我多次被炫目的數據可視化或信息可視化震驚，在我知道這些圖片背后的數據來源和創造歷程后，更是為之詫異不止。它涉足制圖學、圖形繪制設計、計算機視覺、數據采集、統計學、圖解技術、數型結合以及動畫、立體渲染、用戶交互等。相關領域有影像學、視知覺�？臻g分析、科學建模等。
這是創造性設計美學和嚴謹的工程科學的卓越產物。用極美麗的形式呈現可能非常沉悶繁冗的數據，其表現和創作過程完全可以稱之為藝術。所以我翻譯了來自SM上的3篇數據可視化和信息圖形的文章，主要是鑒賞并提供一些參考資料。我盡量查找了每張數據圖表背后的背景，添加了標注和說明，希望那個幫助讀者更深入地理解這些圖表所呈現的含義，而不僅僅是停留于對“好看”的贊嘆上。這些圖片不會說話，但它們比文字和語言都更為有力。
數據可視化DataVisualization和信息可視化Infographics是兩個相近的專業領域名詞。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，而信息圖形（信息可視化）則是將非數字的信息進行可視化。前者用于傳遞信息，后者用于表現抽象或復雜的概念、技術和信息。
而廣義上的數據可視化則是數據可視化、信息可視化以及科學可視化等等多個領域的統稱。
數據可視化起源于1960s計算機圖形學，人們使用計算機創建圖形圖表，可視化提取出來的數據，將數據的各種屬性和變量呈現出來。隨著計算機硬件的發展，人們創建更復雜規模更大的數字模型，發展了數據采集設備和數據保存設備。同理也需要更高級的計算機圖形學技術及方法來創建這些規模龐大的數據集。隨著數據可視化平臺的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。
而我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎和常見應用。作為一種統計學工具，用于創建一條快速認識數據集的捷徑，并成為一種令人信服的溝通手段。傳達存在于數據中的基本信息。所以我們可以在大量PPT、報表、方案以及新聞見到統計圖形。
但最原始統計圖表只能呈現基本的信息，發現數據之中的結構，可視化定量的數據結果。
面對復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，數據可視化面臨處理的狀況會復雜得多。
可能要經歷包括數據采集、數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘在內的一系列復雜數據處理，然后由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的還是允許交互的。然后由工程師創建對應的可視化算法及技術實現手段。包括建模方法、處理大規模數據的體系架構、交互技術、放大縮小方法等。動畫工程師考慮表面材質、動畫渲染方法等，交互設計師也會介入進行用戶交互行為模式的設計。
所以一個數據可視化作品或項目的創建，需要多領域專業人士的協同工作才能取得成功。人類能夠操縱和解釋如此來源多樣、錯綜復雜跨領域的信息，其本身就是一門藝術。
數據可視化在發展過程中，科學和工程領域的應用衍生出了分支：科學可視化——“利用計算機圖形學來創建視覺圖像，幫助人們理解科學技術概念或結果的那些錯綜復雜而又往往規模龐大的數字表現形式”。
在計算機誕生之前，科學的可視化行為就存在。如等高線圖、磁力線圖、天像圖等等。利用計算機的強大運算能力，人類可以使用三維或四維的方式表現液體流型、分子動力學的復雜科學模型。
比如利用經驗數據，科學可視化在天體物理學（模擬宇宙爆炸等）、地理學（模擬溫室效應）、氣象學（龍卷風或大氣平流）模擬人類肉眼無法觀察或記錄的自然現象；利用醫學數據（核磁共振或CT）研究和診斷人體；或者在建筑領域、城市規劃領域或高端工業產品的研發過程中發揮重大重用。比如汽車的研發過程中，需要輸入大量結構和材料數據，模擬汽車在受到撞擊時如何變形。在城市道路規劃的設計過程中，需要模擬交通流量。
雖然科學可視化的表現形式對于普通人比較陌生，像粒子系統、散點圖、熱力圖等圖表不接受專業訓練很難看懂。但實際上科學可視化的成果已經滲透到我們生活的每個角落。
90年代初期，信息可視化領域進入人們的視野。用于解決對異質性數據中“抽象”的部分的分析。幫助人們理解和觀察抽象概念，放大了人類的認知能力。
科學可視化和信息可視化的差別比較微妙，因為科學可視化的大部分處理對象都是抽象的概念。在手段和技術上也有大量共同之處。所以邊界比較模糊。
在國外，許多大型企業、科研機構都會有相關部門進行數據可視化研究，如數字圖書館。媒體和政府機構也會對自己掌握的數據進行可視化分析，如犯罪地圖。在互聯網上，那些掌握了大量用戶活動信息、用戶關系網或語料庫的網站，比如digg，friendfeed，flickr或大型電子商務網站等，都有實驗性的可視化項目�？上г谥袊谶@方面的商用或實驗項目還是比較空白的。
