圖表控件AnyChart每周數(shù)據(jù)可視化案例（二十九）：探索有關(guān)COVID-19，道路曲率和美國(guó)大選的數(shù)據(jù)

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AnyChart是基于JavaScript (HTML5) 的圖表控件。使用AnyChart控件，可創(chuàng)建跨瀏覽器和跨平臺(tái)的交互式圖表和儀表。AnyChart 圖表目前已被很多知名大公司所使用，可用于儀表盤、報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融等領(lǐng)域。

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我們最近發(fā)現(xiàn)并欽佩的一組新的驚人可視化。以下是DataViz Weekly上今天精選的項(xiàng)目列表。繼續(xù)閱讀以了解每種內(nèi)容，然后立即將它們檢出。

• 全球COVID-19數(shù)據(jù)危機(jī)— FT
• 全球曲折的道路—亞當(dāng)·佛朗哥
• 拜登或特朗普贏得勝利的方式— FiveThirtyEight
• 選舉學(xué)院決策樹—克里·羅登

全球COVID-19數(shù)據(jù)危機(jī)

隨著疫情的蔓延，今年秋天全球死亡人數(shù)的威脅比第一波還要高，《金融時(shí)報(bào)》匯集了有關(guān)危機(jī)的所有最重要數(shù)據(jù)，向我們講述了危機(jī)的故事。這個(gè)令人印象深刻的項(xiàng)目具有大量圖表，顯示了規(guī)模，影響和關(guān)鍵趨勢(shì)。

文章由按時(shí)間順序排列的幾章組成，每章都借助強(qiáng)大的可視化功能講述了大故事的一部分（小但重要）。在一起，它們有助于解釋到目前為止我們?nèi)?何嘗試通過(guò)冠狀病毒生存，為什么如此有害和致命，以及期望如何。

您很有可能沒(méi)有遇到此處正在分析的某些數(shù)據(jù)，或者至少?zèng)]有以這種方式考慮某些數(shù)字或趨勢(shì)。

全球最曲折的道路

如果您是摩托車駕駛者或駕車者，而寧愿選擇曲折的道路而不是直的和長(zhǎng)的高速公路，那么曲率很可能會(huì)成為您最喜歡的數(shù)據(jù)可視化工具之一。該工具由目前在米德?tīng)柌飳W(xué)院（Middlebury College）工作的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員亞當(dāng)·弗蘭科（Adam Franco）創(chuàng)建，它可以根據(jù)曲線的長(zhǎng)度向您顯示您周圍最曲折的道路。

該項(xiàng)目已經(jīng)進(jìn)行了一段時(shí)間，提供了KML文件以供下載并在Google Earth中打開(kāi)。如今，它已經(jīng)具有一個(gè)瀏覽器內(nèi)地圖，極大地方便了用戶體驗(yàn)。通過(guò)使用Adam自己的算法分析的超過(guò)1000萬(wàn)個(gè)道路段的數(shù)據(jù)可視化，這張精美的地圖以中等彎曲的方式顯示，并覆蓋整個(gè)世界。

檢查一下，無(wú)論身在何處，都可以輕松計(jì)劃在曲折道路上的旅行。

拜登或特朗普可能獲勝的方式

距離選舉日11月3日不到兩周，很難遠(yuǎn)離選舉主題。已經(jīng)有超過(guò)五千萬(wàn)的美國(guó)人通過(guò)郵寄或親自投票。您認(rèn)為誰(shuí)將在未來(lái)四年贏得美國(guó)總統(tǒng)職位？FiveThirtyEight提供了另一個(gè)不錯(cuò)的工具，可幫助您根據(jù)自己的模型探索可能的結(jié)果。

在那里，您可以選擇唐納德·特朗普（Donald Trump）或喬·拜登（Joe Biden），您相信誰(shuí)會(huì)贏得每個(gè)州的選舉，系統(tǒng)會(huì)考慮您的選擇，重新計(jì)算兩位主要候選人獲得至少270張選舉人選票并贏得整體選舉的機(jī)會(huì)在您的情況下。

進(jìn)行模擬，找出拜登或特朗普能以何種方式獲勝。在修改選擇時(shí)，查看FiveThirtyEight的預(yù)測(cè)如何變化。
選舉學(xué)院決策樹

探索美國(guó)總統(tǒng)大選情況的另一個(gè)重要工具，即選舉學(xué)院決策樹，已經(jīng)公開(kāi)。它由Observable的開(kāi)發(fā)人員Kerry Rodden構(gòu)建，它可視化可能的結(jié)果，具體取決于誰(shuí)贏得了Biden或Trump的勝利。

您可以將鼠標(biāo)懸停在路徑上以調(diào)查相應(yīng)的方案。或者選擇各個(gè)揮桿狀態(tài)的獲勝者以過(guò)濾視圖。

確實(shí)，徑向決策樹確實(shí)是進(jìn)行此類探索的絕佳工具。看看Kerry Rodden在Observable上所做的驚人的數(shù)據(jù)可視化工作。

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