数据可视化 – 第9页小小书 XXshu

数据以及如何对世界一无所知

汉斯·罗斯林（Hans Rosling），不太可能讲故事的人，赋予数据以灵魂和使命杰奎琳·科赫（Jacqueline Koch）助推！伙伴想了解气候趋势，海洋酸化，艾滋病毒和全球疾病负担，经济或大流行吗？几乎没有一天没有提及大数据及其所带来的希望。即使对于那些对我们感到畏缩的人（数量，复杂的统计公式和迷宫式电子表格），也可以理解数据在揭示我们所生活的世界的奥秘方面所起的重要作用。因此，汉斯·罗斯林（Hans Rosling）的逝世是如此之大。巨大的损失。凭借统计数据和数据，汉斯·罗斯林（Hans Rosling）描绘了更广阔的世界观。 @Gapminder基金会董事兼Karolinska Institutet全球健康教授Hans Rosling是将统计和数据转换成彩色的，在整个屏幕上无缝编排的跳舞气泡的最有名的人，他是先驱和出乎意料的讲故事大师。 Rosling在精简数字和汇总统计数据的同时，还熟练地利用了新的彩色彩色数据显示技术，从而获得了一份礼物。然后他将其部署到一个奇妙的故事中，并以引人入胜的叙事弧来解释全球性问题，例如儿童死亡率，贫困，疫苗和收入差距。他对“基于事实的世界观”的热爱与另类的幽默感相得益彰。古怪的说法令人信服，他让我们所有人都对数据和统计数据，他的泡沫以及罗斯林本人深爱。…

有很多话要说时如何使用视觉故事

是否想使用视觉故事？讲故事是社交联系的核心。一个好故事会把您推到座位的边缘，同时您会屏住呼吸。如何讲故事很重要，尤其是在要传达复杂的信息或数据的情况下。故事越复杂（充满数字和数据），就越难捕获。信息图表的诞生是为了简化此过程，并且它有自己的故事。洞穴壁画和地图显示了信息数据可视化的早期形式，其后是科学表示形式，例如16世纪数学家Christoph Scheiner绘制的亮点黑子。但是在18世纪，学者们把任何类似于插图的东西都视为“琐事”，只对研究概念而不提出概念有用。苏格兰的发明家和经济学家威廉·普莱费尔（William Playfair）很少考虑传统，因此提出了限制并发明了折线图，条形图和饼图等图形图表。 Playfair致力于将数据源组合成一个故事，在他的艺术技巧下，数据变得生动起来。当时他认为大脑处理图像的速度比单词更快。他是对的！我们现在知道，人类处理视觉信息的速度比文本快60,000倍，并且信息加上插图可将信息召回率提高82％。对于精明的营销人员而言，学习如何合并信息图表可提供一个领先于信息过载的机会。 Daily Infographic的以下图片显示，在社交媒体上分享图片的可能性肯定会提高40倍。…

3个很棒的资源来创建和呈现数据

创建有效的数据可视化并以一种引人入胜且令人难忘的方式呈现它们似乎是一项不可能的任务。您不仅需要制作引人入胜的故事，还必须选择正确的图表，遵循最佳实践，并想出一种向观众展示的方式，而不会让听众沉迷。事实证明，这项任务并非不可能。我们在这里为您提供帮助！这小堆惊人的资源将使您直接走上成功之路。您将学习如何：打造完美的可视化制作功能强大的图表并呈现给热心的观众 1）免费电子书：数据可视化技术我们想帮助您制作更好的图表。这就是为什么我们写这本有用的电子书“简单的数据可视化技术，使图表质量提高110％”的原因。在这里，我们向您展示如何选择主题，组织数据，选择正确的图表以及避免常见的设计错误。掌握了基础知识之后，您就可以继续学习如何使数据更加令人印象深刻。 2）使数据引人注目的10种方法简单的图表可能很容易制作，但是它们通常没有“哇”的因素。 HubSpot的这篇文章向您展示了如何将报告提升到一个新的水平。为了展示您的作品的真正价值，您需要关注并微调细节。…

亲爱的数据

亲爱的数据专家，重要的方面是：cuántosabrazos han dado y recibido，cuántasveces se han mirado al espejo，quécosas les gustan de sus parejas，quésecosesconden cecondo，cuán。人与人之间的交流与人文交流是不可或缺的。亲爱的图书馆员，…

你的想法日记在哪里？

创意不受您的控制，会拒绝在短时间内出现。它们很少会瞬间弹出。在大多数情况下，一个好主意会在一段时间内形成。这就是为什么您和我需要保留想法日记。出于实际原因，我使用Sublime的PlainTasks。是的，它是一个待办事项列表插件，但至少对我来说，它还可以兼作创意杂志。使用PlainTasks 这是我组织我的方式；项目/故事构想的标头，末尾有一个冒号有用的链接和链接的简要说明（与书签相比，我更喜欢这种方法-有助于将我认为有用的上下文存储到内存中）您如何收集和组织您的想法？