數據可視化的開發和大部分項目開發一樣，也是根據需求來根據數據維度或屬性進行篩選，根據目的和用戶群選用表現方式。同一份數據可以可視化成多種看起來截然不同的形式。
•有的可視化目標是為了觀測、跟蹤數據，所以就要強調實時性、變化、運算能力，可能就會生成一份不停變化、可讀性強的圖表。
•有的為了分析數據，所以要強調數據的呈現度、可能會生成一份可以檢索、交互式的圖表
•有的為了發現數據之間的潛在關聯，可能會生成分布式的多維的圖表。
•有的為了幫助普通用戶或商業用戶快速理解數據的含義或變化，會利用漂亮的顏色、動畫創建生動、明了，具有吸引力的圖表。
•還有的圖表可以被用于教育、宣傳或政治，被制作成海報、課件，出現在街頭、廣告手持、雜志和集會上。這類圖表擁有強大的說服力，使用強烈的對比、置換等手段，可以創造出極具沖擊力自指人心的圖像。在國外許多媒體會根據新聞主題或數據，雇用設計師來創建可視化圖表對新聞主題進行輔助。
說了那么多，大家都可以感受到數據可視化所應用價值，其多樣性和表現力吸引了許多從業者，而其創作過程中的每一環節都有強大的專業背景支持。無論是動態還是靜態的可視化圖形，都為我們搭建了新的橋梁，讓我們能洞察世界的究竟、發現形形色色的關系，感受每時每刻圍繞在我們身邊的信息變化，還能讓我們理解其他形式下不易發掘的事物。
我通過翻譯這系列的文章，為數據可視化的創造力所折服，也為其所能誕生和發展的背景環境所感嘆。希望國內能有更多的跨領域人才的教育背景，能有發展實驗性項目的環境，設計師們能擁有更多的創造力和專業素養，永遠保持好奇心和敏感。
數據可視化相關的引擎/程序/工具（來自wiki百科）
•Instantatlas
•DataDesk
•D****IX
•Eye-Sys
•FerretDataVisualizationandAnalysis
•GGobi
•IBMOpenDX
•IDL(programminglanguage)
•StyleIntelligence
•OpenLinkAJAXToolkit
•ParaView
•Smile(software)
•StatSoft
•Visifire
•VisIt
•VTK
•Yoix
•Prefuse
信息可視化的相關方法
•Cladogram(phylogeny)分支圖
•Coloralphabet色彩字母表
•Dendrogram(classification)樹狀圖
•Informationvisualizationreferencemodel信息可視化
•Graphdrawing圖形繪制
•Halo(visualizationtechnique)暈輪法
•Heatmap熱力型地圖
•HyperbolicTree雙曲樹
•Multidimensionalscaling多維尺度分析
•ProblemSolvingEnvironment問題求解環境
•Treemapping矩形式樹狀圖
（一）現代的數據可視化方法可視化
數據的表現形式可以是美麗、優雅和描述性的。有多種傳統的數據表現形式在每個項目及可能的場合被頻繁地使用：如表格、餅圖、柱狀圖等。但為了更有效地向你的讀者傳達信息，有時你需要絕不僅僅是一張餅圖。有更好的、深刻的、富于創造性以及富有趣味的方法來可視化數據。它們中的許多將在未來數年內變得應用普遍。
我們期待的是什么？有哪些些革新性的想法已經在成熟使用？還有哪些創意地表現數據的方式是我們從未想過的？
讓我們看看最有趣和最現代的數據可視化方法，以及一些相關文章、資源和工具。
1、Mindmaps概念圖
Trendmap2007（趨勢地圖2007）
Informationarchitects、jp依據分類、相似性、成功度、知名度和前景，為當年互聯網上最成功的200個網站制作了一張趨勢地圖。這些網站以前顯然從未以這種方式建立過聯系。相當詳盡。
譯注：（這是一個著名的數據可視化創意，作者通過改造東京地鐵地圖，將站點設計成地鐵站，每種網站應用類型是一條地鐵線。比如粉紅色代表分享類網站，紫紅色代表工具類，大紅色代表技術網站，檸檬黃色代表知識類網站……
當然如果你對東京的城市地理狀況有所了解，看這張地圖時會露出更多會心的微笑。設計師在圖中安排了大量暗喻和巧合，比如google從澀谷移到了新宿的位置，而Youtube已經控制了澀谷地區。澀谷在通常理解中，代表年輕人出沒的喧嚷的地方。而新宿代表黑社會控制，很酷的地方。微軟移到了池袋，雅虎移到了上野，維基百科在新橋（一個遍布頭腦清醒上班族的地方）。日本的網站主要集中在金融路線附近，北部的站點線（山口線）上的項目多數比較“無聊”。等等）
2、DisplayingNews新聞展示
Newsmap（新聞地圖）是google新聞聚合器上實時的新聞反饋的可視化呈現。數據塊的大小對應了新聞受歡迎的程度。
