请回答2018之可视化干货推荐

本文作者李岚，数可视处女座研究员、知乎VVIP、播客重度用户。年末，数可视将她从播客节目Data Stories整理的《可视神掌》简化成了此文，跟志同道合的朋友们来探讨18年可视化出现了哪些惊喜。

2018年第一大惊喜当然是可视化大会“遍地开花”，除了线下面基，还有各类线上社群，Makeover Monday每周都会举行图表制作比赛，可视化大神在线批改作业，展示优秀作品，帮助可视化爱好者从小白到进阶。

不同行业的专家也跳进了可视化这个“坑”，专业融合产出了许多创意作品。本文从以下四方面推荐2018年度可视化领域的好学生与优秀答卷。

2018年令人惊喜的可视化作品 01  Divorce and Occupation

用职业来测一测你的离婚率

图片来源：Flowing Data’s Divorce and Occupation 作者：Nathan Yau

又到了父母催婚的季节，不用慌，圈内知名博主Nathan Yau（《鲜活的数据：数据可视化指南》作者）为大家准备好了应对方案。在收集了美国500多种职场人的数据之后，Nathan发现游戏经理人和调酒师离婚率最高，超过50%，精算师离婚率最低，在15%左右。从事交通运输行业的人们，汽车司机和空姐的离婚率最高，建筑师和工程师的离婚率最低。工资和离婚率虽然没有必然的因果关系，但数据推算：工资越高、离婚率越低。作为“职业婚恋”博主，Nathan还制作了一篇《Occupation Matchmaker (职场人婚恋匹配指南)》帮助大家锁定重点目标。 02  Tracing a Meme From the Internet’s Fringe to a Republican Slogan

舆情分析新花样 一句口号的蔓延

图片来源：Tracing a Meme From the Internet’s Fringe to a Republican Slogan 作者：纽约时报

这个看上去逼死密恐症患者的作品来自纽约时报，Jobs not Mobs（要工作不要暴民）是美国中期选举时期的一句流行语，不到两周时间，这句洗脑的口号就从共和党支持者内部蔓延到全网。纽约时报用时间轴的方式整理了整个社交舆论的发酵过程，每个点都代表每位用户的意见，圆点的大小表示影响力的大小。图中特朗普的推特获得了近三万多的转发，不愧是推特达人。 03  Simulated Dendrochronology of U.S. Immigration （1790-2016）

图片来源：Simulated Dendrochronology of U.S. Immigration 1790-2016 作者：Pedro M. Cruz等

像年轮一样变化的米国移民

美国是一个移民国家，如果把美国的移民人口想象成一个大树的年轮，年轮越宽，表示水分和阳光充足，哦不，移民的人数越多。不同颜色表示从美国的不同方位迁来的移民，如，图中绿色的年轮代表欧洲移民。不同州的移民构成不同，作者就用50个年轮拼凑了一张美国地图，和你想的一样，加州的亚裔和南美裔移民较多，美国东北部的欧洲移民较多。此项目也获得了2018年凯度信息之美的金奖。 04  Comparing City Street Orientations

图片来源：Comparing City Street Orientations 作者：Geoff Boeing

玫瑰图带你漫游城市街道

作为通勤一族，想必很熟悉家与公司之间的线路了，但是你了解这座城市的走向吗？尤其当你进入一个陌生城市，摸清城市路网是第一要务。在北京问路，人们会“指挥”你往北走或者往南走，因为北京的街道大多是横平竖直，正南正北的棋盘式布局。美国东北大学的Geoff Boeing用玫瑰图展示了全球100个城市的街道走向，从路网也能看出一个城市的用地规划。 05  Women’s Pockets are Inferior

衣服上的鸡肋口袋——给你一个买包和牵手的理由

图片来源：Women’s Pockets are Inferior 作者：Jan Diehm & Amber Thomas

没有什么比口袋塞不下手机更让人绝望的事情了。Jan Diehm 和 Amber Thomas实地测量发现，只有40%的女式口袋装得下iPhoneX。女生口袋不够大，那就只好拎包出门（下划线：女包是一个80亿美元的生意）。用户还可以在页面上选择不同的服装品牌，例如快消三兄弟H&M、GAP、优衣库等，来看看这些口袋能否装得下你无处安放的小手。 06  Augmented Reality on the Weather Channel