分析特朗普讲话，伦敦的绿色基础设施，通用电气的兴衰，纽约市交通冲突— DataViz Weekly

我们今天在DataViz Weekly上赞扬的新的有趣数据可视化项目非常有用，有助于分析特朗普有关美墨墙，伦敦绿色基础设施，通用电气兴衰以及纽约市交通冲突的讲话。快速浏览。每周数据可视化：2019年2月8日至2019年2月15日分析特朗普关于美国墨西哥墙的讲话，2015–2019年 https://www.nytimes.com/interactive/2019/02/13/upshot/detailed-timeline-trumps-words-border-wall.html The Upshot发表了另一个有趣的视觉故事，《纽约时报》的图形编辑Kevin Quealy分析了美国总统唐纳德·特朗普在演讲中说过的话，并答应了美国和墨西哥之间的隔离墙，揭示了这一点。从2015年夏季到2019年1月这段时间发生了变化。关注的第一个问题是谁来为隔离墙付费？然后，作者介绍一下特朗普如何（以及何时）称呼它为“墙”，“障碍”，“栅栏”或“任何东西”。最后，您将相同的方法应用于如何它将由混凝土制成，或具有“美丽的门”，透明或钢制板条的外观。看模式。通用电气的兴衰 https://www.bloomberg.com/graphics/2019-general-electric-rise-and-downfall/ 彭博图形团队对通用电气公司的情况进行了调查。 GE一直是美国工业的标志。但是去年对公司来说似乎是灾难性的，因为当时通用电气被排除在道琼斯工业平均指数之外，而且其市值和股价继续急剧下跌至历史最低水平。查看视觉故事，了解GE如何随着时间增长和下降，当前的确切位置以及未来的可能。…

地图讲述重要故事

我曾经有一位教授-尊敬的传播和社会变革研究人员Martin Laba博士-教了我什么是我在大学里学到的最重要的东西，而且我认为这在某种程度上是直觉上我们都知道的。无论是文化还是背景，讲故事都是人与人之间联系的关键。各地的人们通过故事进行联系，交流，同情并前进。我一直都相信讲故事的力量，但是当时对我来说并不明显的是如何讲这些故事。从口头和书面交流的角度来讲，听到故事讲述中的联系的力量对我来说很有意义，但是直到我加入Jibestream团队后，我才开始了解地图讲述故事的方式。 Trish Sissons与Jibestream的产品总监Kara Wilson奥利弗坐在一起。这就是为什么我很高兴和我的同事，Jibestream产品总监卡拉·威尔逊·奥利弗（Kara Wilson Oliver）坐下来与她讨论地图，它们讲述的故事以及这些故事为何重要的原因。我们从故事的角度讨论了在Jibestream开展业务的方式，从与合作伙伴和客户的旅程到产品开发路线图。在我们团队的直立立场和松懈的渠道中，我们的同事们正在分享与地图有关的故事。正如Kara在我们的对话中所说：“我们真的很喜欢故事，我们真的很喜欢地图。” 从国家的幸福程度到地球上被拍照最多的地方，越来越明显的是，当在地图上表达数据时，数据讲述的故事比绑定在电子表格的单元格中的要有趣得多。从本质上讲，数据可视化很重要，因为它们可以讲故事。直到我们看到信息表示为一个故事，我们才真正理解数据，对数据试图传达的东西产生同情并被激励采取行动。…

开明的狩猎与啄木鸟（26小时后）

这是编程课程的第一天：输入Vim，命令行，C代码，最后但并非最不重要的一点就是“捉弄啄子式”打字。这是一场灾难的秘方-激发了阿姆（Eminem）迷失自我的反乌托邦模仿：看，如果有的话，一枪或一枪[实验室] 抓住您想要的所有要点。一会儿您会捕获它还是让它滑倒？哟他的手掌出汗，手指无力，[递归很重他的[口袋保护套]已经呕吐了，[代码]意大利面他很紧张，但表面上看起来很镇定，随时可以掉落[分号]，但是他一直忘记自己写下的内容，整个（其他学生的键盘）声音很大他打开[编辑]，但是这些单词不会[输入] 他真cho，大家现在都在[提交] 时钟快用完了，时间到了，哇！就是在实验室第一天的那一刻，我意识到成为两捆松软的面条手指的主人是不会做的。相反，我设想自己是一位勤奋的德国秘书-毫不费力地以每分钟100个单词的速度敲打文字的谐音。阅读标题后，您可能会暗示这种愿景有些失控，这是正确的。…

周末项目：使用Python抓取Web数据并使用PowerBI对其进行可视化

使用Python解析网站第一步是获取原始资料并将其转换为powerBI可以轻松阅读的内容。我首先尝试使用Web组件将其直接加载到powerBI中-但是在更简单的HTML标记上它确实更好地工作。我遇到了这个有用的教程，这是入门的好方法。首先是开始查看站点中的标签，很快就可以很容易地看到每个人的枪支数据都在“ itemdata”类下，如下所示：美丽的汤使这个很容易遍历 #Request从URL加载页面页面= requests.get（“ http://apps.mercurynews.com/policeguns/”）＃BS4进行解析汤= BeautifulSoup（page.content，'html.parser'）＃为每个gunData块获取每个HTML标签的数组 gunItems = soup.find_all（class_…

数据可视化的五个要点

1.如何不可视化数据在最常见的级别上，数据可视化项目包括拥有一些数据，对用户的实际需求含糊其词，并坚信您正在做的事情对于该问题而言是完美的。好吧，在99.99％的情况下并非如此。这个过程可以像这样可视化。为了完整起见，这里是实时/流分析版本。取数据，将其与某种“黑魔法”（阅读Javascript）混合并让所有人敬畏地看着它是非常容易的。但是演讲之后呢？前10次使用后怎么样？一年后怎么样？何时需要快速更改某些东西（因为NOBODY刚开始就正确使用了规范>分析仪表板是一个移动的目标，因为用户需要不断变化）。用各种库构建事物可能很简单，但这是错误的问题。关于数据可视化的挫败感（用户）和失败（业务）的首要原因是“数据收集”。不要只是uke之以鼻，讲一个可以帮助人们采取行动（改变行为）的故事。基本原则是，与其他人相比，您通常会更好地理解工作中的价值。请注意这一点。 2.使目标成为目标在2008年左右，我领导了一支由一群志同道合的年轻人组成的团队。开创网络分析的新纪元。…