譯注：（Newsmap反映的是google新聞聚合器實時更新的新聞。這種數據可視圖基于treemap樹狀圖的算法，適合表現大量信息的聚合。
用顏色、顏色深度、標題字號、區塊面積來展現歸并后的信息。打破空間限制，幫助用戶快速識別、分類和認知新聞信息、平面而直觀地展現不斷變化的信息片段。）
Voyage是一個rss閱讀器。它在屏幕中心呈現最新更新的新聞。新聞可以縮放和退出，有一條基于時間軸的導航。
譯注：（Voyage根據當前時間點形成一條坐標軸，使用了三維效果來分層次展現當前的資訊和新聞點，將信息的時間要素呈現地非常生動�？赏ㄟ^rss地址控制訂制信息來源。）
DiggBigSpy將最受歡迎的文章放在頂部，字號越大代表支持者越多。
譯注：（digglab使用5種動態的數據可視化方式來表現信息的數據變化狀態。
DiggBigSpy是試驗項目其中之一，最新被digg的新聞會向下滾動更新屏幕，digg數越高，標題字體越大。在版面中使用字號變化是傳統媒體的表現手段，在這里和實時滾動的效果結合，很有沖擊力。）
DiggStack：根據用戶的digg數將文章排列成許多柱狀條，digg數越高，柱型越高。
譯注：（DiggStack同樣也是digglab的實驗性項目之一，將最新/最熱/全部的100條digg文章排列成一行柱狀圖，水平線上的柱形高度代表digg數，水平線下的柱形高度代表評論數。
某篇文章digg數實時增加時，會從屏幕上方掉一個小方塊下來，俄羅斯方塊那樣，溶進該新聞對應的柱形中。點擊單個柱體可以分別查看每個時間區間內的digg指數。這是一個非常有實時感和動感的視覺系統，極好地呈現了數據生成的實時性和聚合性。）
3、DisplayingData數據展示
Amaztype圖書搜索：根據從亞馬遜上采集的數據，將圖書的搜索結果根據你所提供的關鍵字的字母形狀進行排列。可以點擊單本書查看詳細信息。
Flickrtime也應用了相似的創意。這個工具利用FlickrAPI將上傳的圖片根據當前時間排列成時鐘數字的形狀。
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TimeMagazine（時代周刊）使用峰值形狀的分布來強調地圖上美國人口的稠密程度。
CrazyEgg使用熱圖來讓您研究您的訪客的新聞，通常被點擊更多，更受歡迎的區域，使用的更“溫暖”的紅色來高亮顯示。
譯注：（CrazyEgg允許注冊用戶通過提交頁面url，顯示頁面的熱點圖、獲取每個元素的詳情、查看原始數據的完整摘要信息。熱圖是用戶行為分析的常見方法，這是一個著名的UE研究分析工具，給UE分析師提供觀察用戶行為，做出設計改進意見的數據基礎。）
HansRoslingTEDTalk（漢斯。羅斯林的TED演講）瑞典著名教授HansRosling發表了一次傳統期的演講，解釋了他提出的表現統計數據的新方法。他的趨勢分析軟件（剛剛被google收購）將復雜的全球趨勢、十幾年的流行數據轉化為生動的動畫。用網格上的多彩的泡泡代表亞洲的各個國家，展現全民醫療和財富的狀況。用動態的鐘型曲線表現國民收入分配的漲伏。在Rosling的手里，全球趨勢——預期壽命、兒童死亡率、貧困率——都變得清晰、直觀和有趣。
三視圖展示了地球的3個視點：每個國家使用一個圓形代表，用圓圈的大小來代表軍費開支額度，顏色的深度來代表占財政收入的比例，數據的演示非常緊湊和美觀。
WeFeelFine（我們感覺很好）根據來自大量blog的統計結果，表現了人類的感情。
譯注：（這是一個駭人的項目。。從2005年8月，該項目組從大量頁面上記錄人類的感情。每個幾分鐘，系統就會搜索世界上新近發布的blog里包含“我覺得”或“我的感覺”這類短語的文章，記錄包含這些短語的句子，并計算出里面c所包含的情緒，是悲傷、快樂、沮喪。這些信息和作者的社會結構、年齡、性別、地理位置以及當時當地的天氣一起被保留下來。
這個包含了數百萬人感情的數據庫，每天新增15000~2000條記錄，并提供了一系列有趣的接口用于查詢和做數據挖掘。
上圖中的粒子系統是通過接口生成的可視化形式之一，抽取了1500條數據，每條數據是一個粒子，代表每個人的一種情緒。顏色對應情緒類型，比如幸福是亮黃色，悲傷是深藍色，憤怒是紅色，平靜的感情是淺綠色。每個粒子的大小和表達情緒的語句的長度關聯。）
VisualizingthePowerStruggleinWikipedia（維基百科上：可視化的爭議）在熱力地圖上展示了最受歡迎的文章和被搜索最頻繁的請求。
譯注：（疑原文有誤。heatmap：熱力型地圖，做用戶體驗分析的同學可能比較熟悉，是一種使用冷暖色來映射二維變量，以便于做出聚類分析的圖像，擅長用于體現頻率、密度等。
譯注：但是下面這兩張信息圖形使用的是氣泡型地圖。反映的是wiki百科中爭議性詞條的修訂次數。圓圈越大，修訂次數越多。排名前幾位的是：耶穌、阿道夫希特勒、2003年10月、任天堂革命、卡特里娜颶風……）
