令人印象深刻的數據可視化示例

人腦通過圖像比通過抽象詞更能識別和解釋想法。 這就是使數據可視化成為如此強大而優雅的概念的原因。 人類可以通過精心設計的數據可視化來掌握一個想法或識別模式和趨勢。

數據可視化示例通過以下方式幫助我們理解大型數據集，並最終理解我們周圍的世界：

• 以簡單的方式傳遞調查結果
• 對某個話題有新的認識
• 直接進入主題分析

數據讓我們著迷！ 它可以在我們的腦海中激發一些東西並影響我們的生活。 為了讓您著迷，請查看此最佳數據可視化示例列表。

啟發您的頂級數據可視化示例

世界上訪問量最大的 50 個網站

這個氣泡圖顯示了每個網站擁有的受眾規模。 創建者還在這個良好的數據可視化中添加了一個條形圖，它的比例小於氣泡圖。 所提供的數據可以深入了解這些網站所在的行業以及它們吸引的流量。

可視化 Zettabyte

在 2010 年代中期，人類創造了 1 澤字節的數據。 而在 2020 年呢？ 五十九！ 以數字方式連接的人越多，數據產生的速度就越快。 當數據可視化示例易於理解時，它們就成功了，而這一點恰到好處。 五十九听起來可能不是一個大數字。 但是當你發現一個 zettabyte 真的有多大時，你會驚掉下巴。 這就是令人印象深刻的數據可視化效果。

它從天上掉下來

你有沒有想過墜落地球的隕石？ 這張信息圖展示了超過 34,000 顆此類隕石的驚人數據可視化。 使用地圖和影響時間線，清晰、流暢的圖形啟迪人心。 視覺上下文使您能夠分析記錄的尖峰，並對比有記錄以來最大隕石的大小。

美國風圖

以簡單的方式可視化數據，幫助您快速輕鬆地掌握信息。 在這張地圖中，黑色、白色和灰色線條表示美國的風速和風向。顯示了最高風速和平均風速，左側角落的一個簡單的鍵用於顯示風速數據。

美國人怎麼吃

美國人在全國范圍內消耗的主要蛋白質來源是這種數據可視化的焦點。 通過顯示來自美國農業部的數據，該圖表顯示了關於人均每年消耗多少磅蛋白質的見解。 有趣的是，該設計也類似於一塊肉。

您美麗的數據值得在線

wpDataTables可以做到這一點。 它是用於創建響應式表格和圖表的排名第一的 WordPress 插件是有充分理由的。

做這樣的事情真的很容易：

1. 您提供表格數據
2. 配置和定制它
3. 在帖子或頁面中發布

它不僅漂亮，而且實用。 您可以製作包含數百萬行的大型表格，或者您可以使用高級過濾器和搜索，或者您可以瘋狂並使其可編輯。

“是的，但我就是太喜歡 Excel，而網站上沒有這樣的東西”。 是的，有。 您可以使用 Excel 或 Google 表格中的條件格式。

我是否告訴過您您也可以使用您的數據創建圖表？ 而這只是一小部分。 還有很多其他功能適合您。

數據洩露

這是許多數據可視化示例之一，可幫助人們理解最近許多人的想法——數據洩露。 讓您的眼睛漫遊數據分析並了解這種威脅是如何升級的。 您還可以比較有記錄以來最大的數據洩露事件。

互動式美國 2016 年預算

如果您曾經想知道您的稅款去哪兒了，這個交互式數據可視化就是為您準備的。 您還可以分析聯邦預算是如何分配到奧巴馬總統 2016 年預算提案下的各個計劃領域的。 單擊每個區域以了解有關該計劃的更多信息以及分配了多少。

可視化流行病的歷史

毫無疑問，自 2020 年以來，一直到 2022 年，COVID-19 大流行一直縈繞在許多人的腦海中。世界歷史是其他類似瘟疫的織錦。 美麗的數據可視化應該講述一個故事，而這正是這裡展示的內容：穿越時空和影響人類的所有流行病。

塑料垃圾污染

數據可視化示例應將原始數據與良好的研究和對該主題的熱情結合在一起。 這就是 Jamie Kettle 在他的個人塑料項目中所做的。 數據表明未妥善處理的塑料垃圾的估計百分比。 此外，您還可以了解每個大陸產生的塑料廢物的分佈情況以及海洋上當前表面塑料的質量。

