個顏色，簡單的分布去處理，我們要怎麼用很多因素去洞察這件事情

4.清晰地整合證據:清晰易讀的整合，文字圖像與數字，並以合適的尺度、來源描述發揮最大的效益，幾十萬人變成幾個人(寬到窄)，裡面的每個節點跟溫度有關係，這張圖表是清晰整合他所蒐集到的證據，盡可能把結果呈現出來讓別人可以
一眼知道在討論甚麼東西，

另一張圖:人員死傷太過嚴重了，繪製這張圖的人是醫生，他就是用死因來做統計，最後畫出了這張pie
chart，他為甚麼要圓餅圖不做長條圖，因為他跟時間沒有關係，反而是範圍跟數量，以當時的時代來說，已經有這樣圖表的存在了，我們可以就資料視覺化的歷史爬梳都很久之前，就連海報設計也是一種資料視覺化

5.內容至上:記得自己在說甚麼故事

在雜訊減少的過程中，要記得自己在說甚麼故事，是關於甚麼的?不是為了畫一張圖而已

那些嘗試過的人們(藝術家設計師分享)


我們先釐清處我們看待的事情是甚麼

cool infographic




GIORGIA LUPI



DEAR DATA [https://youtu.be/iqaVe1MCTlA?si=1Cqs7WCKNiKsMy3z]


可以寄一些有意義的明信片，把每天的所見所聞寄給對方，他們每周都會選一個主題，都要進行資料視覺化的創作，可以把生活中看到的大量資料互寄給對方，一開始為了好看所以讓視覺很複雜，但是後來越來越誠實面對這些資料，圖像變得越來越簡約，明信片後面會做這個圖像的解析和資料分析，可以就圖像去做一個推理，前幾周的推理要花很多心思才讀得懂，後面就會越好理解，之前的圖面設計感比較重，後來他們有點刻意讓別人看不懂，想要製造這樣的效果。

一開始外部環境有關，後來是跟自身經歷有關，這是非常具有創新等級的資料視覺化手法。




THE PUDDING [https://pudding.cool/]


數位載體出版的公司，他們是在報導各種大議題，但是是透過資料視覺化去做報導，這間公司很喜歡用新的手法去說一個新的主題，網站上用一些動畫的方式去做資料傳達，每個節點裡面還有一個故事可以去閱讀，有些案例可以讓觀者去做篩選(像是顏色等等)不寫程式的基礎下，如果你進行太大參數的資料視覺化，其實會讓觀者難以做瀏覽

這個案例讓我從工程師的思維跳