Websitesasgraphs圖表網站。一個HTMLDOM的可視化應用程序，根據url、表格、div標簽、圖片、表單和其他標簽，將網站可視化為信息圖形。
譯注：（這是一個分析頁面源碼的項目，使用樹狀分支圖。其中藍色代表<a>，紅色代表<table>類標簽，綠色代表<div>,紫色代表<img>黃色代表數據集群（下拉菜單）…………。于是每個網站頁面的特性就以這樣一種奇特的圖像方式呈現出來了，從不同的結果圖像中可以看出每個網站的不同性格，比如門戶網站會生成非常龐大的樹狀圖；某些blog，主要是鏈接，會形成放射型圖像。蘋果網站生成的圖形就很簡潔和規整。google.com就更不用說了，自由非常少的幾簇。猜猜上面的圖代表的是哪個網站？
譯注：yahoo.com。你可以發現它的圖里面沒什么綠色，但有許多紅色。。因為他們沒有使用div布局，這在07年也是很罕見的了。）
InteractiveHistoryTimeline（互動歷史年表）將英國的歷史劃分為可交互的塊狀數據，同時呈現了歷史時間的密度。
譯注：（這個系統里每個顏色塊代表一段歷史時期，白點代表該時期中的歷史大事件。每個色塊可放大點擊，背景圖上有該歷史時期的標志性圖像，可點擊每個白點查看事件信息。是一個不錯的歷史演示系統，設計雅致，操作感很強，形式和內容很匹配。）
WinningLottoNumbers（樂透大獎號碼）該圖展示了每年的中獎號碼中每個數字的出現頻率。當然這張圖并不算是一個很清晰的案例。
譯注：（這張圖描繪了樂透獎號碼在88~06年里出現的頻率。每種顏色代表一個球，編號從1~49。作者認為所有的數字集群傾向于形成一個循環，會有12、24%的重復率。。。）
ElasticLists（滑動菜單）使用滑動菜單（也叫手風琴菜單）的原理來展現多維的數據結構。每組菜單代表一種數據維度，每個菜單項代表一種屬性。你可以通過點選多個菜單項，瀏覽數據在不同維度不同屬性上的組合。每個菜單項的高度和寬度和該屬性內數據總量的相對比例有關聯。作者的blog會更新一些關于數據可視化領域的實驗性研究的文章，值得觀賞，很有收藏價值。
譯注：（這個項目對于實現多維交叉的數據的平面化展現，是一個很好的范例。每個菜單實際上充當了一個過濾器，把他們想象成一組多選菜單就好了。但是形式比乏味的多選框要迷人多了。）
TheJFKAssassinationTimeline（肯尼迪遇刺事件的時間軸）使用ajax來可視化表現歷史事件：約翰、肯尼迪的遇刺和時間軸上眾多關聯性條件。
4、Displayingconnections顯示關聯
Munterbund使用信息圖形展現了書中文字的相似性。“我們嘗試創造一個能夠按照某些定義好的規則來自動生成圖像的系統。難度在于圖像形式和文章的排版樣式這兩者都是極富吸引力和信息量的�！�
譯注：（這個項目根據詞頻等信息要素關聯到扇形區域的直徑和弧度，以及控制氣泡的面積。有一套非常復雜的篩選算法。在可以看到項目組嘗試過的多種可視化算法，以及一批十分魅力的成品）
BurstLabs（突發實驗室）使用泡泡圖來表現你提出的搜索請求之間的相似和關聯性。雖然不那么前衛但還是令人振奮。
UniverseDayLife將某一話題關聯的事件、人物和新聞事件像星座那樣陳列在它的周圍。
譯注：（這也算一個令人驚異的項目，創作團隊模擬了一個數字化星空，每個關鍵字都是一個星座。通過輸入關鍵字將你請求查詢的星座定位在屏幕中心，旁邊圍繞著相關的關鍵字星座。內容包括圖片、新聞、人物。每時每刻地球上都會發生各種事件，事件之間有關聯，會互相作用。從這點上，使用宇宙星系來表現新聞事件的特效是很適合的。這個項目除了極富想象力，界面上也極具特色。創作了一種星座字體，所有的ICON和邊框都用星座的形象來表現。）
Musiclens會根據你當前的心情和音樂喜好制作圖表，給你推薦音樂。
你可以在Figd’tVisualizer（Figd’t展臺）上和網絡上的其它用戶進行互動。你的用戶界面是由Flickr和LastFM上的TAG構成的，使用任何Tag都可以創建一個磁極，在照片或音樂中和你共用這個tag的用戶會被吸引到磁極的周圍。兼容MacOSX，Windows和Linux平臺。測試版本。
譯注：（通過照片和音樂喜好，創作者希望動態、可視化地表現人與人之間的關系：傾向性，趨勢，聚合，吸引力。除了直線條的連接線，作者還在另一張圖中使用了優美的曲線，整體造型非常迷人。）
WhathaveIbeenlisteningto?：（究竟我在聽什么？）拜倫、李通過創建直方圖描述了他的音樂之旅。
譯注：（每種顏色代表一個歌手，拜倫、李搜集了他在last、fm上18個月來的聽歌記錄。創作者選用這種可視化形式原因是它的失真最少，能生成高雅的非對稱曲線。這種的圖表形式被稱為StreamGraph流圖。）
