2020 年 IPO 中企背后的机构投资网络

2020 年投资中国对 490 家中企 IPO 背后的 VC/PE 投资机构进行盘点,这个报告列出了 VC/PE 中投资企业 IPO 数量最多的前 25 名。这个排名可以明显的从 IPO 数量角度看到的机构的排名,但是以列表的形式我们并不能看到其内在的投资关联关系,以及更进一步的,是否有哪些 IPO 企业也是被机构追逐的明星项目。我们可以把这个数据以图可视化的方式进行呈现与分析,来看看会有什么发现。
image.png
IPO 中企背后的机构投资网络
将投融资关系定义为图数据,并可视化出来。节点代表投资机构与 IPO 企业,节点大小代表其关联的投资机构或企业的数量多少,边代表投资关系。我们可以看到 25 家投资机构与 IPO 企业构成了一个连通的网络。
image.png
其中比较突出的是深创投、红杉资本及高瓴资本,他们所投资企业今年 IPO 的数量比较靠前。并且他们和一些机构投资相同的企业,形成较为紧密的合作关系。
image.pngimage.png
深创投与前海母基金共同投资了仕佳光子、圣元环保。
image.png
而高瓴资本与红杉中国共同投资了贝壳以及 Beam Therapeutics。并且以高瓴资本为核心,加上博裕资本、正心谷资本、新加坡政府投资之间形成了比较密切的投资网络。
image.png
从整体上看还有一些比较突出的社群。例如 IDG、顺为资本和中金资本;还有达晨资本、金石投资、盈科资本;以及中芯聚源、汉理资本、冠亚投资、斐君资本。这些社群内的投资机构之间的信息与资源流动可能更加紧密,从而在投资网络中也表现的更加集中。
image.png
通过将表格数据转换为图的结构,我们能够清晰地看到很多被隐藏在数据中的信息,图可视化可以更高效地帮助我们洞察数据中所蕴含的价值。
image.png
by @聚则(moyee-bzn)

登月任务

为庆祝人类登月 50 周年,作者设计了该可视化展示人类登月的历史。点状虚线代表了失败的探月任务,实现代表成功的探月任务,短线虚线代表了正在进行的探月任务。末端带有圆环的线代表了载人探月任务。可以看出早期的探月任务多数是失败的,在 1975 年之前基本上由美国、苏联发起。1990 年之后才逐渐有更多国家参与,首先是日本,然后是中国在 1996 年首次探月。
image.png
by @十吾(shiwu-5wap2)

What Happens to Viral Particles on the Subway

想要预防新冠病毒,口罩和社交距离都十分重要。同时,良好的气流也是减少新冠病毒风险的关键。地铁的通风系统能够比餐馆、学校和其他室内环境更有效地转换空气,限制病毒颗粒在车内积聚。然而,即使在相对较高的换气率下,病毒颗粒也可能在几分钟内在车内循环至少三次。
Kapture 2021-01-23 at 22.28.00.gif
如果车里有新冠病毒患者打喷嚏,乘客可能会接触到空气中的病毒颗粒。下图是两个气流场景,展示了戴口罩和不戴口罩打喷嚏后的气流传播路径。我们可以发现,口罩真的能够起到很大作用。
Kapture 2021-01-23 at 22.25.44.gif
by @珂甫(pddpd)

人口最多的城市

目前,全球有超过一半的人口居住在城市中。大城市被定义为人口超过一千万的城市地区,这意味着世界上人口最多的20个城市都是特大城市。

该可视化使用来自Macrotrends的数据,显示了世界上20个人口最多的城市。

东京是世界上人口最多的城市,共有3739.3万人口,但由于出生率下降和人口老龄化,这一数字正在逐渐趋于稳定。

另一方面,印度和中国的城市在未来几年将继续快速增长。实际上,预计到2028年,德里的人口将超过东京。image.png

by @顾己(esora)

在色盲色弱人群中,可视化是什么样的

本篇文章总结/翻译自Lisa Charlotte Rost关于色盲色弱人群数据可视化的体验

image.png
左边这张图片,在做各大体检的时候,大家都一定看过,在视觉功能正常的人群眼中可以看出中间的数字是16,但是对于红绿色盲/色弱人群来说,这幅图片看起来是右边图片的样子,其中所有的形状都是无规律的。(如果你认为左边的图片色彩差不是很明显,那你也有一定程度上的色盲/色弱)

对于视觉正常的人群来说,可能很想象,对颜色区别能力弱的人看到的世界是什么样子的。其实最主要的差别,就是来自颜色,我们从颜色原理上来剖析色盲/色弱人群为什么看到的和我们不同,到底有什么不同。

众所周知,光的不同波长导致看到的颜色不同,而色盲/色弱来自于视觉上对于三原色某些颜色的感知缺陷,我们以三原色以及他们的补间色为例子:

image.png

在色弱的人群中,他们对于某个指定波长段颜色的感知不敏感,倾向于把他们认识到接近附近的色区。

image.png
而对于色盲的人群来说,情况就更加困难,他们针对某个颜色的深浅感知是完全不具备的,他们无法分清在两个色域上颜色的区别,比如对于红绿色盲来说,绿和橙,红和黄是基本是分辨不出来的。

我们把场景从色彩理论延伸到生活场景,颜色带有信息的时候,比如,红绿灯。

image.png

这时候,色彩的信息传达实际上只存在于亮度,而其他本身蕴含的含义就已经被忽视了。

现在我们把这个场景推演到可视化场景之中:
image.png

在简单的色彩场景下,如果是使用色盲安全色来进行可视化的设计是没有问题的,但是场景并不是都是那么简单,当枚举类变多的时候,色彩也会慢慢被用光。
image.png
我们常见的事件就是,改变可视化的途径,将色彩降维,赋予到其他的可视化形式中。但是很多情况下,做这样的展示会导致场景中的语意缺失,于是降维不能在可视化形式上,我们就转接到了徽标上。

image.png

将颜色和形状赋予相同的意义,这样即使对色彩不敏感,都会有相同的理解。

image.png

加餐

AntV 图可视化团队继《图可视化知多少》专利外,又隆重推出了图可视化知多少短视频系列内容,本周为大家带来的是流程图的基本介绍。往期的内容请通过以下链接访问: