作為多年浸淫資料視覺化的分析師，我最欣賞的視覺化分為兩種：

一是足夠經典的視覺化，足以引領視覺化歷史的風騷；二是有著足夠的技術支撐，代表現在資料分析視覺化的最高水平。（視覺化做的花裡胡哨的，往往都是空架子）

1. 俄法戰爭

1969年，Charles Minard做了一張圖表，是1812年拿破崙率軍攻佔莫斯科的行軍圖，顯示了軍隊規模的縮減。在頂端較粗的線代表了從波蘭到莫斯科的行軍規模變化。下方的細深色線則代表了撤退時的軍隊規模。線條的寬度代表了軍隊的規模，從400000大軍縮減到了10000。底部線條是溫度和時間刻度，而整個圖形分佈展示了行軍距離。

2. 約翰·雪諾(John Snow)和霍亂案例

下方是約翰·雪諾的地圖，展示了1854年倫敦霍亂爆發時的發病源頭。線條代表街道。黑色的長條代表了所在街區死亡的人數。圓點代表抽水泵。特別注意在寬街 (Broad Street)上的抽水泵周圍的死亡人數相對集中。雪諾用他的這幅地圖佐證了他極富爭議的理論：霍亂是由被汙染的引用水傳播開來的。當政府關閉了寬街上的水泵，霍亂的蔓延也平息了。引發霍亂的病菌最終由德國物理學家羅伯特·科赫(Robert Koch)在1883年分離出來。

3. 死亡原因極座標圖

弗洛倫斯·南丁格爾(Florence Nightingale)是一位著名的英國社會改革者和統計學家。她是皇家統計學會的第一位女性成員，是使用極座標圖的先驅。當向國會展示她的研究成果時，南丁格爾使用區塊來解釋克里米亞戰爭。她的區塊顯示了在1854到1856年間克里米亞戰爭中人們死亡的原因。

4. 地球

地圖應該是最早形式的圖表。下面的地圖分別由馬丁·瓦爾德澤米勒（Martin Waldseemüller）在1507年，亞伯拉罕·奧特柳斯（Abraham Ortelius）在1570年和伊曼紐爾-鮑文（EmanuelBowen）在1744年製作完成的。

5. 漢斯·羅斯林（HansRosling）

漢斯•羅斯林是Gapminder（注：一個線上互動圖表資料平臺）的創辦人之一，他製作了氣泡圖來展示每個國家四個維度的變數指標：平均壽命（y軸），GDP（x軸），七大洲（顏色）和人口數量（氣泡大小）。

6. 進口量&出口量折線圖

威廉·普萊費爾（WilliamPlayfair，1759-1823)是一位蘇格蘭的工程師和政治經濟學家。他發明了折線圖，條形圖，餅圖和扇形圖。他透過繪製以下軌跡圖展示英國從進口量大於出口量到出口量大於進口量的時間點。

1、天貓大屏做過大屏的人都知道天貓大屏實現的難度，每年的雙十一，天貓都會在整點時刻直播戰績，可怕的戰績背後，不知道大家是否留意到背後展示的資料大屏，簡直酷炫吊炸天。

2、Shane Mielke為自己做的視覺化

當平面設計師Shane Mielke出版他的書“Lunch It”時，他還設計了一個驚人的線上資料視覺化專案，描繪了他的書可以購買的地方。此互動式資料透過可旋轉的世界地圖，顯示可以獲取Launch It書籍的實時資料。為了使其更有趣，使用者可以更改地圖的顏色和標記的形狀。

3、彷如藝術品的醫療視覺化

在某些情況下，資料實際上是個人的，最終產品更像是一件藝術品，而不是圖表和圖表的集合。在這個專案中，分析的資料屬於人性。義大利資料設計師Giorgia Luppi創造了這種藝術資料，以幫助她的朋友應對她兒子的醫療問題。她使用醫療記錄進行兒童治療，並將藝術和音樂結合起來，創造出這種美麗的資料視覺化。

4、最欣賞的當然是自己用FR和FBI做的可視化了，哈哈，大家欣賞一下

可以DataViz官網看看，有非常多的資料視覺化案例，還有各種大屏展示的案例

https://cloud.neusoft.com/pages/product/p_dataviz

看一下今年的案例

1.美國的惡劣天氣和致命災難

蒂姆·梅科（Tim Meko）為《華盛頓郵報》製作了一期關於美國惡劣天氣和致命災難的視覺化地圖。

2.《大西洋法典》

http://www.codex-atlanticus.it/#/Overview

你可以透過這個互動版本檢視，從進入網站開始，你可以根據主題和過濾相關資料透過互動的視覺化方式檢視這本古籍；

3.《絕望》

https://www.studioterp.nl/a-view-on-despair-a-datavisualization-project-by-studio-terp/