ShapeOfSong（音樂的形狀）音樂看起來像什么？音樂的形狀是一個看起來很怪誕的命題。這款定制軟件使用半透明的拱形來描述了音樂的形狀，讓人們能看到存在于互聯網上的任意音樂的真實形狀。
譯注：（該項目用這種圖像可視化了許多音樂類型和樂曲，直觀地將節奏、韻律和起伏展現出來。每種音樂風格的個性與差異在這里表現地很明顯。這類數據可視化方式真正實現了“通感”。）
Musicmap（音樂地圖）：他們創建了一個頁面，通過連接線表現音樂之間的關聯。
Musicovery展現了不同音樂喜好之間的關聯性，讓你在聽一首音樂的時候發現相似風格的歌曲。
譯注和潘多拉或last、fm一樣推薦試聽網站，會根據你的喜好選擇，為你推薦音樂。同時可視化音樂之間的關系。）
LanuagePoster（語言海報）使用傳統的時間軸方式來表現程序語言的發展史，簡單的線條也能用于表現復雜的狀況。
譯注O’REILLY出版社制作的海報，每根箭頭線代表一種語言的發展歷程，同時反映了語言之間的繼承或分支關系。）
5、Displayingweb-sites可看的網站
Spacetime（時空)公司承諾，那些通過網頁的小縮略圖像挖礦一樣查找信息的時代一去不返了。它提供的服務易讀和優雅的三維特效來呈現你的搜索請求結果，支持google、yahoo、Flickr、eBay、google圖片搜索。
UBrowser是一個使用開源的概念模型。Mozilla的渲染引擎Gecko的植入實例：使用OpenGL在幾何面上動態渲染頁面，。
6、Articles&Resources文章和資源
•Visualcomplexity.com
該項目介紹了數據可視化最美麗的方法和進一步的參考資料。擁有超過450輯的圖片。在他的文章《Infosthetics：數據可視化之美》中，AndrewVandeMoere通過他的知名blog《Infosthetics》探討了數據可視化的審美及領域中的前沿應用。創意設計意圖的組合形式、內涵以及迷人的案例。這是下一代的新藝術領域？
這篇文章介紹了13種新的數據可視化技術的實例以及深入的參考。
•16AwesomeDataVisualizationTools16種令人敬畏的數據可視化工具。Mashable.com概述了：“我們找到了下面16個觀賞和實用性兼具的應用。數字可視化工具改變了我們觀察事物的途徑：觀察twitter信息來源在全球的分布的全新方法�！�
•Dataesthetics（數據美學）EricBlue介紹了一些數字可視化的非常見形式。
•infosthetics–informationaesthetics（infosthetics——信息審美）AndrewVandeMoer關于數字可視化的最新觀點和創意想法。
•Delicious聚合的可視化討論了如何將Del、icio、us上收藏的標簽可視化
•PeriodicTable（周期元素表）、周期元素表的可視化方法。
7、ToolsandServices工具和服務
o你可以使用Xtimeline和Circavie創建你自己的時間線
oIBMManyEyes（IBM之眼）
這是一個基于J****A的可視化數據在線服務。幫助注冊用戶創建餅圖、框圖、樹型圖、柱狀圖和直方圖。這有一些比較驚人的案例。
•
oprefuse|theprefusevisualizationtoolkit（prefuse可視化工具包）
集成了數據可視化方法的工具包，基于J****A的測試版本。
oSwivel（旋轉）
可制作飛行中的餅圖、見圖和直方圖的服務。同時還提供可用于優化現行的可視化方式的API插件。
•你可以在文章《ChartsandDiagramsTools餅圖和直方圖工具》里找到更多工具來設計你要的圖表。
九25
（二）數據可視化和信息可視化可視化
數據可視化和信息可視化的主要目的是借助圖形化手段，更高效和清晰地交流信息。但這并不意味著數據圖表會因實用而枯燥，因華美而繁復。為了讓思想能有效地傳遞，良好的外觀和內在功能性都缺一不可。雖然設計師們還是不能很好地把握設計與功能之間的平衡，而創造出華而不實的數據可視化形式，無法實現其傳播信息的主要目的。
在印刷品和web上，被可視化的信息、數據或知識——數據圖表，經常用于依靠設計師的創造力，在刺激和感性的背景下支持和強化信息，下列的網站列舉了一些令人矚目的的數據圖表,它們以極富視覺吸引力的方式有效地表現了信息。
CountryCodesoftheWorld（國家代碼世界）
國家代碼世界地圖映射了245個國家頂級域名代碼，包括所有國家、聯合國、眾多島嶼及地區。每個兩位代碼對應到所指國家的地理位置及區域，并使用了便于快速檢索的分色圖例。
FlagsasInfographics（國旗圖表）
這些招貼是為著名的政治雜志“Reportagem”所設計的，主要設計思想是通過添加圖例把每個國家的國旗變成了一張圖表。比如：美國。紅色部分：支持伊拉克戰爭。白色部分：反對伊拉克戰爭。藍色部分：不知道伊拉克在哪。
