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（作者：常成）
2019年的“凯度信息之美奖”揭晓了，有很多很有意思的信息可视化作品。很多作品看到的时候都被感动到，数据/信息不再是冷冰冰的，而是立体的，通过可视化可以让人们更清晰的看到和感受到作者想表达的信息，比文字更加直接。选择了合适的数据可视化组件，就会有魔力，让你想传达的信息变得生动起来。
这里介绍三个可视化作品和故事，和他们使用的三个重要的可视化组件：桑基图、气泡图、南丁格尔玫瑰图。
1. “凯度信息之美奖”的人道主义类金奖 - 《看不见的罪行：我们是否让性侵受害者失望了？》
作者研究了很多性暴力事件，采访了很多性侵幸存者，通过「桑基图」来展示性暴力事件有多少被起诉，为什么社会系统没能为受害者伸张正义。这每一个数字背后都是受到伤害的人们。
桑基图的使用场景
桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名，此后便以其名字命名为“桑基图”。
使用桑基图能够很好的表达数据的流动，可以非常明显的看到整体数据和各个阶段的流向。
上面那个例子中一方面可以很清晰地看到向警方报告的性暴力事件，最终都流向了什么样的结果。另一方面，最初报告的事件数和最终判决的对比也是如此的强烈。
因为能够非常直观的表达出数据的流向，并且简单易懂，桑基图的应用场景越来越多，也被大量应用于媒体中。另外在网站/APP的流量/用户行为数据分析中也得到了大量的应用，分析用户从哪些落地页进入，又因为什么页面跳出，在网站中如何流动。比如Google Analytics中的页面流/事件流。
2. 汉斯·罗斯林告诉我们的《事实》
“你觉得数据无聊是因为这不是你想知道的，或者说你并没有意识到这些数据和真实世界的联系。” —— 汉斯·罗斯林
统计学家汉斯·罗斯林在大学授课的时候发现大家对这个世界有很多误解，所以他将后半生都致力于将真实信息传达给世界。在他最出名的一次演讲中他用气泡图，用 12 万个数据解释 200 个国家 200 年的发展。
这个气泡图中每个气泡代表一个国家，横轴是各个人均收入，纵轴是寿命，气泡大小表示人口，那两个大红点分别是中国和印度。
可以看出来各个国家在过去200年都逐渐往右上角移动，更高的收入，更高的寿命，世界在一点点的变好。
气泡图的使用场景
气泡图可以用于展示三个度量之间的相关关系，或者同时呈现三维数据。
比如罗斯林的这个图，同时向我们展示了每个国家的：人均收入、寿命、人口。同时气泡基本分布在一条斜线上，人均收入和寿命有一定的相关性。
- 南丁格尔用「玫瑰图」挽救了千万人的生命
这是一张19世纪50年代的图表，当时英国、法国、土耳其和俄国正在进行克里米亚战争。南丁格尔主动申请，自愿担任战地护士。南丁格尔发现改善医疗环境可以降低死亡率，所以做了这个图，向政府说明应该改善战地医院的条件来拯救更多年轻的生命。右侧的玫瑰图表示1854 年 4 月至 1955 年 3 月每月的死亡率，每月死亡率都非常高，高达42%。左侧的玫瑰图表示1955年3月卫生委员会改善了卫生环境之后，死亡率得到了大幅下降，戏剧性地降至 2.5%。另外图中灰色区域表示糟糕的医疗环境的感染导致的死亡，可以看到大部分的伤亡并非直接来自战争，而是因为医疗环境。
左右2个图的大小对比出卫生环境改善前后死亡率的变化，各种颜色扇区的面积强烈对比出环境对死亡的影响。
这样强烈的对比让政府相关官员了解到：改善医院的医疗状况可以显著的降低英军的死亡率，最终挽救了千万人的生命。这种新型的图表也由此得名，因为外形很像一朵绽放的玫瑰，这种图表也被称为“南丁格尔玫瑰图”。
南丁格尔玫瑰图的使用场景
这种图表适合用于对比各类别的数据，而相比柱图/条形图等图表类型来说，南丁格尔玫瑰图能够放大数据差异。因为它使用扇区半径来表示数据的大小，半径和面积的关系是平方的关系，用户直觉上会通过面积来感知差异，所以它会将数据的比例大小夸大。这种放大数据差异的效果尤其适合对比大小相近的数值，或者像南丁格尔一样就是希望突出数据差异的场景。
当然在使用这个图表的时候需要注意，因为它夸大了数据的差异，比如两个类别数据原本差10倍，用这个图表就会给人一种差100倍的感觉。所以如果希望客观的展示数据，还是建议使用柱图等图表类型。
这里想告诉小伙伴们，使用Quick BI，可以快速制作桑基图、气泡图、玫瑰图哦。
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在Quick BI上，可以通过简单的勾勾选选就能做出桑基图、气泡图、玫瑰图。
快来使用试试哦，通过数据可视化，让你的汇报、故事更性感吧～
PS：
凯度信息之美奖： https://www.informationisbeautifulawards.com/news/485-information-is-beautiful-awards-2019-the-winners
汉斯·罗斯林用前所未有的好方法诠释数字统计：https://www.ted.com/talks/hans_rosling_the_best_stats_you_ve_ever_seen?language=zh-cn
汉斯·罗斯林的非营利机构： https://www.gapminder.org/
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