【资源】超赞的交互式数据可视化网站

根据国际数据公司(IDC)的估算,到2015年,全球的数据增长率将会是2012年的两倍,年数据量将达到5.6泽字节(1ZB = 1024的3次方 TB)。那将会有非常庞大的数据需要消化,尤其是那些打印文本或索然无味的长达50页的PDF文档。大脑处理视觉的速度比处理文字快60000倍,这使人更容易理解数据的意义。模式、趋势和相关性在文字叙述性的数据中不容易被察觉,但在可视化图表上却是一目了然。尽管如此,复杂数据的可视化仍然会使人很困惑。这里,看一些非常棒的复杂数据的可视化。

亿万富豪榜:世界富豪今日排名

这个交互式指数是世界亿万富豪(billionaire)每日排名,它会根据市场变化、经济和彭博新闻报道而变化的对世界顶级富豪的动态财富,数据在周一到周五美国东部时间下午5:30更新。

亿万富豪榜:世界富豪今日排名

http://www.bloomberg.com/billionaires/latest

浏览数据非常容易,你可以选择看富豪排名列表、散点分布图或者在世界地图上的分布。你还可以按搜索条件筛选结果,包括行业、国籍、性别、年龄和财富来源。点击某个亿万富翁的头像,就会弹出TA的信息。

关于数据来源,彭博社发表了一篇文章,详细解释了数据收集和编译的细节,有兴趣的读者可参阅[1]。

彭博社之最佳(与最差)

直到你看到这个数据可视化,你才真正看到了什么是“很多数据”,这个可视化示例了彭博排名团队分析、组织以及可视化的数据。该可视化仅包括透明的、事实驱动的数据,而不包含任何经编辑调整或者基于观点的数据。

http://www.bloomberg.com/visual-data/best-and-worst/

你可以根据不同的话题进行排序,包括:商业、经济、教育、投资、生活方式、个人财务、政治和政策等。或者,你也可以根据主体来排序,包括:职业、公司、投资、人群类别、地方、学校以及其它。

这些数据都经过彭博排名团队的分析、组织和可视化。

State-by-State

State-by-State可视化了美国当前和历史的经济数据以及对数据的分析。它基于经济健康指数(Economic Health Index),同时包括了从劳动统计部获得的各州最新的失业数据(每月更新一次)。这个可视化还包括了住房、健康、医疗保险、能源供给、人口统计以及更多其它信息。

http://www.bloomberg.com/visual-data/state-by-state/q/kaaaj/8a10

根据网站,“State-by-State可视化了美国现在和历史的经济数据和分析。它是基于经济的健康指数,同时它包括了从劳动统计部获得的最新的州失业数据,这个数据每个月都会更新一次。这个可视化也包括了住房,健康,医疗保险,能源供给,人口统计资料等信息。”你可以就选定的数据集,给里面的州进行排名以及你可以观察历史趋势。这些数据最早可以追溯到2000年。

dude 地图:美国人如何称呼哥们

这是一个有趣的可视化作品,它展示了英文单词dude(“兄弟”的俚语)目前在美国被使用的普遍程度。在这个可视化的地图上,颜色越深的表示这个区域使用dude越流行,而其它地区则是”pal”或者”buddy”更流行。

http://qz.com/316906/the-dude-map-how-american-men-refer-to-their-bros/

选择单词bro, buddy, dude, fella或pal,地图显示会随之变化。这些位置数据来源于推文。

每日朋友圈Beta版

推特创建的这个交互式可视化地图,非常直观地显示了英国和爱尔兰在一周里每天发表推特的情况。这不是一个实时的图像。它只显示了从2014年1月1日到2014年1月4日中被分享的推特。