Independent：Infographic（獨立：信息圖形）
中東：誰支持立即停火？下列這張圖表在2007七月的中東危機問題時期發表于“獨立”雜志頭版。
Virtualcountries（虛擬國度）
這個看臺以國家和巨頭公司的“國民”生產總值為依據，列出世界上這些“虛擬國度”的排名。
NetNeutrality（網絡中立）
這張圖表期望于強調網絡中立的重要性。這并不是一張真正意義上的數據圖表，但傳遞了這些信息：這些就是我們可能遭遇的未來。
譯注：（這是07年的圖，由此可見，對互聯網發表預測是一件多哇哈哈哈哈的事。）
Corporateconnections：（企業關系）
一個非常緊湊和實用的信息來源
譯注：3個名人，35個企業，40多家子公司和300多個品牌的之間的千絲萬縷。
DIZZIA,GregoryM、
這張圖表里描述了GregoryDizzia所泡過的所有MM及其關系。時間軸持續23年。
譯注：（有興趣的同學可以下載這張圖看一下、pdf。作者真的很猛。垂直的是時間軸，每一列代表一個MM，長度代表交往時間。每個圖表表示事件或特性。綠色圖標代表認識的途徑：聚會、網絡等。藍色圖標MM吸引他的地方：身材、頭腦等。黃色圖表代表關系深入度：kiss或者XXOO。橙色代表重大事件：訂婚、心碎、來路不明的孩子……。紅色代表分手的導火線。每一列底部的藍色從淺到深代表了關系親密程度。）
AmadanaInfographics
Amadana是一家日本公司，這可以解釋為什么他們會分不清scapegoat替罪羊和acuarium水族缸（見第一行的第二個圖示）。第一行的電器是土司機，第二和第三行是空氣凈化器，最后一行的是電磁爐。
TheJapaneseWiiSafetyManual（日本WII游戲機的安全指南）
這份日本WII游戲機的安全指南，基本上能解釋日本人普遍的精神錯亂。
譯注：（作者貌似不太喜歡日本人。。。不過點擊下圖有更多變態的安全指南圖片供君欣賞）
VirtualWater虛擬水
簡潔、優雅、有效。這份雙面印刷海報表現了產品和國家中水的使用足跡。
譯注：（點擊圖片可以查看這項環保海報的更多信息，設計非常專業。海報有兩面，一面是重要國家地區中虛擬水的進出口統計，另一面是一些商品和食品在生產鏈各個步驟中使用的淡水量總和的統計。）
Apple’sTippingPoint：MacsForTheMasses（蘋果的引爆點：大眾的蘋果）
設計很淡定，配色柔和，背景鮮明。設計者是PaulNixon
AT&T/BellSystemPre-&Post-DivestitureChart（AT&T/貝爾系統前后分離圖）
PeterRoss、1985年創作。
FlickrUserModel（Flickr的用戶模型）
一個數據有點復雜的信息圖形，但仍然保持了清晰和良好的展示性。
JourneyintotheUniverse(宇宙之旅)
信息設計，創作于1985、
MeganJaegerman（人名）
MeganJaegerman和EdwardTufte一起工作時的一些回顧。留意這些圖表中所體現出的簡潔之美和高度的可讀性。
譯注：（她的網站里有不少非常優秀的插圖，值得點擊一看
EdwardTufte：信息設計的先驅者。耶魯大學統計學和政治學的退休教授。奠定了視覺化定量信息的基礎。出版了包括“視覺解釋”，“構想信息”，“定量信息的視覺展示”，和“數據分析的政治和政策”，“美麗的證據”在內的一系列書籍，最新的“美麗的證據”獲商業周刊2006年最革新的設計書籍贊譽。）
GoodMagazineInfographics（好雜志中的信息圖形）
在Goodmagazine的每一個議題里，都會提供杰出的，關系到我們生活方方面面的信息圖形。下面有一些優秀的范例。
譯注：告訴我更多：那里即將發生什么？（關于達富爾的社會政治現狀）
譯注：女性的力量。女性在世界人口中的50%，政治領袖中女性卻只占5%。
譯注：冷酷的時間：自從美國在1976年恢復死刑，有118名死囚被證明無罪。這118人共被監禁1125年。圖像的力量啊
譯注：零售業房地產：世界上最大的零售商的占地總面積比曼哈頓還大。
譯注：美國膨脹的學生債務。達到4920億。
WhoParticipatesandwhatpeoplearedoingonline（人們在互聯網上做什么）
一個比較別出心裁的表現形式會賦予圖表獨特性和吸引力。。
譯注：各個年齡段和性別的人在不同類型的在線應用上花費的時間
TheCostofLivingontheBleedingEdgeofGadgetry（電子產品深度患者的開銷）
價格和便攜式電子產品在過去50年的價格和市場占有率。由ArnoGhelfi設計。從一個完全不同的視角表現。
譯注：每種顏色代表一種電子產品類型。柱狀圖的高度代表價格。寬度代表市場占有率。
AyearinIraq（在伊拉克的一年)
一份不同尋常的數據圖表，展現了2592起記錄在案的致死原因的類型和分布地點。
