#我们的想法很高兴你能看到这篇文章，显然我们宣发的小朋友做了正确的事！首先，要自我介绍一下，我们正在开发一款数据可视化软件：我们认为绘制图表是经验与创意并存的工作通常研究人员绘制图表的目的是为了阐释一个具体的问题；而另一些时候，研究人员又会以一种的充满创意的方式绘制一些「可视化游戏」（例如我们推荐过的索尼做的音乐可视化）。无论是哪种情况，研究人员在面对数据时，就像画家面对画布，如何挑选颜色（数据）是一种经验，如何绘制（可视化）一副图作是一种创意。我们的目标是让作图的过程更加轻松我们相信，浏览模板是有益于激发创意的。当研究人员浏览多种多样的数据呈现模板时，脑海中会有更多更具体方案。我们希望研究人员将数据导入后，可以以一种探索的方式使用我们的软件：通过「数据编辑」下的工具轻松的构建指标，通过图表模板尝试各种不同的可视化效果。当然，我们希望用户打开就可以看到作图的区域，直观的看到呈现效果。数据呈现的结果应当是有所需求的，研究人员需要明确看到这些图表，才能更加合理的发挥不同图标的特长。说了那么多，还要先看看我们的产品：来看看Wave

2挑选图表模板和排版布局1、模板切换卡片：进行模版的切换；2、模板选择页面：选择您所需要的模板，您还可以收藏常用的模板；3、排版切换卡片：进行排版布局的切换；Step

好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。作者：Dipanjan，来源：机器之心数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于

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"缺氧"，导致氧气水平不足以供应大多数海洋生物的生存需求，以至于大多数海洋生物要么死亡要么离开该地区，这种区域被称为

好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。随着现代科技的发展，数据可视化变得越来越简单。点几下鼠标，就可以将一张蕴含许多原始数据的表格变成一个在视觉上吸引人并且易于理解的可视化图表。数据可视化为读者提供了一个捷径——可以让读者更好更方便的理解作者所想要表达的观点。我们现在所使用的数据可视化技术大多是在工业革命期间发生的，数据可视化技术在19世纪中期取得了巨大的进步，现在看来很简单的数据可视乎技术比如柱状图或者折线图，对于200年前的人们来说是无比陌生的。本文主要介绍数据可视化技术发展历史上的重要转折点以及相关伟人地图制作者『Map-makers』Ptolemy’s

https://informationisbeautiful.net/beautifulnews/1276-oil-spills-decreased/。[6]animals-in-circuses:

专栏，观看更多有趣的数据可视化项目。美国的种族居住隔离链接：https://belonging.gis-cdn.net/us_segregation_map/加州大学伯克利分校的

好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。本文转载自：凹凸数据本文作者：小五本文来自：优秀网页设计颜色的搭配

好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。本文转载自公众号：林骥你好，我是林骥。最近，我开始修订一些以前发表过的文章。对我来说，这是一种复习和复盘，从中发现可以改进的地方，并完善自己的知识体系。如果你以前看过这篇文章，那么你也可以再复习一遍，从而加深对相关知识的理解。1.

凸点排列方法改进为了布莱叶点字法。这种六点系统可以让人们使用手指触摸识别字母，并一次理解到这些点代表的完整意思。同时，它可以支持最多

好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。人们通常习惯于使用可视化图表来向受众展示自己的统计成果，但是如何选择可视化图表呢？可视化图表类型的选择并不依靠纯粹的审美，也不是个人的选择，它决定了你的受众是否能够准确理解图表中所传达的信息。本文主要讲述可如何进行准确的数据图表的选择。从而让最终的数据可视化成果可以吸引更多的受众。糟糕的图表

》的作者之一。她追求富有想象力和花里胡哨的视觉呈现效果，旨在将数据进行可视化并提炼出其中复杂的信息，她的工作方式是多种多样的——从戏剧制作和展览，到编辑内容和互动平台。她早期的项目"闪耀--视觉解构

日，塔利班占领了他们的第一个省会，西南的扎兰吉。其他主要城市也在几天之内落下，包括阿富汗第二大城市和第三大城市坎大哈和赫拉特。到

Oddity》有一个不寻常的声乐结构，在短短5分多钟的时间里，有14个声乐部分。开始是一段长长的吉他前奏，然后是地面控制中心的演唱部分，地面控制中心向坐在飞船里的汤姆少校发布命令：“Take