https://moments.twitter.com/uki/

这些数据来自英国和爱尔兰有位置标记的推特, 这些数据是从那些选择用地理标记来标记他们推特的用户那里获得,所以这些数据量只占所有推特量的很小一部分。

可以从图中探索并筛选某些社交话题,包括:早晨、交通、食品和饮品、宠物、音乐、零食、娱乐、家庭活动、形容词、教育、体育、锻炼、假期、工作、电视以及晚上。

实时零售

这个可视化让你一睹我们美国人的钱是怎么样以及在哪里花掉的,也可以看到这些数字增长得有多快。Retale公司做这个信息图,因为他们非常想知道一个美国消费者的普遍消费状况看起来是什么样子。

http://www.retale.com/info/retail-in-real-time/

可以从图中查看不同的消费种类,包括:印刷本、电子书、麦当劳、智能手机、沃尔玛、亚马逊、唐恩都乐、星巴克、百思买、7-11、信用卡交易、可口可乐、优惠券、抽奖、服装、宠物食品、婴幼儿食品、玩具以及枪械。

想了解更多关于这些数据的来源,请参阅[2]。

一光年

这个网站就像一个日历,展现了一束从太阳发出的光,沿一条直线,行走了一年时间可能会经过的地方。

http://alightyear.com/

Pistats.io

一个帮你可视化使用私家车情况的网站。我喜欢这个超级简单的数据可视化工具,它实际上用你自己的信息。只登录你的Gmail账户,这个工具就会

• 计算你每个月在优步(Uber)和立芙特(Lyft)上的花费

• 告诉你那一天你使用优步和立芙特最多

• 在地图上显示你使用优步和立芙特时走过的路线

https://pistats.io/

Pistats.io网从你gmail账户里提取所有的优步和立芙特的收据,并将收据上的信息转化到一个唯一的数据集。

美国职业棒球大联盟球队估值

这个可视化是彭博新闻9个月工作的成果,它是关于不同棒球队在相互对阵时各方面的对比。什么是构成大联盟30支球队的价值?它们包括:棒球活动、企业价值、特许权或停车位、有线电视、数字媒体、信心指数等等。

http://www.bloomberg.com/infographics/2013-10-23/mlb-team-values.html

对于数据来源,网站描述是:“在计算美国大联盟棒球队价值时,彭博新闻调查了这些球队从球票销售、特许权、赞助、广播权以及电视频道、电台以及房地产等方面的收益中获得的所有收入。”

大学演讲者的收费

基于彭博社的研究,这个可视化图显示了在佛罗里达的大学里演讲者的收费情况。数据来源于彭博社的调研。

http://www.bloomberg.com/infographics/2014-09-22/university-speakers-fees-for-kevin-bacon.html

互联网地图

这张互联网地图是网站之间关系的二维展现。地图上的每一个圈表示一个网站,圈的大小取决于网站浏览量,浏览量越大,圈就越大。同时,用户在网站间的跳转形成网站间的连接,连接越强,圈之间的距离就越近。

http://internet-map.net/

其数据来源于Alexa (一家专门发布网站世界排名的网站)。

Reddit可视化

Redditviz 是一个关于Reddit(有“互联网封面”之称的网站)的交互图。鉴于Reddit 如此之大,可能有一些版块你从未涉足过。基于实际用户行为,这个可视化图展现了子版块之间的关系(比Reddit 侧边栏更准确有效)。算法追踪过去八个月中用户在哪里发布消息。如果发现有足够明显的趋势,比如有1000人经常在两个子版块发布内容,算法将在图中标记出这两个子版块的联系。

http://rhiever.github.io/redditviz/

想要了解更多关于这数据是如何被收集和编译的,请参阅[3]。

租房?购房?

