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資料視覺化：數據報表 ～＝ 電影：歷史文獻
| 日期： | 2018/8/13 |
| 講師： | 洪朝貴 |
2006 年的 TED 演講 「 Hans Rosling 用前所未有的方法詮釋數字統計」 啟動了全球的資料視覺化風潮。 在臺灣， 關心政治的駭客團體 g0v 把政府公告的、 枯燥乏味的各種數據報表製作成生動的圖表， 例如 預算支出、 水庫水情 等等。 他們採用的是 d3.js 技術。 資料視覺化之於數據報表， 就像是電影之於歷史文獻， 它能降低理解的門檻， 把複雜的現象或問題以一目瞭然的方式讓更多人看懂。
資料視覺化的圖形分成 很多類， 其中有一些還可以進一步製作出互動式的 apps 而非靜態的圖片。 但在追求美學或電玩特效之前， 或許我們更應該先把握視覺化的初衷： 你這張圖想表達什麼意念？ 據此來 選擇適當的呈現方式。
我們拿 udacity 網站 跟 tableau 網站 兩個清單裡的例子， 以及講者個人蒐集的其他例子來說明資料視覺化的常見觀念與技巧。 以下是一些主題及搜尋關鍵詞。 在觀察每個例子時， 特別建議要關注它所對應的那張試算表的欄位屬性： 有幾個數字欄位？ 當中有沒有「日期或時刻」性質的欄位？ 又有幾個類別欄位？
- pie chart (圓餅圖)： iPhone 的成本利潤分佈； 但是請注意： 不要誤用！
- line chart (line graph)： 美國各種職業一天的工作時間
- stacked area chart： 第三種 「browser market share」 比較圖
- dual axis chart： 台積電股價 vs 每股淨值：
- 相對的 vs 絕對的 stacked area chart ： 各類音樂流行史、 歐巴馬演講時的 twitter 熱門關鍵詞、 美國各年齡層人種組成
- stacked column/row chart： 紐約市各區路樹種類與數量
- bar chart (bar graph) 與 line histogram： 好萊塢影片台詞統計
- 互動的資料視覺呈現： Selfie City、 renting vs buying
注意： infographic 跟 data visualization 不太一樣。 例： 食品添加物、 EFF 分析 google 透明報告、 The Histomap by John Sparks
講者個人偏好資訊呈現量最豐富的 scatter chart 與 bubble chart：
- Every Satellite Orbiting Earth
- 氣溫 vs 人口身高： 第一版、 第二版
- 太陽系行星衛星質量-半徑比較圖： 為何要用 logscale
- 「kepler habitable zone」 兩類圖
- 臺灣50股票觀察： 股價 / ROE與成長
- Hans Rosling 團隊的 bubble chart 精采表演： 200 年 200 個國家簡史
有一類特別的資料視覺化， 以地圖呈現資料。
- 1854 年倫敦霍亂疫情偵探故事
- 基地臺知道你的行蹤
- 曝露各國軍事機地的運動 app Strava
- 輪椅地圖
- heatmap： 接受比特幣交易的商家、 OpenHeatMap
- choropleths： 臺灣人口按年齡區分的統計地圖
- voronoi diagram： 燦坤各分店勢力範圍地圖
設計資料視覺化體驗的重要提醒：
- 簡單明瞭， 功能優先； 特效成本 vs 用戶體驗： OSM buildings vs 未來日蝕事件簿
-
運算思維： 以開放檔案格式的資料檔為思考核心，
例如
阿貴的繪圖工具箱。
- 建議的原始資料格式： .csv 或 .json； 美觀完全不重要、 資料一致性最重要、 可以有 「NA」 欄位 (請與程式設計師討論)
- 建議的圖片資料格式： .svg
- 更多視覺化的建議與技巧： tableau 5 重點、 bigdata-madesimple 10 要點、 geckoboard 14 提示、 lovesdata 14 提示、 columnfivemedia 25 要訣、
同場加映： 兩個特殊的視覺化工具：