傳染病和疫苗的影響

這是通過觀察疫苗對流行疾病傳播的影響而產生的數據。 《華爾街日報》的可視化涵蓋了 70 多年的時間段和所有 50 個州。

著名創意人士的日常

如果您想知道著名的創意人員如何利用他們的時間，那麼這個數據可視化有一些很棒的見解可以分享。 頂部簡潔的顏色鍵包括食物/休閒、鍛煉等活動，當然還有創意。

該圖向您展示了他們花費了多少時間在工作、創作，以及，是的，睡覺上。

性別如何影響薪酬

在這個可視化中，不同大小的圓圈代表不同工作中的男性和女性人數。 大約 500,000 人報告了數據，以幫助創建這種令人大開眼界的可視化。 每條紅線的長度有助於人們了解不同職業中男女之間的薪酬差距如何變化。

紐約樹的交互式可視化

這是一種視覺上吸引人的方式來展示紐約市街道上樹木的生命和時代。 此數據可視化顯示了在紐約的所有五個行政區中可以找到多少種行道樹以及哪種類型的行道樹。 創作者使用 NYC Open Data 提供的數據來找出紐約街頭或多或少常見的樹木。

大流行的代價：貧困在全球蔓延

國家地理使用經典的黑色背景作為其世界銀行數據的畫布。 這種設計選擇創造了一種對比，使信息更易於閱讀。 這些圖表提供了一種簡單的方法來了解大流行如何影響來自不同國家的人們的收入。

它展示了影響我們福祉的所有因素的全局，從失業和食品成本到旅行限制甚至戰爭。

無家可歸者經常被轉移到收入中位數較低的地區

一旦他們拿到了出城的票，無家可歸的人會去哪裡？ 衛報用優雅的數據可視化回答了這個問題。 分佈圖標出了無家可歸者經常搬遷到的地方——收入中位數較低的地區。

新的歷史圖表

Joseph Priestley 的傳記圖表仍然是歷史上最傑出的數據可視化示例之一。 儘管視覺上很忙，但這張圖表講述了一個跨越 700 年曆史時間線的迷人故事。 知名人士、統治者和哲學家登上舞台，同時關注那些在同一時間創造歷史的人。

這是一種描述數據的創造性方式，並被證明是其時代的創新。

星球大戰系列中角色交互的網絡圖

乍一看，你會認為你在看遠處某個星系中的星雲或恆星爆發。 但是這個令人眼花繚亂的網絡圖連接了星球大戰宇宙中超過 20,000 個角色的路徑。 單個節點表示單個字符，每個節點通過顏色編碼的線或邊連接到其他節點。

藍色是原力的光明面，紅色是黑暗面。 賞金獵人和罪犯用黃色描繪。 總體而言，這陣色彩中描繪了超過 66,000 個連接。 像這樣的數據可視化的令人印象深刻的例子展示了網絡圖可以產生的影響。

2008-2015 年每部主要電影的可視化瀏覽器

使用大多數數據可視化工具，您希望能夠學習和比較，以便更好地可視化數據。 放映了 2008 年至 2015 年間好萊塢的一千多部主要電影。 您可以將這部電影的全球票房收入與預算和收入進行比較。

誰在敘利亞與誰作戰

2015年，敘利亞內戰達到頂峰。 這張圖指出了不同的派系和盟友。 這個簡單的示例包括一個帶有表情符號的圖例，有助於進一步簡化這個複雜的主題。

加密貨幣如何推動 EPU 價格

以太坊加密貨幣的價格（紅色）和圖形處理單元或 GPUS（藍綠色）之間的並行連接是這種數據可視化的焦點。 與 CPU 相比，加密礦工對 GPU 芯片的需求更大，因此它們的價格飆升。 但是，CPU 價格一直保持不變。

星空下的夜晚

帳篷還是房車？ 這個雷達圖數據可視化集合將幫助您選擇在北美風景秀麗的國家公園之一過夜的方式。 使用數據來決定什麼是一年中特定時間的最佳選擇。

太空中的活躍衛星

如果您想知道有多少顆衛星在您上方盤旋，那麼《科學美國人》（ Scientific American ）的這個引人注目的數據可視化就是為您準備的。 時尚的衛星集群網格按國家、軌道和類別（業餘/學術、民用、國防或商業）排列。

基於數據的最受歡迎的狗

來自美國養犬俱樂部的數據用於這種有趣且信息豐富的數據可視化。 通過查看“智力、壽命、遺傳疾病和其他標記”來確定對狗受歡迎程度的洞察力。 然後製定了“數據評分”並與公眾輿論進行對比。

人口密度的 3D 映射

糟糕的數據可視化示例通常將風格置於實質之上。 整個歐洲人口統計數據的3D 渲染並非如此。 其美觀的設計具有功能性，有助於我們了解每個區域的人口密度。

GHS_POP 數據可從歐盟免費獲得，應用於地圖，該地圖具有 1 公里 x 1 公里的正方形和條形高度，描繪了每個區域的人口估計值。

2010-2020 年縣人口變化百分比

此數據可視化可幫助您了解 2010-2022 十年期間美國人口的變化。 右側的明確鍵解釋了各個縣的百分比變化。 該地圖易於解釋，邊界清晰。

巴比倫之後

After Babylon 項目是 Density Design Lab 的創意，使用了來自世界語言結構地圖集的見解。 這個交互式可視化展示了世界上 2,678 種語言：它們的起源、使用該語言的人口以及它們所在的位置。