当洪水台风入侵演播室

图片来源：Augmented Reality on the Weather Channel 作者：The Weather Channel

主持人在地图前面播报天气听上去像是上个世纪的事情了，加拿大媒体The Weather Channel 利用AR技术，将洪水、飓风、山火等极端天气还原到演播室，不仅给观众身临其境的感觉，也提高了他们的警觉意识。The Weather Channel预计在2020年，能够用AR技术展示80%的天气播报。 07  What happens to the Plastic We Throw Out

垃圾的环球之旅

每年我们到底扔出去了多少垃圾，它们都被合理地处理掉了吗？国家地理通过交互式网页嵌入了实景拍摄与地图图表的数据分析，展示了一块垃圾从陆地前往南太平洋中部无人居住的偏远岛屿亨德森岛的旅程。 可视化 工具 精炼—— 用了这些工具后，我司设计师都说好

图片来源：Flourish官网

01  Flourish

Flourish是一个在线图表工具，无需编码，图表多样，包含地图。它可以直接导入数据，也支持Google Sheets在线文档的识别。（划重点：可以导出svg）；数据可以分列控制，对多维度数据很友好。

图片来源：Vizzlo官网

02  Vizzlo

拥有超过40种图表模版的在线制图工具Vizzlo，算得上ppt小助手，帮你hold住各种图表展示，包括时间轴、甘特图、组织图、漏斗图和地图。连流行语（keep calm and chart on）都准备好了，十分适合广大的情怀贩卖者。

03 Venngage

图片来源：Venngage官网

跟Vizzlo相类似的作图工具还有Venngage，Venngage首页划分了可视化制作的不同场景，帮助你快速进入状态，如果你没有创意（淡定，这也是经常发生的一件事），Venngage的作品库提供了各种天马行空的想法，每日的创意库以及信息图101教程，力图做到一站式可视化服务。

图片来源：Data Illustrator官网

04  Data lllustrator

Data Illustrator是Adobe 研究团队和乔治亚理工大学合作的一款产品，用户像玩乐高积木一样，将不同的设计元素拼接在一起。Data Illustrator容易上手，能够将设计师从重复性的劳动中解放出来，并且可以完成定制化程度较高的操作。(再次划重点：可以导出svg)

05  Lincoln

图片来源：Lincoln官网

大厂就是大厂，产品的思维方式和常人都不一样。你觉得数据生成图表太复杂？没关系，Adobe出品的Lincoln帮你直接从绘制图表开始制作。在演示过程中，讲者只用了一分钟的时间完成了信息图表的设计，但圈内知名博主Nathan Yau依然怀疑Lincoln的可用性，他认为只有实际体验产品之后，才好下判断。（Lincoln的公关不到位）

06  Charticulator

图片来源：Charticulator官网, 2016年自然资源全球贸易图

Charticulator是由微软研究团队设计的制图工具，设计师想追求标新立异的风格？Charticulator帮助设计师更加灵活地制作图表，跳脱了模板化的制作思路，不知从何开始吗？官网贴心准备了视频教程，你可以选择一个模仿的图表样式，然后开始制作。

图片来源：Altair官网

07  Altair：D3之外的选择

把可视化的活交给Altair，让你有更多的时间来分析数据。在官网可以看到使用Altair制作的案例，在分析西雅图天气的项目中，除了简单的柱状图和折线图之外，散点图能够让用户发现雨天的温差较小，晴天的温差较大。（地理课代表划重点：同理海陆热力差）

这些Geek你得认识

Topi Tjukanov

芬兰的地理学家Topi供职于环境部门，闲来无事，他喜欢用QGIS等软件来制作地图类作品，例如，他想知道：从城市中心开车一小时，能到哪里？（如下图）从图中可以发现，同样是一小时，下班高峰期和夜间行车，能够达到的地方还是有很大的区别的。（这不是常识么？）

图片来源：Topi Tjukanov个人网页

Elijah Meeks Elijah是Netflix可视化工程师，《D3.js in Action》作者，推特上的意见领袖，虽然他的言论不全部正确，但总能带给大家很多启发。

在2018年的Tapestry大会上，Elijah总结了近30年来的可视化的三次浪潮：80年代，大家都在用excel的时候，没有什么比清晰的表达图形更重要了；当人们有了更高的追求的时候，第二次可视化浪潮带着浓浓的代码气息狂奔而来，理解无能的童鞋可以看看这颗神奇的代码之树（如上图）。为了不让 程序员 统治世界，产品经理联合UI设计师掀起了第三次可视化浪潮，希望能提升用户的体验和设计（也是提升访问量吧）。 Lisa Charlotte Rost

图片来源：Lisa Charlotte Rost个人网站，人们是如何利用海岸线资源的 Mining Blue Gold: Infographic for the magazine Technologist