好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。本文源自：数据科学与人工智能本文转载自公众号：量化研究方法在进行数据可视化的时候如何选择正确的图标？数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容，增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，甚至完全背道而驰。这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信息，设计出更直观的导航系统，让观众尽可能减少理解方面的麻烦，做到一目了然。当然，并不是所有的设计师是数据可视化专家，这就是为什么大部分的图表看上去是那么糟糕，简直不忍直视。这里有10个数据可视化的案例，包括你可能犯的错误和快速修复补救的方法。01错误1.混乱的饼图分割饼图，是最简单的图表之一。不过偏偏有人喜欢把它搞得很复杂。饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。下面就是两种可以让读者的注意力瞬间集中到你要表述的重点的方法。方法一：将最大的部分放在12点钟方位，要顺时针。第二部分12点钟，逆时针方向。剩下的部分可以放在下面，继续逆时针方向。方法二：最大一块12点钟开始，顺时针方向旋转。剩余部分在降序排列，顺时针。02错误2.在折线图中使用不连贯的线条虚线容易分散注意力。相反，使用实线和颜色反而容易区分彼此的区别。03错误3.数据排序混乱你的内容应该以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。所以，记得将数据类别按字母顺序、大小顺序或价值进行排序。04错误4.数据模糊不清确保没有数据丢失或被设计。例如，使用标准的面积图时，可以添加透明度，确保读者可以看到所有数据。05错误5.让读者自己解读设计师应该使图表尽可能轻松地帮助读者理解数据。例如，在散点图中添加趋势线来强调的趋势。06错误6.扭曲数据确保所有可视化方式是准确的。例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。07错误7.在一张热力图上使用不同的颜色颜色用得太花，会给数据增加不可承受之重，相反，设计师应该采用同一色系，或者类比色。08错误8.条状图太胖或太瘦或许你的报告很有创意，非常精彩，但是记得图表设计水平也要跟上。条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度。09错误9.很难比较数据比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适的比较方法。10错误10：用3D图表虽然他们看起来很酷，但是3D形状可以扭曲感知，因此扭曲数据。坚持2D，确保数据准确。上述十条，你中枪了吗？编辑

好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。有很多读者私信小编“有啥系统介绍可视化类型的学习和参考资料？”。小编平时在绘制可视化作品时，也会对种类繁多的可视化图表选择和系统绘制无从下手。今天，小编就推荐平时自己参考的可视化表种类网站，帮你熟悉和完善图表类型。内容如下：Chart

HEART是一个用来评估以及提升用户体验的模型，它由五个维度组成：Engagement（参与度）、Adoption（接受度）、Retention（留存度）、Task

Style》、《Butter》、《Gee》等在内多首热门的K-POP歌曲，制作团队发现：歌曲朗朗上口、社交媒体的精妙推广和死忠粉是K-POP在全球受到广泛欢迎的秘诀。编辑

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新世野是高下制图推出的数据可视化的案例推荐栏目，我们将定期为您带来全球优秀信息的可视化案例。又到了一年几度单身人士非必要请勿出门的日子。🐶课代表也如约而至地准备好了相关的可视化内容，但其实本期含糖量只有2/7，还有很多其他有关于找对象、结婚年龄、办公室恋情等话题，让我们开始吧～✦✧✧✧✧✧✧💬恋爱文本可视化⌂

好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。故事中的弗莱塔结构故事结构的概念始于亚里士多德的《Poetics》，但直到19世纪60年代，由德国剧作家古斯塔夫-弗莱塔格开发的"弗莱塔金字塔

4指标不合理，数据具备时效性清洗完数据后，下一步就需要明确分析的数据指标，进行数据分析，其数据分析的结果通常是各种各样的指标，每个指标都有自己的统计逻辑，反映的事物的某些方面的本质。

新世野是高下制图推出的数据可视化的案例推荐栏目，我们将定期为您带来全球优秀信息的可视化案例。作者：小袁zi来源：DataHunter本文转载自公众号：咸鱼学Python你眼中的数据可视化的作品是否是各种条形图、柱状图等等堆积在一起进行数据的展示？今天看完为大家整理的17个数据可视化优秀作品，你就知道原来数据可视化作品还可以这样做，欢迎大家分享与收藏。1.如何成为国会议员https://www.nytimes.com/interactive/2019/01/26/opinion/sunday/paths-to-congress.html纽约时报这篇通过梳理第

Images也许你住在俄亥俄州，看不到海平面的上升；也许你住在加拿大，感受不到沙漠的炽热。也许你认为气候变化暂时影响不到你的生活。但是看完这篇文章之后你的想法或许会有所改变。医学杂志《The

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皮耶罗·德拉·弗朗切斯卡《复活》除了人类的被动认知，在自然世界里，零散的部件也常常是属于某个整体的：树枝和树干（围绕轴）、花朵和花（辐射发散）、连绵的山峰（有大小）Fragapane

新世野是高下制图推出的数据可视化的案例推荐栏目，我们将定期为您带来全球优秀信息的可视化案例。最终的动态条形图如果你是一个Python爱好者，并且和本文的作者一样对于R有一些数据库很感兴趣，比如ganimate，并且想利用这些数据库去实现一些功能，那这篇文章你就必须要看！首先，本文作者使用Kaggle中最受欢迎的数据库之一创建了一个滑动条形图（如上图）数据库详情链接如下https://www.kaggle.com/edumucelli/spotifys-worldwide-daily-song-ranking本文作者首先使用good

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好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。数据可视化是一件很容易也很难的事情，图表类型选择错误，省略标签或者过多图形的堆积，很容易就可以得到数据可视化的结果，但是这个结果又是具有误导性的，而且并不能说明任何问题。随着数据可视化领域的日趋成熟，一些实践结果告诉我们应该如何避免这些无效的数据可视化。有时候，我们可以通过经验来重新审视我们早期所学到的东西，本文作者在做数据可视化的六年的过程中发现，如果一味地坚持

