What Time Are Babies Born?
你或许认为，婴儿出生的时间是完全随机的，但实际上，每时每刻出生的婴儿人数是完全不同的。
美国 2018 年出生了 380 万个婴儿，平均每分钟都有 7.2 个婴儿降临人世。将这些数据绘制在下面这张图中，可以看到上午和午饭后的出生的婴儿人数远远高于平均值，而晚上和清晨出生的婴儿会少很多。
如果进一步探索这些数据，可以发现婴儿的出生方式会影响他们的出生时间。自然生产在时间分布上的表现较为平均，引产和剖腹产的时间可能会受到医护工作者工作时间等因素影响。
周一到周日出生的婴儿人数也有所不同，工作日出生的婴儿明显多于周末。
甚至连节假日都会影响婴儿的出生人数。
在原文的最后，还提供了一个交互式的视图，可以让你定位自己的出生时间，发现那个时间的出生人数。
By @珂甫(pddpd)
图形简化：通过使用扇形，连接器和团的图形符号提高网络可视化的可读性
在研究分析网络时，我们会关注节点间错综复杂的关系，以及节点的性质。图的点边表示法能很好地解释网络特性，常用来分析复杂网络。但是随着网络规模的扩大，越来越多的节点和越来越复杂的关系使得有限的显示屏幕对网络的可视化和可视分析变得非常困难。为了解决这个问题，本文提出了一种图的简化方法，即图形简化法，这种方法把经常出现的具有代表性的点边模式表示成紧密的有意义的图形。
精心设计的图形简化表示法有以下好处：
- 使得网络占用较少的屏幕空间，更容易布局；
- 在整个网络的背景下更容易理解；
- 能揭示出隐藏的关系；
- 尽可能的保留隐含信息。
文中介绍了三种频繁出现的、高度权衡的图形：
- 扇形：只有一个邻居节点的节点；
- 连接器：连接一系列关键节点的节点；
- 团：内部节点之间相互连接的节点。
针对这三种高频的图形，文中给出了三个设计原则：
- 扇形图标：包括一个头节点，以及它所连接的叶节点；
- D-连接器图标：D 个节点，它们连接的一组关键节点；
- D-团图标：在这个团中的任意一对节点之间至少有一条边相连。
使用文中的指导原则，可以将一个很复杂的关系图，转换成比较清晰的结构。
这篇论文的工作非常具有启发性，面对大规模图数据，若将所有数据都可视化出来，必将遇到显示资源匮乏的瓶颈，对图数据的内部结构进行总结、提取、抽象和简化，找到有用的模式和结构，用一些规定好的符号表示，提取重点和精华，用户可以在此基础上选择感兴趣的区域进行探索。
by @聚则(moyee-bzn)
一线人生：The Stories Behind the Line
作者通过参与大量的社会采访，获得了许多被采访者分享的过去回忆。作者将数据和数字（旅行的公里数，花费的时间，交通情况）转化成为可视化来讲述他们的故事。这个可视化作品使得这些信息以其简单性从而可以真正描绘出那些寻求更好生活的人们所经历的艰辛和危险的经历。
这个可视化基于模糊了地理背景的一条线，线上的每个结点都代表某人人生中的一段经历，可以交互式的查询访问。
by @龙朱
加州山火
美国加州近来正在经历破纪录的山火季。2020年以来，该州的山火已导致8人死亡，烧毁逾220万英亩(约8903平方千米)土地和超过3300栋建筑。成为有历史纪录以来，野火面积最大的一年，而且还在不断刷新纪录。
干燥的加州秋冬季节一直都是山火的高发期。但2020年的野火比往年更加严重和源源不断。Jacqui Moore 制作的可视化作品展现了加州山火近几年的影响情况和数据对比。
by @顾己(esora)
The Colors Of Motion
这是一个很有意思的探究电影中色彩使用的可视化网站。由 Charlie Clark 设计并开发。他用脚本抽取并分析电影的每一帧画面，得到每帧画面的平均色值。然后用一条色带代表色值，并将这些色带从上到下堆叠起来，便得到了电影中颜色使用的时间线。该网站收录几乎所有的类型和年代的电影，比如经典的 《十二怒汉》《2001太空漫游等》。用户可以通过电影名称，导演，年代和类型进行筛选。
比如《飘》 从一开始就是各种黄土地色，下图也很好地反映了电影中颜色的使用情况。用户可以通过上下滚动探索颜色在电影中的应用变化。
再比如《黑客帝国》
by @嘤嘤(yingying-58bma)
最新宝可梦排名——交互式查询报表
（Tableau 制作）
https://public.tableau.com/profile/nicole.parisano#!/vizhome/EveryPoke/EveryPokemonisSomeonesFavorite
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