數據差異的可視化

本文編譯自：https://flowingdata.com/2018/04/17/visualizing-differences/

可視化是指比較數據，發現規律，洞察內情。但是如果我們的目的是可視化差異，有一些方法會更實用。下面我將介紹以下五種：

1. 直接可視化（Straightforward Visualization）

這是一種「讓數據自己說話（let the data speak）」的方式，讀者也必須自己得到結論。你也可以添加註釋引導讀者，這通常是最佳方式。

舉例：

下圖展示了胃和膀胱空和滿時的狀態。

有時候按數據的某一維度排序有助於快速的比較。下圖是美國各州的人口組成，你可以非常快速地看出人口最密集州與人口最稀疏州之間人口組成的區別。

2. 標註差異 (Visual Encodings that Diverge)

使用不同的顏色或者坐標系統標註不同類型的數據。

舉例：

下圖展示年齡組成，使用不同顏色強調老年和年輕群體。

同樣的，下圖使用不同顏色來區分性別。

下圖使用顏色條來展示全美雜貨店的密度。

3. 分組 (Seperate Categroies)

有時候一張圖裡擠滿了點和線會顯得雜亂，因此可以將數據分組後再組合在一起。

舉例：

下圖比較不同快餐品牌菜單上食物的熱量分布。

使用多個小圖(Small multiples)會更緊湊。下圖展示了美國歷屆總統的支持率

4. 只展示差異 (Showing Only What』s Different)

有時不需要顯示全部數據，就將重點過濾出來，只展示差異部分。

舉例：

美國歷史上最受歡迎的名字。按照受歡迎程度排序後只顯示有意思的年份。

5. 交互性 (Animated Contrasts)

下圖展示的是不同職業的薪水，用戶可以自己選擇年份。

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或者像下圖一樣，用戶可以自己選擇性別，年齡階段和人種。

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