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数据可视化的七大趋势
文章原标题《Seven Trends in Data Visualization》，作者： Alastair Otter，译者：夏天
1. 玩转地图
Groeger 表示，目前的可视化技术水平已经远远超出了 Google Maps，而且每天都会出现很多实验性的技术。 “现在你可以用地图来讲故事。例如，蒂姆 · 华莱士制作的这张地图就根据每个洲的投票情况来展示美国的领土情况。”
用于描述驾照需求变化的驾照统计地图。
有一些设计师正在尝试通过在地图中添加数据来说明不同区域的统计情况。这对于选举地图来说是一个非常流行技术，但这也适用于其他一些类型的统计。Groeger 提到，在华盛顿邮报上曾刊登过一个用于说明新驾照需求的驾照统计地图，这是一个非常不错的例子。
2. 定制数据
Pong 表示，尽管记者可以利用的开放数据越来越多，并且这对数据的可视化也是有利的，但这也同时意味着每个记者都在使用相同的数据。要让自己的报道与众不同，就必须要创建自己的数据集。创建自己的数据集的一种方法是将多个数据集组合在一起，但有的时候，较好还是创建自己独特的数据集。
金融时报曾刊载过一篇有关数据驱动的故事和中国熊猫贸易的可视化数据的文章。
单词：在电影中最常用的单词
Pong 表示，另一种越来越流行的技术是将 “非标准数据” 变成可用的数据集。这方面的一个例子是 Pudding 公司提出的电影对话可视化。该项目分析了 2000 个剧本，并按性别进行划分来创建电影剧本的视觉展示效果。
3. 由你来画
Groeger 指出，吸引读者的最有趣的视觉技术之一就是 “由你来画” 图表，即在向读者展示数据之前首先要求他们进行输入。 “这个技术并不只是向他们展示数据，让他们关注在数据点上，而是鼓励读者首先想象一下数据应该什么样的，即使他们并不知道底层数据的样子。”
由你来画：“泰晤士报” 让读者首先在图表上绘制自己的曲线。
“纽约时报” 上也曾出现过类似的例子，“家庭收入如何影响孩子上大学的机会”。该文章首先让读者画出家庭收入与上大学之间的关系。一旦读者画出了自己的曲线，真实的数据就会展现出来。另外，读者还可以看到其他读者的预测以及他们是如何比较的。
4. 情感故事
Pong 指出：“我们并不是经常把数据和情感放在同一句话中，但是将数据和情感一分为二在很大程度上是错误的。” 她说，数据可视化可用来迎合人们的情感，让他们能够更好认识主题。
Federica Fragapane 和 Alex Piacentini 的 “路线背后的故事” 就是一个很好的例子，这是一个有关追踪六名寻求庇护者前往意大利的视觉故事。 Pong 说：“这只是一份数据，但是它展现出了很多的细节，并鼓励读者参与到故事中来。”
画一条线：“路线背后的故事”，追踪寻求庇护者的旅行
同样的，华盛顿邮报的 “性别薪酬差异” 采用了相对抽象的数据集，并将其可视化，以使得数据的现实意义变得更加明显。而英国 “金融时报” 的“Uber 游戏”则邀请读者来认识 Uber 司机，因为他们在零工经济中扮演了工人的角色。
5. 响应式设计
Pong 表示，越来越多的数据可视化设计人员需要考虑他们的作品如何在移动设备上展现。有一种方法是为桌面提供完整、详细的可视化，然后为移动设备将图形分解为一些基本的图形，并用不同的数据表现出来。
国家地理在 “苏格兰的荒野” 中使用了这种技术。在桌面版本中有一个包含多层数据的苏格兰高度详细的地图。而在移动设备上，大地图被分成多个基础地图，每个地图展现的数据不同。
金融时报的 “一带一路” 则使用了不同的技术。它的桌面版本把屏幕分成了左右两部分，左侧的地图会随着浏览器的滚动而改变。而在移动设备上，地图固定在屏幕的顶部，随着浏览器的滚动而变化。
Pong 说：“目前，在移动设备上实现可视化仍然非常困难，但是它一直都在不断地发展，人们研究新技术的脚本不会停止。”
6. 简单，简单，再简单
美国的死亡：泰晤士报有关大量枪杀案的社论
Groeger 指出，数据可视化的趋势之一就是简化。 “在某些方面，这可能是对疯狂、复杂的可视化的一种解决方案。而且，简单的可视化效果在手机上的效果往往更好。” 纽约时报的 “有关美国大量枪击案的社论” 就是一个很好的例子。该图形由存在枪击案的月份组成，并突出显示有枪击案的那一天。 Groeger 说：“日历是数据可视化简单而又强大的表现方式。 这是泰晤士报的一篇社论，这张图说明了可以将数据压缩成一张图表，并表达出作者的观点。”
7. 小图和 GIF 动画
Groeger 说，小图是以可视方式呈现数据的一种有趣的方式。 “利用这种技术，同样的图像会一遍又一遍地重复（使用不同的数据），这样大脑就可以呈现出微小的变化。”
伤害：泰晤士报上刊登的 “脑损伤”
纽约时报的 “足球运动员的脑部伤害” 使用了这种技术，110 名足球运动员的大脑并排显示在一起，因此，它们之间的变化很容易看出来。
Groeger 指出，虽然大多数的数据可视化涉及到复杂的编程，但 Gif 也可以是一个有用的表示工具。 Gif 是一种简单易懂的概念解释方法。科学杂志的 “鸡蛋” 使用了很多循环播放的 Gif 动画来解释鸡蛋是如何滚动的、不同钙含量的鸡蛋的形状有何不同等问题。
来源：数据分析
来源：数据分析
未来的制造业要的不是石油，它最大的能源是数据.