您最喜欢的数据可视化博客是什么?


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关于数据可视化的最佳博客是什么?

我将此问题作为社区Wiki,因为它具有很高的主观性。请将每个答案限制为一个链接。


请注意以下标准的建议答案:

对此类问题的[A]可接受的答案...需要提供足够的描述和合理的理由。仅仅超链接不能做到这一点。... [任何]将来的答复[必须]符合... [这些]标准;否则,它们将被删除而无需进一步评论


6
我建议每个人都从博客中放入自己喜欢的图像,所以它不仅仅是链接的集合……
尼尔·麦圭根

没有一个正确的答案,应该是Wiki ...
迈克(Mike)迈克(Mike)2010年

3
随着该站点的成熟,我们现在知道,对于此类问题(实际上是所有问题)的可接受答案需要提供足够的描述和合理的理由。 仅仅超链接不能做到这一点。我鼓励以前的答复者加强答复,并坚持要求以后的答复都符合我们当前的标准;否则,它们将被删除而无需进一步评论。我还鼓励社区成员支持精心设计的回复,以表彰他们增加的价值。
whuber

2
好吧,这就是CW:我们邀请所有人提供他们支持各种回复的原因!
ub

1
我也建议,因为它是CW,所以我们应该随时编辑答复以提供更详尽的描述。那是CW的重点!
Andy W

Answers:





9

垃圾图表总是很有趣且发人深省,通常既提供对流行媒体中可视化的批评,也提供改进建议。



4

http://datavisualization.ch
Benjamin Wiederkehr等人的(每月约15个链接)。如果您需要大量链接,则可以订阅其Twitter feed Twitter斜杠datavis(每天约5个链接)

啊...我是新会员,所以我每个帖子只能发布一个链接。


4

EagerEyes由罗伯特·科萨拉(〜5个职位一个月)。该博客包括教程和讨论文章,还有一个很棒的主页,其中包含许多指向有用信息的链接。







2

我看到所有我喜欢的博客都已列出。所以我给你这个:

我爱图表

有点轻松。




0

我只是最近才知道Chartnthings博客,这是关于(网站的直接引述)的;

纽约时报图形部的(个人)博客,提供数据草图。

我相信到目前为止,我在Feed阅读器中关注了此处列出的大多数博客,而这个博客有些不同。纽约时报图形部的发展更多是幕后花絮为《纽约时报》制作了大量出色的图形(以各种媒介)。应该遵循这些相关文章,并且在flowingdata或chartporn之类的博客的其他“讨论”部分中经常提到这些文章。

这是不同的,因为它描述了一些开发图形的工作流程,包括最初的头脑风暴想法(包括那些没有成功的想法)。看到某些图形选择背后的发展阶段和推理当然很有趣。请注意,这不是一个说明性博客。他们没有提供代码R或Flash复制图形,也没有提供有关如何使用Illustrator的教程。


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