可视化数据：世界亿万富翁俱乐部

彭博社最近做了一项可视化数据项目：输入为世界前100名富翁的多维数据，其中包括人名、性别、年龄、国家、行业、财富排名和财富统计，之后就能看到非常清晰的视图列表。这款可视化数据采用了多视图的方案，不同的视图阐述数据的不同层面。比如，上面的视图以简单的列表显示了这些富翁的头像，每个人的具体信息会随鼠标的点击而显示。你可以选择不同的属性，对数据过滤。比如，如果选择中国的话，这些头像的位置会做相应的调整，中国的首富宗庆后先生就会显示在第一位。多维数据的可视化技术基本上包括了列表，散点图，直方图，平行坐标等等，如果有地理信息，则可以再加上地图。但是具体的多维数据可视化方案跟实际的应用紧密相关，这些基本技术往往会给人带来意外的结果。

第二视图结合了平行坐标和柱状图，显示了各位亿万富翁们的财富统计，包括净资产、最近增量及其比例、年增量及其比例。在这个视图中，无论从横向还是纵向进行比较，都能一目了然得出结论。

第三个视图采用了直方图的形式，显示各个数据属性的分布情况。比如，上面的图显示了富翁们在行业中的数量分布，而纵轴显示了排名分布。这张视图让人一眼就可以看到“多种经营”、金融、零售和高科技是富翁集中的产业，而排名靠前的富翁都基本出自这些行业。再看医疗行业，只有一个富翁，并且排名不高。同其他行业相比，医疗行业的处境尴尬：投入大、回报慢、产出小。有趣的是电信这一块，居然没有人上榜。但是，可以了解的事实是，排名第一的墨西哥人卡洛斯•斯利姆就是电信大鳄，只不过被放到多种经营这一类。

牵涉到国家地区信息，就少不了地图可视化。在上面的可视化数据中，制图者将每个富翁用圆表示，圆的大小映射到财富，而位置对应于国家。如果显示所有人的话，这个视图会非常不清晰。一些大圆很容易就把其他圆给挡住了。制图者将这些圆做的小一点，然后用其他属性（比如颜色深浅）来表示财富大小会有更好的效果。

在这个可视化中，我们还可以发现，多个视图共享一个工具栏，可以选择不同的属性过滤，或者在不同的视图间切换。此工具栏位置固定，不会随滚动条滚动而移动。《纽约时报》的作品中也经常使用这款设计。

另外，这个可视化数据还支持时间变化：拖动时间条，就可以看到这些富翁头像随时间起起落落的样子。