數據可視化作為一種圖形化表示，讓數據給人的震撼力常常超乎想象。

這些作品不僅具備視覺審美，更傳遞出社會價值，從貿易、疫情、氣候、語言、職場等不同領域，都帶給我們(men)不一樣的(de)數字震撼力：

國際貿易流動圖

為了讓大家更直觀(guan)地感(gan)受到國(guo)際貿易(yi)流動的(de)情況(kuang)和(he)趨(qu)勢(shi)，數據(ju)可(ke)視化(hua)專家Max Galka用Blueshif工具創造了這個世界地圖，通過交互(hu)可(ke)視化(hua)的(de)方式展現國(guo)際貿易(yi)流動的(de)情況(kuang)和(he)趨(qu)勢(shi)。這種方式比那些冗長(chang)的(de)數字列表(biao)有(you)趣多了。

語言地圖

阿(a)爾貝托·盧(lu)卡斯·洛佩茲（Alberto Lucas Lopez）的(de)信息圖將(jiang)7102種已知的(de)語言濃縮(suo)成一種令人驚(jing)嘆的(de)視覺(jue)效果，每一個世(shi)界區域都有不(bu)同的(de)顏色。繪制(zhi)世(shi)界地圖的(de)另(ling)一種獨特方式(shi)——不(bu)是通(tong)過(guo)陸地或地緣政治邊界，而是通(tong)過(guo)母語。

防疫監測儀表盤

2020年對于全(quan)世界都是(shi)一(yi)個重創，這張(zhang)可視化看板(ban)從(cong)簡(jian)道云的儀表(biao)盤樣式增強功能入手，實(shi)(shi)(shi)(shi)現每天企(qi)(qi)業(ye)(ye)返鄉隔(ge)離人員(yuan)的實(shi)(shi)(shi)(shi)時(shi)統計，隔(ge)離狀(zhuang)態(tai)實(shi)(shi)(shi)(shi)時(shi)監(jian)管(guan)、每日(ri)體(ti)溫兩次上報監(jian)管(guan)、體(ti)溫超出正常值實(shi)(shi)(shi)(shi)時(shi)報警、企(qi)(qi)業(ye)(ye)復(fu)工(gong)在線批復(fu)狀(zhuang)態(tai)查詢、根據企(qi)(qi)業(ye)(ye)類型進(jin)行數(shu)據分析等，從(cong)而實(shi)(shi)(shi)(shi)現了政府、企(qi)(qi)業(ye)(ye)、醫療衛生多方聯動(dong)，疫情防控與企(qi)(qi)業(ye)(ye)復(fu)工(gong)兩不(bu)耽誤(wu)，密切推進(jin)。

氣候變化與冰川

《衛報》的尼科·科門達(da)（Niko Kommenda）用小倍數的圖片(pian)展示了世界上(shang)90個(ge)最大的冰川，以及(ji)它們在(zai)(zai)過去幾十年(nian)中是(shi)如何融化的。動畫在(zai)(zai)每個(ge)冰川的兩個(ge)時期之間切換，顯示先前(qian)存(cun)在(zai)(zai)和剩(sheng)余的部分。

誰抓的魚最多？

因為英國(guo)和歐盟(meng)之間總對誰去哪里(li)捕魚(yu)了有(you)分歧~，Hayley Warren 和 Ian Wishart利用來自全球漁業觀察(cha)的數據，為彭(peng)博社(she)繪制了歐盟(meng)和英國(guo)水(shui)域主要捕魚(yu)國(guo)的地(di)圖。

鳥鳴聲像圖

這些鳥(niao)鳴(ming)的聲像圖與傳統樂器的聲音形成對比，在基頻上顯示出復雜的模式。

消失的動物

Reddit用戶whitechecks使(shi)用點(dian)密度來顯示(shi)各(ge)種(zhong)動物(wu)的數量。每(mei)個(ge)點(dian)代(dai)表(biao)一(yi)種(zhong)動物(wu),所以計數較低的動物(wu)表(biao)現得不那(nei)么(me)明(ming)顯。

這類(lei)似于使用(yong)像素(su)來(lai)顯示瀕危物種(zhong)，也許效果更好，因為上面(mian)的(de)點的(de)大小(xiao)不(bu)編碼任何(he)東西。

紅色城市大多保持紅色

在(zai)《紐約時報》上(shang)，Denise Lu和Karen Yourish運用Scrollytelling研究了2016年投紅色票的城市(shi)的紅藍變化。

城市是活的：紐約曼哈頓人口分時圖

這(zhe)是一個三維可視化(hua)，使(shi)用Python + QGIS把(ba)人(ren)口數、時間和地(di)點三個維度的數據，綜合在(zai)一起(qi)展現了曼哈頓(dun)地(di)區一周七天的人(ren)流(liu)變化(hua)。

最(zui)后推薦三個不可錯過的數據可視化網站，可以(yi)發掘很(hen)多優(you)秀的可視化案(an)例，值得(de)收(shou)藏：

1、Visualisingdata

Visualisingdata網站由(you)數(shu)據可視化專家(jia)Andy Kirk運營和編(bian)輯，它(ta)以圖(tu)表(biao)的形式展現了(le)數(shu)據可視化領域(yu)的發展，為(wei)讀者(zhe)提供(gong)了(le)豐富的內容 。

網址(zhi)：//www.visualisingdata.com

2、Flowingdata

Flowingdata網站由數(shu)(shu)(shu)據統計師Nathan Yau運營(ying)，持續(xu)更新原創或(huo)整合(he)的數(shu)(shu)(shu)據可視化(hua)(hua)內(nei)容(rong)。該網站上現在有大量的數(shu)(shu)(shu)據可視化(hua)(hua)作品、數(shu)(shu)(shu)據可視化(hua)(hua)學習教程和指(zhi)南(nan)等。

網址(zhi)：//flowingdata.co

3、Data Viz Project

Data Viz Project是一個全面的數(shu)據(ju)可(ke)視化存檔。該網站提(ti)供所(suo)有相關和流行的數(shu)據(ju)可(ke)視化，你可(ke)以從中得到啟發。

網址：//datavizproject.com

以上。