Space Junk
BBC 委托数据艺术家 Federica Fragapane 制作有关太空垃圾的数据可视化。数据集分为不同的类型，与地球的距离、太空垃圾的类型及物体的大小和质量。关于 Federica Fragapane 的数据可视化，值得注意的是他们对数据的细节和色彩的关注。
by @聚则(moyee-bzn)
新冠疫情可视化地图集 – 零新增确诊地图
北京大学可视化与可视分析研究小组作品。
在零新增地图地图中，我们选择选择当天新增确诊人数为零的地区。按照连续零新增的时间，给予不同深度的蓝色。其中最深的蓝色区域代表当地已经连续14天以上没有新的确诊患者，也是表示当地已经相当程度遏制、消灭了疫情。其他新增非零的地区，我们则根据其上升下降趋势，给予不同的颜色。
2020年2月28日省级零新增确诊地图
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从上面的2020年2月28日的省级零新增地图中我们可以看到，全国除了湖北、湖南、宁夏、北京、台湾等省区的日新增确诊人数略有上升，广东持平，香港下降以外，全国各地大部分都进入了用蓝色标注的零新增时代。特别是青藏高原，已经分别连续零新增30天和23日。其他也有相当的地方达到了连续10天以上的零新增。这个趋势我们同样可以从疫情晴雨表中看到。
2020年2月28日 全国疫情晴雨表
_by @步茗Neo(neowang)
关于新冠病毒的 Tweets 可视分析
对 Twitter 上超过 10 亿用户最近发布的包含 #COVID19、#SARSCoV2 、#coronavirus 这些标签的 tweets 进行分析，可以得到一张关系网络非常复杂庞大的可视化作品。其中，包含上述标签的 tweets 数越多，则相应用户的头像越大，而节点之间的连线则是指这些用户发表的上述 tweets 之间的关联关系，通过 tweet 之间是否艾特、评论和回复等进行衡量。可以发现，Twitter 治国的特朗普“不负众望”，近期对新冠病毒发表了众多言论，因此头像也是非常明显，一眼就能认出。
值得一提的是，该作品是基于 Polinode 制作的，这是一个能对关系数据进行可视化呈现和分析的平台，拥有非常丰富的可视化配置和强大的自定义分析能力，包括节点、边、布局、入度/出度控制、分层设置、元素筛选/折叠等可视分析中常用的功能，并且社区中还有丰富的模板可供套用和二次定制。缺点是部分高级功能需要单独收费，不过提供的服务还是物超所值的。
我们还可以基于 Polinode 制作其他的可视化作品，比如根据乔治·R·马丁的《冰与火之歌》系列中的第三本书《剑之风暴》制作而成的人物关系网络图，可以看到，书中人物的互动与美剧《权力的游戏》中的角色非常相似。
COVID-19, CO2 & CO - a dashboard and an animated timeline
该疫情地图的时序可视化，通过3个叠加的气泡图展现每日累计，新增，死亡的状态变化。可视化效果类似在地图上叠加统计图表，但是整体体验更流畅直观。
The flowing Vector Map
The Marshall Project 制作了一篇简短而精巧的数据新闻作品，以米国监狱人员流动为切入点，讨论了疫情期间社交距离 (social distance）的重要意义。
整篇报道的视觉主体是一副具有动画效果的向量统计地图，借由向量箭头的朝向和颜色隐喻了监狱人员的流入和流出 (category) 以及人流量 (amount)。每个向量箭头对应地点来说具有唯一性，在此基础上，categroy和amount的切换动画使该地点监狱人员流入量和流出量极易被视觉捕捉。
by @米法
龙卷风迁移：可视化大数据移动
加餐
蚂蚁金服体验技术部 @步茗Neo(neowang) 在开源中国 AVA 直播上分享内容，干货相比 SEEConf 时期要多了很多。相信随着不断深化推进 AVA 和不断的学习分享，干货还会越来越多，希望对智能可视化感兴趣的同学持续关注，更欢迎你们的加入，请通过蚂蚁金服数据可视化团队了解更多内容。
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