作者的視覺化專案展示了荷蘭的2017年自殺人數。透過樹木，波浪和雲等元素來代表自殺方式的種類。這個專案的靈感非常新穎，不同於以往的視覺化方式。

Easy[V] - 袋鼠雲easyv.dtstack.com

上古時代“洪水芒芒，禹敷下土方。”四千年前黃河流域遭遇巨大天災，大禹率領民眾，與自然災害中的洪水斗爭，最終獲得了勝利。大禹為了治理洪水，長年在外與民眾一起奮戰，置個人利益於不顧，"三過家門而不入"。大禹治水13年，耗盡心血與體力，終於完成了治水的大業。

圖源百度相簿

從上古的大禹治水、女媧補天、這些治水傳說，到古代的“孫叔敖舉於海”孫叔敖的水利工程芍陂和期思雩婁灌區，至今福澤兩淮；“川主”李冰主持修建了都江堰水利樞紐，再到現代三峽大壩的落成以及全國各地的大大小小水利工程的建設。自古以來中華民族與洪水猛獸的對抗從未停歇。

圖源百度相簿三峽大壩俯瞰圖

隨著近現代水利工程的建設加快、還有長江上游三峽大壩的落成，洪澇災害雖說有所緩解，但是如果遇到連綿不斷的多輪強降雨天氣，水利工程的防災作用依然是有限的。特別是在今年入汛以來，中國南方地區遭遇較重的洪澇災害，高考考生遭受暴雨圍城無法抵達考場，城市內澇基礎設施受損，開閘洩洪大量農田被淹，農作物，經濟遭受嚴重損害。

洪澇災害的新聞比比皆是，我們至今還是無法完全避免洪水對我們的傷害。不論是大禹治水和女媧補天抵禦水患，還是水利工程對洪水的調節作用都沒能阻止水患不再發生，對於它的攻擊我們需要有更加有效的預防措施。

金華地處浙中丘陵盆地，受特殊地形地貌影響，極易產生小流域山洪等災害，造成的經濟損失難以控制，防汛形勢嚴峻。小流域山洪一直是金華市汛情防控的重難點。過去評估山洪是否暴發依據是實測降雨，但往往轉移人員時山洪已經暴發了。

袋鼠雲透過構建防汛大腦視覺化平臺，以現有的汛情監測資料為核心依託，融合氣象、網際網路等多方資料，實現對金華全市1997個水利工程的綜合監控，涵蓋3大場景，共計2塊大屏，分別為暴雨洪澇、日常場景及颱風場景。打通金華已建成的防汛實時資訊釋出系統、建立山洪災害監測預警平臺、洪水風險圖系統、水庫標準化執行管理平臺等。

結合使用者日常不同階段的工作及物件所呈現的資訊，運用大資料分析、機器人學習和人工智慧演算法技術，深入挖掘多年積累的水、雨、災情歷史資料，結合汛情監測、預警和指揮排程體系，並與氣象、水文、國土、民政等部門資料資源深度融合，分析研判汛情風險，預測災害發展趨勢，進一步提高防汛指揮決策水平。暴雨洪澇、日常場景下融合氣象網格精細化預報成果，實現實時降水與降雨預報的有效融合，實現以降雨為核心的多源資料關聯分析，包括預警資訊、實時將於、網格降雨預測、降雨量級分佈、江河水位、大中型水庫水位監測。

主屏監控水位狀況和受影響的因素數量，進行預警，子屏左邊對實時降雨情況進行監控，右邊顯示降雨覆蓋面積、江河水位和水庫情況。

颱風場景下結合最新臺風動態，利用實時與預測路徑，使有關部門和社會公眾及時獲取預警資訊，採取相應措施，從而最大限度地保障人民群眾生命財產安全。

對於重點地區進行監控和反饋，作出提前預警並提供排程方案，實現機器的自主決策 。

“金華防汛大腦”專案目前系統，整合監測預警預報、致災風險評估、應急響應啟動、搶險救災排程等多個功能。今年梅雨期至今，系統共精確評估山洪災害、地質災害等中高風險危險區域20餘次，協助開展會商研判35次，推送防禦提示單28份。

袋鼠雲利用現代資料視覺化技術的防汛大腦的建立是我們基於現代科技對自然災害的一種新的預防形式，以智慧預警的方式，估測我們遭受的損失，為我們防汛提供全面的資訊和針對主要問題制定策略的時間，來最大程度上減少汛情對我們的傷害。

“滾滾長江東逝水，浪花淘盡英雄。”願我們的生活中不在需要“英雄”，來保護我們的“平安”。以科技的方式、以資料的方式、以安全的方式來抵抗自然災害對我們的影響，對抗自然界對我們的考驗。

不是很懂你說的高階資料視覺化案例是指哪些型別的。如果想要體驗資料視覺化效果，倒是可以去 奧威軟體的demo平臺上看看。