Author： Nathan Yau Translator：Jet Wong
DataFocus按：数据可视化，既是一门科学，又是一门艺术。本文作者带着一颗审美之心，挑选出11个有意思的数据可视化项目，第一眼看它们，你不会感到震撼--至少和本专栏之前文章中的案例相比，你会觉得普通。但如果你静下心来慢慢品尝，就能感受到它们的朴素之美。好了，端起咖啡，慢慢欣赏吧。
每年我都会挑选一些自己喜欢的可视化项目。回顾这十年来的选择，有时候我会欣赏通过简单的数据图形讲述一个有趣的故事，简单的恰到好处；另一方面来讲，随着时间的推移，数据可视化正在发展成为一门成熟的技术，商业方面的运用将数据可视化当作吸引眼球的媒介，这又让数据可视化变得更加复杂和技术化。
当然，有时候鱼与熊掌不可兼得，来看看我挑选的2018年最佳可视化项目吧，排名不分先后。
僵尸粉工厂和社交机器人
Nicholas Confessore，Gabriel JX Dance，Richard Harris和Mark Hansen 纽约时报
“社交媒体是一个充满半机器人，半真实人的虚拟世界。” 纽约时报的该作品，充分揭露了政治家、大明星甚至企业家们是如何通过购买粉丝扩大网络影响力的。这些虚假的粉丝冒用真人身份，经过程序化操纵，扮演着人类的行为。想想看哪天你在微博上撩了很久的妹子说不定是个机器人，你是不是一身冷汗？点这里看原文。
欧几里德的几何元素
有一些关于复古图形的东西总是吸引我，这些黄褐色的背景让你能感受到年代久远的文献的味道。Byrne的欧几里得几何丛书，与其说是几何学教材，不如说是可视化艺术品。戳这里欣赏
知道为什么女性要买包包吗？
这个项目，测量了20个美国最受欢迎的蓝色牛仔裤品牌中男士和女士的裤子口袋。看看我们发现了什么？女性的口袋很小，这个我不说你也知道，但是真实的数据你知道吗？女式牛仔裤的口袋平均缩短了48％，比男士的口袋窄了6.5％。夸张的是，只有5％的女士口袋可以放得下一部iphone手机，而100％的男士口袋则可以完全放得下。现在你知道为什么女人必须买个包包了吧？
美国是如何利用他们的土地的呢？
美国农业部利用来自不同政府机构的调查、卫星图像和分类，将美国划分为六大类型的土地。这些数据无法精确定位到一个城市街区，地图上的每个方块代表25万英亩的土地。但将数据逐州拼凑在一起，可以大致了解美国土地的使用情况。例如：美国正以每年新增约100万英亩的平均速度变得更加城市化。这相当于增加了洛杉矶、休斯顿和凤凰城的新城区。自1945年以来，美国的城市面积增加了两倍多。 了解更多->
用树的年轮展示200年来美国移民演变情况
Pedro M. Cruz，John Wihbey，Avni Ghael和Felipe Shibuya为我们绘制了这张作品。在过去的两个世纪中，全球各个角落的数千万人移民到美国。图中我们可以看到不同国家和族裔在一段时期中的移民规模，以及每个时间段的总规模，这就像树的年轮，碰到好年份（移民政策宽松，或者躲避战火），移民数量会增长更多。
亚军
“纽约时报”用一桶水来展示苹果公司1万亿美元的里程碑。不知道你看完后有什么感想，反正我是被震撼到了。
区块链到底是个什么玩意儿？
区块链概念如火如荼，然而外行对这些技术一年懵逼。来自路透社团队的Maryanne Murray给我们制作了这个可视化作品，试图向我们这些普通人解释区块链概念，你看懂了吗？
气溶胶地球
来自美国宇航局地球观测站的约书亚.史蒂文斯，带给我们另外一个地球。深吸一口气，即使空气看起来很清楚，几乎可以肯定你会吸入数百万的固体颗粒和液滴。这些无处不在的物质被称为气溶胶，它们可以在空气中通过海洋，沙漠，山脉，森林，冰和它们之间的每个生态系统漂浮。空气？无色无味无形？不存在的！
最佳统计解释器--模型调整和偏差.方差权衡
你用机器学习算法训练过模型吗？也许你不知不觉在你的模型中引入了某种偏见。Stephanie Yee和Tony Chu在他们的可视化作品中解释了偏见如何蔓延到“客观”计算机的算法中去。
机器学习的最佳奇怪用法-不断发展的平面图
Joel Simon使用遗传算法来“优化”平面图，结果很奇怪而且很有趣。
性别工资差距：您的公司何时在2018年停止支付女性费用？
最好的Back-of-the-Napkin数学
伟人说过：“妇女能顶半边天”，自1970年万恶的英帝国主义者推出“同工同酬”法案以来，工资的性别差异依然存在。该可视化作品展示了2018年，所有在英国拥有250多名员工的公司所报告的工资性别差距。图中工资差距转换为女性有效免费工作的天数，并用年日历视图展示了这些变化。
最直接但最有效的表达：我同意
喜欢你就大声说出来！
2018年的新鲜玩意儿
DataFocus
最简单的可视化
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