Strava 的全球热力图

Strava 是一款在欧美非常流行的运动记录APP，他们基于用户上传的自行车和跑步轨迹，使用热力图绘制了非常漂亮的城市道路图，同时随着数据的不断完善，绘制方式也在不断升级。Strava 官方声称：『我们的全球热力图是同类图中最大，最丰富，最美丽的数据集。它可视化了 Strava 全球运动员两年的训练数据。』

Medium 上的文章：Building the Global Heatmap 详细介绍了这些热力图的绘制构建原理。

• 通过随机扰动修正 GPS 误差，使得线条更加流畅平滑

• 全局归一化函数 CDF (cumulative distribution function)，CDF 会根据全局的热度统计分配颜色，使得拥有各个亮度的像素点个数相近，最后绘制出的热力图就很漂亮了

by @司马淇(simaqi)

视频与图表的结合

How Trump keeps losing money for his wall by: the Washington Post

视频流配合实时的数据可视化，可以为视频内容提供背景信息和扩展阅读，可视化的直观性也在一定程度上降低了同时理解两组信息的难度，一直以来都是很多新闻人的梦想。《华盛顿邮报》近日提供了一件视频类作品，采用视频与图表结合的方式，讲述了川普和他那堵边境墙的讽刺故事。

川普对于在美国和墨西哥边境建墙的坚持，已经发展为一个为众人津津乐道的话题。《华盛顿邮报》将川普及其幕僚谈及建墙资金的视频片段做了一个剪辑，并在视频的右边绘制了一个实时表现川普口中建墙资金变化的柱形图表。随着视频的播放，我们可以通过图表变化轻松的发现：在这些政客口中，建墙资金的数额忽上忽下，时而突破天际，时而低到一个令人咋舌的程度，一切不过是逢场作戏，为了政治目的服务罢了。

通过图表和视频结合的模式，《华盛顿邮报》打造了一部美国当代版的《官场现形记》。虽然背后的技术并不复杂，数据的可视化也并不是真正实时的，但这种组合模式的优点得到了充分的体现 — 读者不需要在费力倾听声音或者阅读字幕了，数字，这个整个故事中的关键信息，已经通过图表非常清晰的呈现出来。同时图表的动画加剧了数据波动的观感，为故事增添了戏剧性的效果。

17年夏天在MSRA（微软亚洲研究院）参观了他们研发的实时视频流知识读取和可视化的系统，如果这套技术体系能够走向成熟，数据可视化和内容生产一定能够碰撞出更加精彩的火花。
by @sakuya(liuye-szvim)

Commonwealth War Dead: First World War Visualised

描绘了第一次世界大战期间英国因战争死亡人员的数据，通过可视化的形式表现了战争的残酷。
横轴表示时间，拖动横轴可以看到第一次世界大战期间各个时间节点上的死亡人数，可以很直观的看到，随着战争的进行，死亡人数在不断的增加。而这个仅仅只是英国因第一次世界大战死亡的人数，如果算上其他国家，及第二次世界大战所死亡的人数，视觉效果上会更加震撼，事实会更让人难以接受，对于揭露战争的残酷也更有效果。

by @聚则(moyee-bzn)

A Closer Look at the Polar Vortex’s Dangerously Cold Winds

这是一个可视化美国过去几周极端天气的新闻。首先新闻中可视化出了一般的“极地旋涡”(polar vortex)是怎样的运动轨迹。一般来说一个漩涡只有一个中心。

但是这次的极端天气，是由于气旋分裂成了7个风暴，仅两周就导致了温度骤降。以7个风暴地点分界，风暴中心点温度更低。

by @青湳(qingnan)

WTF Visualizations

这个站点专门用于收集那些让业内人士看了会皱眉惊呼“WTF”的可视化案例，可以作为反面教材帮我们反思自己设计的可视化案例是否也犯了同样的错误。这些案例有信息可视化类的复杂案例，有某个新闻网页里一个简单的统计图表，甚至还有正儿八经的大型图表类库，譬如里面收集到的“BBVA Infographic System”，站点对这个系统的评价是“How to make everything unreadable in a “pretty” way.”。可视化归根到底目标是信息传达，是交流，而目前我们可以见到的非常多案例里都存在炫技、信息传递非常低效等问题，值得引以为戒。
by @绝云(leungwensen)

可视化来旅行感受和过程

这种将可视化表现日常生活的方式值得我们学习，真正的可视化专家能够将可视化带入生活，可以用非常生动的方式讲述自己的故事和生活
by @萧庆(xiaoqing)

nteractive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications

交互式数据可视化：基础、技术和应用。这本书是我在牛津学习可视分析时的教材之一，内容比较全面而细节程度适宜，适合希望入门学习可视化底层原理的同学阅读。

(左边是现在第二版的封面，更多人可能熟悉右边这个第一版的火烈鸟)
by @步茗Neo(neowang)