2020-7-10 資深UI設計者
為什么要做數據可視化？
在一個設計項目里，
到底要從哪一個角度切入，才能經得推敲？
每個數據可視化，
模擬美國1790-2016 移民的時代樹輪
作者從自然中的樹輪提取靈感，把樹的生長遷移到移民變化上，發現了美國通過類似的移民過程。
https://web.northeastern.edu/naturalizing-immigration-dataviz/
這個可視化形式非常經典，條紋代表了自19世紀中期以來每年的全球平均氣溫，通過網頁的相互作用，你還能看到不同國家不同地區在這段時間的溫度變化。，
現居上海，在澎湃新聞擔任數據可視化設計師。
自學編程兩年多，最初是為了做更酷的數據可視化作品，誤打誤撞放置了十款設計小工具，變成了模仿的設計玩具制造玩家，希望用編程去解鎖設計/數據可視化的更多可能性。
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為理清垃圾分類規則，亞賽及團隊從上海市垃圾分類查詢平臺上篩選了2055件物品的垃圾分類信息，看可視化教你如何分類垃圾。
項目封面，垃圾從屏幕上方掉落，通過鼠標可以進行交互。
世界杯落幕，一個月來32支球隊打入了169粒進球。如果俯瞰足球場，將所有進球在一張圖上繪出，有某種絕妙的，驚險的，烏龍的瞬間？
亞賽大學專業是廣告學，畢業后卻成為數據可視化設計師，在她看來，數據可視化并同時是“圖表”，而是用設計和編程描述數據背后的故事，發現世界的渠道。如何展示數據，如何跟觀眾講這個既定事實故事，都是設計師需要考慮的。
紅色向上為相對積極，藍色行下為相對消極，每根柱子的長度代表情緒的大小，通過3000多條微博看到她在微博內容背后自己的情緒斗爭。
結合她發微博的時間制作了微博發布時間情況，用花瓣作為視覺呈現，真切意識到患者脆弱的無力感。
在這里你能看到117年氣溫的變化
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為什么要數據可視化？
1.我們利用視覺獲取的信息量，其實遠遠超過別別的感官要多層次。
2.可視化將會讓觀眾更加直觀全面看待事實故事
3.人類大腦對記憶能力的限制
垃圾分類可視化手冊
169球回顧俄羅斯世界杯
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數據分析53027條留言背后
抑郁癥患者的自救與互助
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數據可視化
創作的7個步驟
景點事件：某種前幾天的女排十一連勝，就可以提前找數據做一個梳理類的題。
熱門話題：有的話題是社會持續關注的起點，可以從深度報道，學術研究等不同管道持續關注。
關注來源：習慣性地關注一些信息來源，某些智庫，政府網站，外國網站等等。
1.獲取數據，無所謂是來自文件，磁盤亦或者網絡等；
2.分析數據結構，分類排序；
3.過濾，去掉所有不感興趣的數據；
4.綜合使用數學，統計，模式識別等方法來挖掘出一些特征數據；
5.選擇某種樹狀圖，列表，樹等的可視化模型來替換數據；
6.精煉基本表示法，使數據插入的更清楚，預期視覺效果；
7.添加一些用于控制或操作數據的交互方法。
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這是亞賽做過一個關于春節禁放煙花的選題，把某些城市的除夕中午12點到春節中午12點變成一朵24片花瓣（代表24小時）的煙花，對比2017年和2018年兩年的數據。
通過環境質量數據來看煙花禁放政策下的效果，看到不同地區不同政策帶來的影響。
詳細案例：https : //wangyasai.github.io/Work/firework.html
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文章來源：站酷 作者：最畢設設計媒體
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