CubismandAbstractArt（立體主義和抽象藝術）
簡潔、豐富和優雅。AlfredBarr的設計，在EdwardTufte的書里可以找到。
譯注：連接線和因果箭頭巴爾藝術圖費曼圖進化樹狀圖隆巴迪
MyMap（我的地圖）
一個數據可視化的應用程序：基于60000封電子郵件存檔數據，用不同顏色深度的線條呈現了地址簿中用戶和個體之間的關系，比如回復、發送、抄送�！�MyMap”允許在不同的關系組和時間段里挖掘信息，體現不同關系中短暫衰退和流向�！�MyMap”從而成為名副其實的自畫像、個人關系及社交的可視化反映。
譯注：外圍的每個圈代表一個人，他們之間的線條代表聯系，越高亮的顏色代表交流的頻率越高。
WhenBotsAttack（機器人來襲）
借助僵尸網絡，你可以針對某個目標啟動幾十萬甚至上百位次轟炸。在這種假設的情況下，由中國發起的針對美國的單個攻擊可能只持續幾個小時，但持續數天或數周的全面攻擊會導致整個現代信息經濟的癱瘓。下圖用于說明這件事。
譯注：綠色點：攻擊。藍色點：黑客。白色點：肉雞。紅色點：目標。
美國擬提高中國進口商品關稅的條款引發了危機。北京下令對美國國會的計算機系統和支持該法案的公司進行限制性攻擊。中國的安全部門官員雇用非法的黑客聯盟發動ddos攻擊。通過像PayPal這樣的匿名服務（通常使用在拉美地區的帳戶）支付報酬。目標IP地址和郵件帳戶（在更早就完成了搜集工作）通過非法黑客的私人聊天室進行分發。一旦攻擊進行，中國的媒體和外交部門將此次攻擊描述為是黑客們的自發行為。
MappingtheBlogosphere（博客世界的映射）
這就是博客世界看起來的樣子。。。
Globalization（全球化）
怎樣的全球化?
譯注：（每種顏色的扇形區域代表一個洲的國家。中間的連線描述了這些國家之間的貿易經濟往來）
GeorgeW、BushSpeechInfographics(喬治、布什的演講）
一種交互式的信息圖形，比較了不同演講中某些詞匯出現的頻率。這種設計方式能提供讀者用更多方式去評估和理解特定的詞匯或數據元。很簡單，但直觀明了。
譯注：黑體字是特定詞匯。藍色圓圈的體積和里面的數字代表該詞的出現頻率。
BookScape和QueryBursts是Yahoo！創新團隊yHaus的實驗性項目。QueryBursts描繪了來自獨立IP的一次很常見的搜索請求的爆發狀況。每個微粒代表一次從世界不同角落里發出的請求。BookSscape表現的開發圖書館工程中的少兒圖書里采集到出的25萬張插圖。實驗性的精美實用動態圖片數據采樣技術在可縮放的空間里放置所有圖片。
（三）數據可視化及信息可視化的設計資源可視化
數據可視化及信息可視化可以讓復雜的數據集變得明了易懂。通過將數據和統計結果圖形化，復雜的概念和信息可以在更短時間內呈現更多含義。
大部分數據可視化處理的對象是具體的數據或統計結果。另一些則致力于表現無形的話題，為抽象概念提供可視化的展現。一般來說，前者的表現形式多為圖示或圖表，而后者則往往更富創造與想象力。
許多可視化與信息可視化應用得很拙劣：有些不恰當地放置了過多繁冗信息（或不足的信息）、有些使用了不規范的格式、還有一些其他的常見錯誤。
下文中提供了信息可視化及數據可視化的25種實用資源。其中大部分展示了令人印象深刻的圖表，還包括一些關于該怎樣去設計的話題。
提供作者以前的文章作為參考
•（二）數據可視化和信息可視化——列舉了類型及案例DataVisualizationsandInfographics
•（一）數據可視化：現代方法——當下正熱的案例DataVisualization：ModernApproaches
1、DataVisualizationSites數據可視化網站
以下是一些能給信息設計師帶來巨大幫助的blog及網站，提供了創建方法、案例、類型以及其他資源。有些還甚至提供了工具來幫助您創建自己的可視化數據。
StrangeMaps
StrangeMaps上有許多基于圖表的地圖，涵蓋古今。地圖里所帶的標注，其中最有趣的是那些歷史地圖。
WallStats
WallStats用海報招貼的形式制作了“美國個人可自由支配收入的統計”圖表。它們還提供了其他關于政治及經濟議題的圖表。
VisualComplexity
VisualComplexity陳列了來源廣泛，涉及近700個工程項目的圖表。他們都進行了分類并提供縮略圖，以便于對海量信息進行檢索。
CoolInfographics
CoolInfographics是一個令人敬畏的blog——信息可視化的編年史及大量搜集來的可視化數據。只要你所能想得到的話題，這兒都有�；�tag的架構便于你查找特定類別的圖表。
DataMining
DataMining涉及的領域為數據可視化、社會化媒體和數據挖掘。這個Blog從包括《美國國家地理》及《經濟學人》在內的其它媒體上聚合了大量的信息可視化圖形，。
