn)爭(zhēng)。她的區(qū)塊顯?了在1854到1856年間克??亞戰(zhàn)爭(zhēng)中?們死亡的原因。史蒂芬(StephenFew)在《把餅狀圖留給甜點(diǎn)》（“SavethePiesforDessert”）??中提到，由于餅狀圖不是并排展?，會(huì)使得?較規(guī)模和數(shù)值變得困難。這樣的問(wèn)題在極坐標(biāo)圖中同樣存在。為了?家更好的理解，我們?cè)赑lotly中?python將她的圖表錄?，然后使?堆積柱狀圖來(lái)解決?較問(wèn)題。python將她的圖表錄?，然后使?堆積柱狀圖來(lái)解決?較問(wèn)題。4.地球地圖應(yīng)該是最早形式的圖表。下?的地圖分別由馬丁·?爾德澤?勒（MartinWaldseemüller）在1507年，亞伯拉罕·奧特柳斯（AbrahamOrtelius）在1570年和伊曼紐爾-鮑?（EmanuelBowen）在1744年制作完成的。Plotly的創(chuàng)建?切爾西（ChelseaLyn）?MATLAB的3Dglobe繪制地圖，展?了國(guó)家、?域、經(jīng)緯度和飛?軌跡。如果你點(diǎn)擊、長(zhǎng)按或拖動(dòng)圖像，圖像可被翻動(dòng)和旋轉(zhuǎn)。切換圖像的縮放?例可以看到詳細(xì)數(shù)據(jù)。5.漢斯·羅斯林（HansRosling）漢斯?羅斯林是Gapminder（注：?個(gè)在線(xiàn)互動(dòng)圖表數(shù)據(jù)平臺(tái)）的創(chuàng)辦?之?，他制作了?泡圖來(lái)展?每個(gè)國(guó)家四個(gè)維度的變量指標(biāo)：平均壽命（y軸），GDP（x軸），七?洲（顏?）和??數(shù)量（?泡??）。以下是利?Plotly繪制的。你可以通過(guò)懸停?標(biāo)來(lái)查看數(shù)據(jù)，切換圖例的軌跡，或通過(guò)點(diǎn)擊和拖拽來(lái)縮放展??例。獲取更多信息，可查看我們基于python創(chuàng)建圖表的教程或者?頁(yè)版教程，Plotly也能進(jìn)?流式數(shù)據(jù)處理。6.Anscombe四圖：為什么要制作圖表Anscombe四圖展?了弗朗西斯·安斯庫(kù)姆（FrancisAnscombe）在1973年構(gòu)造的四組數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集具有相同的線(xiàn)性回歸參數(shù)，x、y均值，x、y?差和Pearson相關(guān)系數(shù)（精確到兩位?數(shù)）。《Nature》中的?篇?章重新發(fā)布了該數(shù)據(jù)集并繪制成如下圖表。關(guān)鍵點(diǎn)是：僅僅只有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)會(huì)變得混淆雜亂和不完整。圖表能讓我們更好的理解數(shù)據(jù)。可通過(guò)閱讀ggplot2和matplotlib?檔去了解和制作subplots，同時(shí)可通過(guò)以往關(guān)于Anscombe主題的?章進(jìn)?學(xué)習(xí)。7.進(jìn)?量&出?量折線(xiàn)圖威廉·普萊費(fèi)爾（WilliamPlayfair，1759-1823)是?位蘇格蘭的?程師和政治經(jīng)濟(jì)學(xué)家。他發(fā)明了折線(xiàn)圖，條形圖，餅圖和扇形