可視化數據：世界億萬富翁俱樂部

彭博社最近做了一項可視化數據項目：輸入為世界前100名富翁的多維數據，其中包括人名、性別、年齡、國家、行業、財富排名和財富統計，之後就能看到非常清晰的視圖列表。這款可視化數據採用了多視圖的方案，不同的視圖闡述數據的不同層面。比如，上面的視圖以簡單的列表顯示了這些富翁的頭像，每個人的具體信息會隨鼠標的點擊而顯示。你可以選擇不同的屬性，對數據過濾。比如，如果選擇中國的話，這些頭像的位置會做相應的調整，中國的首富宗慶後先生就會顯示在第一位。多維數據的可視化技術基本上包括了列表，散點圖，直方圖，平行座標等等，如果有地理信息，則可以再加上地圖。但是具體的多維數據可視化方案跟實際的應用緊密相關，這些基本技術往往會給人帶來意外的結果。

第二視圖結合了平行座標和柱狀圖，顯示了各位億萬富翁們的財富統計，包括淨資產、最近增量及其比例、年增量及其比例。在這個視圖中，無論從橫向還是縱向進行比較，都能一目瞭然得出結論。

第三個視圖採用了直方圖的形式，顯示各個數據屬性的分佈情況。比如，上面的圖顯示了富翁們在行業中的數量分佈，而縱軸顯示了排名分佈。這張視圖讓人一眼就可以看到“多種經營”、金融、零售和高科技是富翁集中的產業，而排名靠前的富翁都基本出自這些行業。再看醫療行業，只有一個富翁，並且排名不高。同其他行業相比，醫療行業的處境尷尬：投入大、回報慢、產出小。有趣的是電信這一塊，居然沒有人上榜。但是，可以瞭解的事實是，排名第一的墨西哥人卡洛斯•斯利姆就是電信大鱷，只不過被放到多種經營這一類。

牽涉到國家地區信息，就少不了地圖可視化。在上面的可視化數據中，製圖者將每個富翁用圓表示，圓的大小映射到財富，而位置對應於國家。如果顯示所有人的話，這個視圖會非常不清晰。一些大圓很容易就把其他圓給擋住了。製圖者將這些圓做的小一點，然後用其他屬性（比如顏色深淺）來表示財富大小會有更好的效果。

在這個可視化中，我們還可以發現，多個視圖共享一個工具欄，可以選擇不同的屬性過濾，或者在不同的視圖間切換。此工具欄位置固定，不會隨滾動條滾動而移動。《紐約時報》的作品中也經常使用這款設計。

另外，這個可視化數據還支持時間變化：拖動時間條，就可以看到這些富翁頭像隨時間起起落落的樣子。