眾所周知，數據可以非常強大——當你真正理解它告訴你什么時。

數據和信息可視化(數據可視化或信息可視化)是對大量復雜的定量、定性數據、信息進行設計和創建易于溝通、易于理解的圖形或視覺表示的實踐，在靜態、動態或交互式視覺項目的幫助下，從某個專業領域為更廣泛的受眾提供幫助，幫助他們直觀地探索和發現、快速理解、解釋并獲得對其他難以識別的結構、關系、相關性、局部和全球模式、趨勢、變化、恒常性、集群、異常值和數據中異常分組的重要見解。

數據是美麗的——它可以激勵、改善生活并激發人們最好的一面。為了讓您保持靈感，我們收集了 2023 年最好的數據可視化示例。

流行病史可視化

尼古拉斯·勒潘(Nicholas LePan)的名為“Visualizing the History of Pandemics”的信息圖形。它講述了人類歷史上所有已知流行病的故事，包括疾病的名稱、死亡人數和大流行發生的大致日期。

雖然每種疾病的受害者的確切人數仍然存在疑問，但我們仍然可以從這張圖中了解到，超級傳播的感染發生在人類的整個歷史中。該信息圖的統計數據顯示了一些疾病隨著人口的增長而蔓延。

流行病史可視化插圖與CDC、WHO、BBC、維基百科、歷史記錄、大英百科全書和約翰霍普金斯大學的研究數據相結合。根據記錄的死亡人數進行縮放，以便輕松掃描和識別數據。

塑料垃圾污染

根據各大洲塑料廢物總產生的分布數據，杰米·凱特爾(Jamie Kettle)創建了這個個人項目，以估計未充分處理的塑料廢物的百分比。

該信息圖提供了海洋當前表面塑料垃圾的清晰而精確的圖片，并以創造性的方式對其進行測量。我們可以在彩色條形圖中查看每個國家的塑料廢物管理。報告100%正確處理所有塑料廢物的國家名稱以粗體突出顯示。

化石燃料

這個可視化示例告訴我們當前最緊迫的環境問題之一——地球大氣中二氧化碳含量的增加。

雖然 CO 2 的積累是導致氣候變化的原因，但預計這一趨勢將持續下去。從圖片中我們不難發現，自工業革命以來化石燃料排放量的穩步增加以及到 2100 年二氧化碳濃度的急劇上升。

水消耗

隱性糧食生產成本涉及大量淡水。切斯卡·柯克蘭(Chesca Kirkland)創建的這個令人驚嘆的可視化示例揭示了生產某些食物所需的水消耗的故事。

從巧克力到奶酪、咖啡和啤酒，每種產品都需要一定量的淡水才能生長或生產。信息圖的第二部分以可用的水資源為中心，包括每年人均水足跡地圖和人們可獲得的清潔水的一般情況。

該項目獲得了兩項C-Change環境和可持續發展獎的提名，并獲得了最終設計未來的一等榮譽。在我們邁向更智能、人工智能驅動的未來時，提高對水可持續性的認識至關重要。

太空中的有源衛星

這種色彩繽紛、明亮的數據可視化專為《科學美國人》創建，以原始方式顯示衛星。整潔時尚的衛星集群網格按國家、軌道和等級(商業/商業、民用、業余/學術或國防)對它們進行分類。

該圖詳細介紹了衛星的質量(100公斤-5.000公斤)，類別(測試和訓練，通信，圖像，監視和氣象，導航和研究)以及發射日期，從1974年11月到2020年8月。

根據該圖顯示，世界上六個國家控制著最多的軌道衛星，而美國擁有迄今為止最大的份額。

尋找暗物質

Quanta雜志創建了這個有趣的數據可視化來表示暗物質可以構成的粒子類型：軸子，WIMP，超輕暗物質或原始黑洞 - 其中任何一個都可能是恒星候選者。 可視化根據質量沿尺度分布每種顆粒類型，還為每種類型提供清晰、簡潔的描述。此外，您還可以深入了解實驗的數據。

2020年科技公司并購

盡管對于大多數企業來說，2020 年是毀滅性的一年，結果嚴峻，但這種數據可視化表明，大型科技公司經歷了增長推動。遠程工作的人越來越需要各種數字服務也就不足為奇了。

該圖顯示了 2020 年完成的最大科技并購，以及被收購公司、收購公司、交易金額和交易日期的簡短描述。雖然圖表在視覺上很亂，但它也具有創新性和視覺吸引力。

盲視

創建這個非商業性的自籌項目花了4年時間。根據彼得·瓦茨(Peter Watts)的同名科幻小說改編，該可視化行包括令人驚嘆的太陽系渲染，作為數據可視化和操作系統的四維物體，宇航服界面渲染，冷凍膠囊圖形和非人類物種概念。

可視化獲得了十幾個獎項和提名，例如 2020 年最佳視覺特效屏幕力量電影節、2020 年洛杉磯獨立短片節杰出成就獎(科幻短片)、2021 年最佳聲音和音樂奇幻/科幻電影節獲獎者、2020 年電影博覽會獲獎者、2021 年邁阿密國際科幻電影節官方評選等。

數據可視化常見問題解答

最常用的數據可視化形式是什么？

• 條形圖或柱形圖是最流行的數據可視化類型。
• 條形圖最適合使用寬度相等且高度可變的矩形(或條形)跨類別比較數值。可以使用條形圖來比較不同組之間的項目，衡量隨時間的變化并識別模式或趨勢。
• 其他主流的數據可視化形式包括餅圖、折線圖、面積圖、直方圖、數據透視表、箱線圖、散點圖、雷達圖和分區統計圖。

數據可視化有什么好處?

• 數據可視化使數據清晰、簡潔且易于理解。用戶可以輕松地從海量數據集中解鎖關鍵值，解釋它們并得出結論。
• 數據可視化允許業務用戶識別數據之間的關系、模式和趨勢，賦予其更大的意義。并可以輕松發現需要更多關注的新見解和重點領域。
• 數據可視化是通過使用圖形、圖表來創建引人入勝的敘述。幫助用戶講述更好的故事傳達信息。
• 數據可視化數據有助于快速發現錯誤，以便將其更好的處理。

創建您自己的數據可視化

如果您受到這些數據可視化的啟發，請使用我們的數據可視化平臺（SovitChart）將不同的數據轉換為干凈、全面的視覺效果。 要了解有關創建數據可視化的更多信息，請查看我們博客上關于數據可視化詳細指南。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的视觉震撼的数据可视化示例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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