凯度信息之美奖揭晓,数据可视化后有多“性感”?

2019年的“凯度信息之美奖”揭晓了,有很多很有意思的信息可视化作品。很多作品看到的时候都被感动到,数据/信息不再是冷冰冰的,而是立体的,通过可视化可以让人们更清晰的看到和感受到作者想表达的信息,比文字更加直接。选择了合适的数据可视化组件,就会有魔力,让你想传达的信息变得生动起来。

这里介绍三个可视化作品和故事,和他们使用的三个重要的可视化组件:桑基图、气泡图、南丁格尔玫瑰图。

1. “凯度信息之美奖 ”的人道主义类金奖 - 《看不见的罪行:我们是否让性侵受害者 失望了?》

作者研究了很多性暴力事件,采访了很多性侵幸存者,通过「桑基图」来展示性暴力事件有多少被起诉,为什么社会系统没能为受害者伸张正义。这每一个数字背后都是受到伤害的人们。

桑基图的使用场景

桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。

使用桑基图能够很好的表达数据的流动,可以非常明显的看到整体数据和各个阶段的流向。

上面那个例子中一方面可以很清晰地看到向警方报告的性暴力事件,最终都流向了什么样的结果。另一方面,最初报告的事件数和最终判决的对比也是如此的强烈。

因为能够非常直观的表达出数据的流向,并且简单易懂,桑基图的应用场景越来越多,也被大量应用于媒体中。另外在网站/APP的流量/用户行为数据分析中也得到了大量的应用,分析用户从哪些落地页进入,又因为什么页面跳出,在网站中如何流动。比如Google Analytics中的页面流/事件流。

2.  汉斯·罗斯林告诉我们的《事实》

“你觉得数据无聊是因为这不是你想知道的,或者说你并没有意识到这些数据和真实世界的联系。” —— 汉斯·罗斯林

统计学家汉斯·罗斯林在大学授课的时候发现大家对这个世界有很多误解,所以他将后半生都致力于将真实信息传达给世界。在他最出名的一次演讲中他用气泡图,用 12 万个数据解释 200 个国家 200 年的发展。

这个气泡图中每个气泡代表一个国家,横轴是各个人均收入,纵轴是寿命,气泡大小表示人口,那两个大红点分别是中国和印度。

可以看出来各个国家在过去200年都逐渐往右上角移动,更高的收入,更高的寿命,世界在一点点的变好。

气泡图的使用场景

气泡图可以用于展示三个度量之间的相关关系,或者同时呈现三维数据。

比如罗斯林的这个图,同时向我们展示了每个国家的:人均收入、寿命、人口。同时气泡基本分布在一条斜线上,人均收入和寿命有一定的相关性。

3.南丁格尔用「玫瑰图」挽救了千万人的生命

这是一张19世纪50年代的图表,当时英国、法国、土耳其和俄国正在进行克里米亚战争。南丁格尔主动申请,自愿担任战地护士。南丁格尔发现改善医疗环境可以降低死亡率,所以做了这个图,向政府说明应该改善战地医院的条件来拯救更多年轻的生命。右侧的玫瑰图表示1854 年 4 月至 1955 年 3 月每月的死亡率,每月死亡率都非常高,高达42%。左侧的玫瑰图表示1955年3月卫生委员会改善了卫生环境之后,死亡率得到了大幅下降,戏剧性地降至 2.5%。另外图中灰色区域表示糟糕的医疗环境的感染导致的死亡,可以看到大部分的伤亡并非直接来自战争,而是因为医疗环境。

左右2个图的大小对比出卫生环境改善前后死亡率的变化,各种颜色扇区的面积强烈对比出环境对死亡的影响。

这样强烈的对比让政府相关官员了解到:改善医院的医疗状况可以显著的降低英军的死亡率,最终挽救了千万人的生命。这种新型的图表也由此得名,因为外形很像一朵绽放的玫瑰,这种图表也被称为“南丁格尔玫瑰图”。

南丁格尔玫瑰图的使用场景

这种图表适合用于对比各类别的数据,而相比柱图/条形图等图表类型来说,南丁格尔玫瑰图能够放大数据差异。因为它使用扇区半径来表示数据的大小,半径和面积的关系是平方的关系,用户直觉上会通过面积来感知差异,所以它会将数据的比例大小夸大。这种放大数据差异的效果尤其适合对比大小相近的数值,或者像南丁格尔一样就是希望突出数据差异的场景。

当然在使用这个图表的时候需要注意,因为它夸大了数据的差异,比如两个类别数据原本差10倍,用这个图表就会给人一种差100倍的感觉。所以如果希望客观的展示数据,还是建议使用柱图等图表类型。

这里想告诉小伙伴们,使用Quick BI,可以快速制作桑基图、气泡图、玫瑰图哦。

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在Quick BI上,可以通过简单的勾勾选选就能做出桑基图、气泡图、玫瑰图。

快来使用试试哦,通过数据可视化,让你的汇报、故事更性感吧~

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