Mathiaut）/波尔多大学这幅可视化作品没有获奖，但其作者表示将发布一段展示过去三十年来航空业大起大落的视频，我们拭目以待。10、科幻历史沃德·雪莱（Ward

用户开始制作用于将地铁地图与准确的地理表征进行比较的动画地铁地图。现在，这种以城市为单位的动画地铁地图已经被广泛传播，今天我们来分享几个城市的动画地铁地图。这种现象始于著名的数据可视化论坛

！我们做个非常棒的头像生成器，来试试看吧！为了喜迎新年，我们给头像生成器添加了一些“新年元素”：

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一词由爱德华·塔夫特开始推广使用。词意为一系列类似的图形或图表，使用相同的比例和轴，让研究的数据信息可以更直观的进行比较。我们可以简单理解为多张小型图的聚合图表。这种类型的可视化最早的例子包括

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好享学是高下制图推出的关于数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。你喜欢听故事吗？故事仿佛是充满魔力的，从小到大我们可能不能很专心的阅读教科书，但却对各种脍炙人口的故事异常兴奋。事实上，数据可视化也蕴藏着一些故事。对于企业而言，如何通过有效的数据可视化讲述故事从而与客户建立联系变得尤为重要。如果你也想通过数据可视化讲一个有意义的故事，不妨跟着小编一起学习五种可视化策略。1、清楚可视化目标在开始数据可视化工作时，你必须弄明白你想呈现哪种视觉效果？你可视化的信息是数字型的还是概念型的？你是否想要对比一组数据？例如，FDA推荐的每日食物摄入量指南，这就是概念性的信息，使用了金字塔图来描述。再比如说，比较性的叙述性数据就适合用条形图来描述，例如下图的两个城市之间的降水量对比。2、明确可视化受众及内容确定可视化效果的适用人群，不同的群体想要接收的可视化信息存在巨大差异。除此以外，你还得明确你所提供的可视化图表有何用意？比如你是想引起读者讨论？或者是想读者依据图表信息采取一些行动？还是说只需要读者了解数据即可。就比如上文中的食物金字塔图不仅是想为读者提供一些饮食建议，还是想让读者采取行动调整自己的饮食结构；而第二个柱状图纯粹就是提供对比信息。3、确定可视化效果意义这对于可视化而言，是非常重要的。你必须可以很精简的说出你可视化的内涵及其意义，这就好比毕业论文里的摘要，新闻报道里的导语。正如专业写作服务机构Trust

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新世野是高下制图推出的数据可视化的案例推荐栏目，我们将定期为您带来全球优秀信息的可视化案例。饼图自出现以来，对它的褒贬之声就从未停止过。这种流行的统计图形因其直观的可读性而受到称赞，同时也因其缺乏准确性而受到强烈的批评。利兰-威尔金森（

新世野是高下制图推出的数据可视化的案例推荐栏目，我们将定期为您带来全球优秀信息的可视化案例。《神奈川冲浪里》可谓是日本浮世绘风格的代表作品。提及它大家或多或少都能描述出画面场景，但当涉及到它所描绘的主题时，却鲜少有人能够诉说一二。在历史上，日本很容易受到海啸的影响——"津波

https://openaccess.city.ac.uk/id/eprint/537/1/wood_visualization_2010.pdf

也称为「点示分布图」或「点示密度图」。在地理区域上放置相等大小的圆点，旨在检测该地域上的空间布局或数据分布。点示地图共有两种：一对一（每点代表单一计数或一件物件）和一对多（每点表示一个特定单位，例如

Medicine杂志配色主题为例。library("ggsci")library("ggplot2")library("gridExtra")options(repr.plot.width

新世野是高下制图推出的数据可视化的案例推荐栏目，我们将定期为您带来全球优秀信息的可视化案例。2020年是一个不平凡的年度，人类社会正面临着严峻的挑战——covid-19肆虐全球。如何衡量该流行病毒带来的损失变得尤为重要，从宏观上看，有利于专家对流行病的发展做出判断，从而帮助各个国家抑制病毒的进一步泛滥；从微观上看，这有利于普通民众了解真实的流行病毒危害，从而积极防护。背景受制于不同国家的政策制度以及经济水平，故官方给出的统计数据口径并不一致。这对于研究而言，就会出现很大的误差，真实的死亡人数往往是大于官方给出的数据。《经济学人》为了解决这些客观难题，在衡量死亡率时他们会选择查看该地区的

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好享学是高下制图推出的数据可视化经验分享栏目，我们将定期与您分享各界优秀人士的制图经验，一同学习。以下内容来自公众号：图之可视化作者：Neo今天我们来讲一讲数据可视化的历史。不要以为数据可视化听起来很潮，可视化其实是一个非常古老的东西。从欧洲中世纪开始，人们就使用包含等值线的地图、表示海上风向的箭头图等。可视化发展的历史与测量、绘画、人类现代文明的启蒙和科技的发展是一脉相承的。在地图、科学制图、工程制图、统计图表中，可视化理念与技术已经应用和发展了数百年。[陈为,