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    圖表控件AnyChart每周數(shù)據(jù)可視化案例(二十八):人口普查及可視化噪聲介紹


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    我們從網(wǎng)絡(luò)上匯總了一系列新的出色數(shù)據(jù)可視化??纯次覀冇惺裁纯梢栽谶@個(gè)星期五在DataViz Weekly上查看:

    • 布魯塞爾的噪音污染— KarimDou?eb
    • 2020年人口普查低估及其后果—紐約時(shí)報(bào)》
    • COVID-19癥狀搜索趨勢(shì)-Google People + AI Research(PAIR)
    • 世界各地幸福狀況-Wayde Herman
    布魯塞爾的噪音污染

    Noise Pollution in Brussels

    來(lái)自數(shù)據(jù)科學(xué)公司Jetpack.AI的KarimDou?eb以“ Noise City”為標(biāo)題進(jìn)行了引人入勝的交互式數(shù)據(jù)可視化。包含地圖和儀表,該項(xiàng)目使每個(gè)人都可以探索比利時(shí)首都布魯塞爾的噪聲污染。除了優(yōu)美,整潔的數(shù)據(jù)視圖外,此演示特別有趣的是可聽(tīng)性。

    打開(kāi)可視化效果后,打開(kāi)聲音,提高音量,然后單擊“有聲音”按鈕。然后將鼠標(biāo)懸停在地圖上,您會(huì)聽(tīng)到各個(gè)地方常見(jiàn)的噪音。當(dāng)您在鼠標(biāo)周?chē)腔矔r(shí),左側(cè)的圓形儀表將以分貝為單位顯示年度平均噪聲強(qiáng)度。

    2020年人口普查低估及其后果

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    美國(guó)正在進(jìn)行2020年人口普查,其使命不僅僅是出于統(tǒng)計(jì)目的的簡(jiǎn)單枚舉。這是一個(gè)非常重要的官方程序。人口普查結(jié)果將決定,例如,各州之間如何分配美國(guó)國(guó)會(huì)席位和聯(lián)邦付款。

    今年,當(dāng)人口普查局因封鎖而首次遇到麻煩時(shí),目前由特朗普政府推動(dòng),要在9月30日結(jié)束清算,有些州可能會(huì)被大量清算。較低的完成率可能會(huì)導(dǎo)致代表和資金減少。

    古斯·韋澤瑞克(Gus Wezerek)和安德魯·惠特比(Andrew Whitby)調(diào)查了現(xiàn)有數(shù)據(jù),根據(jù)目前記錄的回應(yīng)率,找出全國(guó)有多少美國(guó)人,下周三將不計(jì)其數(shù),并了解國(guó)會(huì)的構(gòu)成和聯(lián)邦資助數(shù)字可能因此而改變的方式狀態(tài)。在“紐約時(shí)報(bào)觀點(diǎn)”部分查看有趣的圖表。

    COVID-19癥狀搜索趨勢(shì)

    COVID-19 Symptoms Search Trends

    同時(shí),隨著大流行的持續(xù),COVID-19仍然是全世界數(shù)據(jù)可視化專家和愛(ài)好者中最熱門(mén)的主題之一。Google的People + AI Research(PAIR)小組從9月初由Google共享的COVID-19搜索趨勢(shì)數(shù)據(jù)庫(kù)中繪制了400多個(gè)體征和癥狀的匯總搜索趨勢(shì)。

    選擇一種癥狀(如圖片中的“發(fā)燒”),您將能夠探索美國(guó)過(guò)去三年中各個(gè)搜索的相對(duì)數(shù)量及其在全國(guó)范圍內(nèi)的變化。然后,您可以通過(guò)查看其他圖表來(lái)關(guān)注一些最常見(jiàn)的癥狀。揭示季節(jié)性模式,調(diào)查地理分布,并了解冠狀病毒的影響。

    世界幸福地域

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    噪音,選舉,病毒不考慮所有這些因素,數(shù)據(jù)可視化開(kāi)發(fā)人員Wayde Herman決定找出細(xì)節(jié)。他從《世界幸福報(bào)告》(World Happiness Report)中獲得了數(shù)據(jù),該報(bào)告對(duì)世界各地的幸福狀況進(jìn)行了調(diào)查,并制作了一個(gè)很酷的交互式方框圖,很好地顯示了十個(gè)宏觀區(qū)域(西歐,北美,澳大利亞和新西蘭)的人們的幸福感。東非和北非,拉丁美洲和加勒比海,東南亞,中歐和東歐,東亞,撒哈拉以南非洲和南亞。

    箱須圖做得很好,可以從這種可視化中得出以下結(jié)論。如果您要為網(wǎng)站或應(yīng)用程序創(chuàng)建圖表,您可能還需要研究Wayde的整篇文章,其中他提供了清晰的逐步說(shuō)明,說(shuō)明了他如何從頭開(kāi)始創(chuàng)建此圖表。在他的允許下,我們本周從Towards Data Science重新發(fā)布了他出色的箱形圖教程。

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    AnyGantt-構(gòu)建復(fù)雜且內(nèi)容豐富的甘特圖的理想工具

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