数据可视化这事儿吧，真是下限太低，上限太高。
这是普通打工人做的图表：
这是行业大牛的数据可视化作品：
城市是活的：纽约曼哈顿人口分时图
这是一个三维可视化，使用Python + QGIS把人口数、时间和地点三个维度的数据，综合在一起展现了曼哈顿地区一周七天的人流变化。
今天就和大家分享一些顶级数据可视化作品，一起来和行业大牛学习数据可视化思路！
一、打开思路，善用地图
地图为我们提供了一个俯视的视角，这种视角是很新鲜，很有冲击力的。
在展示各区域的数据分布情况时，也比单纯的表格更具备吸引力。
代表作品：灯亮了&灯熄了
他收集了五年来全球灯光变化的数据并进行可视化处理。他推测一些灯光的出现是因为农村新电气化等原因，而政府对夜间光污染采取的措施则让一些灯光熄灭了。
代表作品：三维地图
借鉴思路：在大屏里插入一张数据地图
图表制作工具：简道云
实现：
1、可以通过鼠标滚轮自定义调整地图大小，并且鼠标放到哪个区域，该区域的数据会自动出现；
2、可以通过调整左上方的图例，来调整数据展示范围
3、有钻取功能：点击省份时可以直接钻取到该省内所有省份的数据；继续点击某一个市时，可以钻取该市内的所有区的数据。
图表制作工具：简道云
二、配色为图表服务
配色也是数据可视化中的重要一环。
很多人为了颜色的协调统一，或者让图表看起来更好看，采用太多的相近色，但其实容易混淆不清，不利用数据的展现。
配色要为图表服务。
代表作品：美国移民局
从中可以发现，在二战期间，美国的移民几乎停止了。以及二战前的大多数移民来自奥匈帝国、意大利和俄罗斯等国；到21世纪末，大部分移民来自亚洲和南美国家。
代表作品：《星球大战》人物互动
这张 络图追踪了《星球大战》中2万多个角色之间的互动关联，每个节点都代表一个人物。
红色代表力量的黑暗面；蓝色代表光明面；黄色表示罪犯和赏金猎人。一共有超过66,000个连接！
借鉴思路：
1、背景颜色为白色，不妨采用清新明快的颜色，各配色可以互为对比色，形成对比。
2、可以尝试设置背景颜色为黑色，更有科技感
类似这张图表展示的配色：
最后，再给大家展示一些工作中的数据可视化作品。
以下图表全部使用简道云制作，简单的拖拉拽即可生成。
以上，就是今天分享的全部内容！
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