纽约时报图形部的D3.js编辑师麦克博斯托克设计了这个交互式计算器,为计划买房的人们分析成本和收益。这个可视化包括了买房过程中最重要的成本,并计算了相应的每月租房成本。

http://www.nytimes.com/interactive/2014/upshot/buy-rent-calculator.html?abt=0002&abg=0

数据来源于Moody’s Analytics(穆迪分析公司) 的首席经济师马克赞迪,圣路易斯联邦储备银行美联储经济数据,米勒塞缪公司(房地产估价公司)乔纳森米勒。想了解更多,请点击这里

纽约市行道树

这个可视化展示了纽约市五个区内最常见和最不常见的树的种类。数据取自纽约市公开数据。

http://www.cloudred.com/labprojects/nyctrees/#about

[1]http://www.bloomberg.com/news/articles/2013-01-18/bloomberg-billionaires-index-methodology

[2]http://www.retale.com/info/retail-in-real-time/

[3]http://arxiv.org/abs/1312.3387

【译者简介】有意联系译者,请给“大数据文摘”后台留言,附自我介绍及微信ID,谢谢!

王翕然:商业智能开发工程师,美国佛罗里达大学信息系统与运营管理专业硕士毕业,微软认证商业智能解决方案专员,Tableau可视化开发师资格认证,现居加州,从事数据可视化与商业智能方向的工作,对数据处理,分析,挖掘,机器学习以及数据可视化领域很感兴趣,希望借此平台与大家分享更多这方面的最新资讯以及与更多大数据爱好者交流。

贾雯静:商业智能开发工程师,本科毕业于北京邮电大学电子商务及法律专业,硕士毕业于美国佛罗里达大学信息系统与运营管理专业,微软认证商业智能解决方案专员,现居美国加州,就职于安信龙(Assurant)保险公司IT部门,从事数据库、数据仓库以及商业智能方向的工作,希望能够借大数据文摘这个平台与大数据爱好者分享和交流更多关于大数据的最新资讯。

康欣:博士,多年从事图像及数据处理和分析、计算机视觉、模式识别、机器学习、增强现实等领域的技术研究和创新应用,现为西门子中国研究院高级研究员。希望借此平台,与大数据分析爱好者以及专家学者交流、合作。

PPV课其他精彩文章:


1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构

2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案

3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计,令人惊叹叫绝

4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具

5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生,后来禅师疯了!!知识无极限

6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布

7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载

8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募

9、回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦

PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制)

大数据人才的摇篮!专注大数据行业人才的培养。每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2015-05-29

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏大数据文摘

城市计算:让我们憧憬明天的北京

1556
来自专栏新智元

打破深度学习检测视网膜病变世界纪录,IBM认知医疗总监谢国彤北大AI课精彩分享

【新智元导读】据 healio.com 最新报道,IBM Research 采用深度学习,根据国际上临床糖尿病视网膜病变量表,可在20秒内测出病变严重程度,在准...

4143
来自专栏人工智能头条

香港中文大学张胜誉:个性化推荐和资源分配在金融和经济中的应用 | CCAI 演讲实录

1041
来自专栏AI科技评论

学界 | 港科大刘明:深度学习为机器人研究注入新能量

刘明博士目前担任港科大机器人学院机器人与多感知实验室主任,他的研究以移动机器人为主。他表示,将深度学习融入机器人研究最近几年才兴起,极具应用前景。

1133
来自专栏大数据文摘

数据思维从娃娃抓起,利用体育运动分析讲解数学

1355
来自专栏大数据文摘

在大数据的世界中蓬勃发展

1515
来自专栏吉浦迅科技

用大数据 创新金融服务

? 金融科技正在浪头上。除了潜力无穷正极欲找出杀手级应用的区块链技术,也别忘了大数据分析仍然是让金融服务改头换面的关键技术,重要性并不下于区块链。 以笔者的...

35112
来自专栏大数据文摘

情绪是虚拟货币?告诉你情绪识别真正的应用前景!

1384
来自专栏镁客网

人工智能行业应用之:为建筑工程提供全新解决方案

1633
来自专栏AI科技大本营的专栏

一周AI看点 | 谷歌标志性“萤火虫”无人车退役,Keras 2.0.7 强化TensorFlow开发能力

本期一周AI看点包括行业新闻、技术应用、技术前沿、大咖观点以及投融资等方面。 行业新闻 谷歌发布迷你版 Google Home,对标 Echo Dot 据外媒 ...

3404

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券