還探討了各種語言之間的關係，包括那些被交換和融入其他語言的語言。

尋找暗物質

潛在恆星由 WIMPS、軸子、原始黑洞和超輕暗物質組成。 在來自Quanta Magazine的數據可視化中，提供了每個粒子的精確描述。 反過來，構成暗物質的每個粒子的質量範圍也會沿著一個尺度進行探索。

經濟衰退如何重塑經濟

大蕭條的影響繼續在美國經濟中揮之不去。 《紐約時報》在此數據可視化中使用了各種折線圖，以證明這在十年間對各個行業和就業機會產生了影響。

移民美國的流程圖

數據記者 Talia Bronshtein 創建了這個充滿色彩的流圖。 可視化描繪了從 1820 年到 2013 年到美國的各種移民的國籍。例如，我們了解到在 1939 年至 1945 年（第二次世界大戰）期間，移民到美國幾乎停止了。

韓國集群

最好的數據可視化使觀眾能夠理解 COVID-19 大流行等全球事件。 例如，2020 年 1 月，韓國教堂和醫院的感染率呈爆炸式增長。 科學家們使用時間線在確診病例之間建立了聯繫，該時間線顯示了第一位患者如何在日常活動中感染多達 30 人。

美國在你的一生中經歷了多少戰爭？

《華盛頓郵報》將這個數據可視化放在一起，解釋了截至 2014 年，美國在一個人的一生中在戰爭與和平中度過了多少時間。

美食美酒搭配科學

這種數據可視化就像您自己的侍酒師一樣工作。 使用表格來確定哪些食物和葡萄酒搭配最適合您的下一個大型活動！

CRAN 網絡上的流行編程語言

這個可視化探索了在創建各種 CRAN 包時使用了哪些語言。 數據是從 TIOBE 指數收集的，該指數衡量哪些語言最受歡迎。 R 名列前茅，其次是 C，然後是 C++。

電影對話的性別細分

您是否知道男性角色的台詞比女性角色多，即使電影的主角恰好是女性？ 這種令人大開眼界的數據可視化識別了迪士尼一些最受歡迎電影中的對話時的性別失衡。

2020 年最大的科技併購

此數據可視化展示了 2020 年最重大的科技併購。 創造性和有吸引力的設計使您可以更多地了解誰獲得了誰以及花費了多少。

使用我們的數據可視化工具構建您自己的品牌信息圖。 從 Crunchbase 獲取有關您所在行業的市場報告，然後開始吧！

分析來自偉大藝術品的調色板

亞瑟·巴克斯頓 (Arthur Buxton) 在十年間帶您了解塞尚、高更和莫奈等偉人的色彩選擇。 調色板是這種數據可視化的重點，通過顏色而不是藝術運動來更多地研究藝術家。

早上 8:00 出生的嬰兒

《科學美國人》展示了 Zan Armstrong 和 Nadieh Bremer 的數據可視化。 在對出生率趨勢的探索中，他們發現恰好在上午 8:00 出生的嬰兒數量是其他任何時間的 3.5 倍。

蝙蝠的宇宙

COVID-19 爆發後成為數據可視化創作者最熱門的話題之一。 路透社創建了這張流程圖，展示了病毒如何從蝙蝠傳播到其他動物並最終傳播到人類。

全球地表溫度折線圖

此數據可視化的創建者從 NASA、NOAA、日本氣象學會和氣象局獲取數據。 折線圖遵循從 1880 年到 2010 年代後期的全球地表溫度。

數據的疊加顯示了所有四個來源在證明溫度上升方面的緊密聯繫。

被盜的畫作

這幾乎令人難以置信，但在過去的二十年裡，被盜的畫作比以往任何時候都多。 這種引人入勝的 Visual Data 數據可視化出現在Corriere Della Sera文化增刊的專欄中。

該信息圖揭示了從 1900 年至今的 40 幅被盜畫作的細節——藝術家、創作日期和盜竊行為。

使用數據可視化示例將您的數據提升到新的水平

本文為您帶來了一些最引人注目和最具創新性的數據可視化示例。

您已經看到數據如何令人著迷和啟發。 它使您的聽眾有機會以一種直觀的方式進行學習。

有多種方法可以實現數據可視化，以交付、解釋和擴展各種數據。 將抽象的想法帶入清晰的視覺世界。

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