Lisa目前在德国的一家制图工具Datawrapper任职。从学生时代起，Lisa就入了可视化的坑，在她的个人主页上可以看到她的作品，范围广泛，从斯诺登事件的时间线，到公司CEO和员工的工资对比，再到谷歌的合并和收购、谷歌搜索历史（2010年至2016年）、德国的失业比例、奥运会奖牌榜等等（看来又是一位醉心于科技的妹纸）。工作之余，她会在柏林组织一些小型的数据可视化的聚会。

The Pudding

Pudding在2018年好作品不断，如，《Woman’s Pocket are Inferior》获得了信息之美奖，Human Terrain 人口分布图（如上图）也是Pudding今年值得一提的作品，先不要着急用嫌弃的眼光看待这个3D作品，当你点开它时，你会发现作者使用3D是有道理的，这样能直观地呈现出人口的密集程度。重要的是，Pudding在商业模式上找到了出路，例如建立问答社群，接受读者的打赏，提高脑力变现。

图片来源：pudding.cool, Human Terrain

Valentina D’Efilippo

在伦敦工作的Valentina被评为“30位创造性的女性领导者”之一，身兼设计师、插画师、与创意导演的她，与公共组织、各大品牌合作，推动着可视化的发展（不然等着别人来么）。13年，她出版了《世界图形历史》，她的作品也被展出在澳大利亚最大的人类学博物馆（The Weltmuseum Wien）。同时，她还定期举行有趣的线下活动，让参与者凭借记忆来绘制世界地图。

同时推荐下列可视化领域的国际会议：

1.Tapestry Conference 2018

11月，Tapestry Conference在迈阿密大学举办，这期会议请到了三位重量级的嘉宾，分别是Mona、Matthew和Elijah。Mona Chalabi是一名资深的数据新闻从业者，任职卫报、NPR等多家媒体；密西根大学的副教授Matthew Kay，是一名活跃在统计学和可视化领域的学者（又是一个玩跨界很溜的人），作品覆盖多个方面，包括如何利用数据来赶公交，以及如何利用数据来避免暴风袭击。Elijah是Netflix的高级可视化工程师，也是D3.js in Action的作者，Elijah不仅活跃在推特上，也积极利用人脉，定期公布可视化从业人员现状调查。

2.OpenVis 2018

OpenVis自2013年创立以来，2018年第一次在欧洲举办，邀请了学界和业界大咖分享可视化研究、技术和实践的最新动态。来自谷歌智库团队的Shan Carter分享了如何使用数据可视化让机器学习的成果更加容易展示。华盛顿邮报Aaron Williams在OpenVis上分享了，关于有色人种的数据记载历史、以及如何展示非裔美国人的数据。

可视化系列书单

图片来源：amazon.com

01  MakeoverMonday

MakeoverMonday是由两名Table:au大神在2017年创办的线上社群，每周一定时开展可视化小课堂，十分欢迎世界各地的小白们投稿。此书汇集编篡了大量的可视化经验教训，最新的业界案例分析、酷炫的可视化作品以及职业规划建议，是可视化入门必备之一

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02 How to Lie with Maps

虽然书籍的名字叫做：How to Lie with Maps，作者Mark Monmonier（雪城大学的地理学教授）并不教大家用地图来撒谎，而是如何炼就一双火眼金睛，他以地图制作者的角度来讲述地图的历史，以及如何更好地绘制更好的地图。此书被金融时报评论为，地图爱好者的圣经。

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

Good Charts Workbook被誉为年度设计宝典，手把手教你培养视觉思维，帮你成为PPT小能手。作者是哈佛商业评论的编辑，还在奥斯汀西南偏南的大会上讲述了数据可视化的演讲（不了解的童鞋请自觉百度）。

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04 Observe, Collect, Draw! A Visual Journal

Giorgia Lupi和Stefanie Posavec是一对好闺蜜，每周她们会把和自己生活有关的数据绘制在明星片上，邮寄给对方，并在信的开头Dear Data，并将制作感悟记录在Medium上，获得了大量的粉丝追捧。MoMA永久珍藏了Dear Data系列的明星片，翻开这本书，不仅能学会如何可视化我们的日常数据（我想起了自己的 aTimeLogger2），走近她们的脑洞（hardcore）。

写在18年的末尾 18年更多的数据可视化作品给读者带来了新的阅读体验与理解世界的角度，我们也更期待着在新的一年，可视化领域有更多更好的作品与大家分享，让内容更有趣，让数据更易懂。

编辑/李岚 杨睿贤 李梓音（数可视）

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