EdwardTufte
該網站介紹了來源廣泛的信息可視化圖表。每張圖表都有獨立評注，其中有一些令人難以置信的有趣圖片。
InfographicsNews
InfographicsNews主要提供新聞類信息可視化圖像，也發布了一些和新聞相關的不同尋常的圖表
InformationAesthetics
InformationAesthetics上轉載了許多細節精致的圖表和可視化數據，涉及政治、經濟、金融及其他類型。最早可追溯倒2004年12月。
ChartPorn
ChartPornt提供來至全國各地的圖示和圖表，設計精美，涉及廣泛。按話題分類，易于檢索。
BehanceNetwork
網站BehanceNetwork基于Tag機制，內容涉及信息架構及其他一些特定類型。可以按作者進行檢索。
GoodMagazine
GoodMagazine推薦了一些極有趣的原創圖表，從“水危機”到“食品券的增長”到“奧巴馬對投票率的影響”。
MatthewEricson
這個BLOG展示了圖表設計師MatthewEricson及其他人的創作作品。新近比較有特色的圖表是紐約市的謀殺案地圖和工業產值的可視化數據。
NiXLOGInfographics
NiXLOG上從互聯網上聚合了大量信息可視化的內容，還包括一份原創圖表：關于蘋果電腦及其消費觀如何普及的演變歷程。
VirtualWater
VirtualWater是一個專業blog，主題是用水量的統計。他們用招貼的形式展現信息并（全部或部分地）出版發行。
HistoryShots
HistoryShots是一個商業網站，出售各種主題的數據圖表及可視化產品（招貼、明信片等）。他們的主要提供歷史事件、時代及包括政治、軍事、體育或其它有趣科目在內的數據圖表。這是一個相當有趣的網站，你可以在屏幕賞縮放圖片進行瀏覽。
FlowingData
FlowingData提供了一些令人震驚圖表，除了他們所專注的分類，還包括了一些比如美國最好的啤酒，葡萄酒的個性化形象，肯尼迪的族譜，美國宗教地理學以及不少其他類型的猛料圖片。
ManyEyes
ManyEyes提供了工具讓你創建自己的可視化數據，同時還可瀏覽別人的作品。他們也擁有一個很大的圖庫。
TheNewYorkTimes紐約時報
在TheNewYorkTimes的網站上花一點力氣找到最好的圖表絕對是值得的。它們擁有商業領域最好的信息圖形，保證平均水平的讀者能輕易理解那些實際上非常復雜的數據。
Nicolasrapp.com
nicolasrapp.com是一個信息設計blog，其作者為美聯社進行創作。
DataViz
DataViz搜集了許多漂亮的數據化設計。盡管沒有標注，但是那些圖片已經完全足夠說明自己了。
iGraphicsExplained
iGraphicsExplained–對于圖表和數據可視化的有效性和制作方式，這個blog希望能闡明一些啟示。他們展示了一些來至互聯網的精美圖表，這是一個啟發創意的好去處，你還可以在這里認識到哪些圖表形式是有效，而哪些不是的。
SimpleComplexity
SimpleComplexity這個網站展示了一些簡化復雜信息的可視化數據，用一種易于理解的方式來體現他們的真實意圖。也包括一些關于如何圖表優化的教程。
Well-formedData
Well-formedData這個blog的題材：交互界面設計、信息圖形、數據及統計可視化等。所附評注非常有趣，就某些話題進入了深入的探討。
InformationisBeautiful
InformationIsBeautiful這個blog頌揚了精美的數據設計。話題多元，有原創和來至他人的設計。
2、FlickrPoolsforInfographics信息圖形的Flickr群組
Flickr群組可以成為信息和靈感的源泉。下面案例中的圖表，大部分來至世界各地的不同時期。這是一個獲取想法和感知全球圖表設計趨勢的好地方。
Infografia|Infographics擁有700多張圖表的群組，由120多位成員上傳。
Infografistas.com/InfographicsNews擁有350個類目的發布，來源的種類繁多。
VisualInformation包含650類目的群組。從餐館到圖書館地圖都有。
TheInfoGraphicsPool這個可能是Flickr里這一類群組中規模最大的了，擁有超過700名成員和1800個類目。
Abouttheauthor關于作者
CameronChapman是一名專業的WEB和圖像設計師。擁有超過6年的從業經驗。她為很多blog寫作，包括她個人的CameronChapmanOnWriting。同時也是《InternetFamous》一書的作者。
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