2月版:所有人都关注数据可视化

“数据叙事”对不同的人意味着不同的东西;数据科学家分享他们的发现、预测和见解的方式会因环境的不同而有很大的不同。如果所有有效的数据故事都有一个共同点的话，那就是良好的视觉效果。也许是我们的大脑被连接起来的方式，或者是我们不愿意阅读100页的报告;也许图表和情节本身就很有趣?

不管怎样，经验丰富的数据实践我专家们总是回到相同的结论:如果你的同事和利益相关者不明白为什么它重要，那么使用最先进算法的最先进的ML模型也不会有多大意义。通常，帮助他们看到光的最快方法是制作精美的图像。所以这个月，我们收集了一些关于数据可视化的策略和实践的最好的文章。

正如你们可能已经知道的那样，这是一个巨大的主题——总是有更多的东西需要学习和探索。所以，把这个广泛的选择作为一个起点，一个更长的旅程的起点。如果你读过(或写过)另一篇关于数据可视化的文章，并想与我们的社区分享，请这样做——这就是评论的目的!

这是一个很好的开始，用一个例子彻底分析了提议的框架，并包含了多个截图。

通过Anushiya Thevapalan(6分钟)

对人类视觉信息处理世界的短暂探索。

通过埃琳娜V Kazakova(13分钟)

了解Viz for Social Good志愿者，为您的下一次可视化获取有用的提示，并了解如何参与其中。

通过Payal帕特尔(7分钟)

在Python中绘制散点图、热图、脊线图和折线图的指南。

通过迈克尔Zabolocki(8分)

现在有很多强大的可视化工具可供数据科学家使用，但您需要确保充分利用这些工具。

通过泰谢(6分钟)

概述好看的可视化仍然会让我们误入歧途的方式，以及我们应该如何修正它们。

通过Maarten Grootendorst(6分钟)

决策树可视化和模型解释的开源包。

通过Parul Pandey(7分钟)

使用Folium将印度尼西亚火山的位置数据绘制成地图。

通过Lia Ristiana(5分钟)

使用无代码的diagrams.net工具以图表可视化的方式展示您的深度学习模型。

通过肯尼斯·梁(5分钟)

用LaTeX开始你的绘图之旅，使用5个基本的情节变化。

通过一边抚摸Pisharody(18分钟)

当您可以用Python构建引人注目的3D地形图时，谁还需要GIS ?

通过亚当Symington(8分)

我们希望你喜欢我们这个月的精选——如果你还想要更多的话，请一定要喜欢浏览我们的数据可视化页面，在那里你可以找到我们对这个话题的最新贡献。

在我们结束之前，请和我们一起欢迎那些出色的新作者，他们在过去的一个月里发表了他们关于TDS的第一篇文章，其中包括马特奥西沙芬，米拉·夏尔马，Haseeb Kamal，克里斯托弗Gerling，Akashkadel，中华民国Reguant，尼克·范登霍夫，Suneeta购物中心，卢卡Bigon，亚当Symington，考斯塔斯Skoularikis，尼古拉斯Jaccard，克里斯托弗·阿里扎，雅各布·h·马尔克斯，谭年魏，Nazia Shahrin，查克·康奈尔大学，Zain艾哈迈德，旧金山桑托斯，Ritvik Kuila，y写到，科比Sheehy，维尼Trevisan，托马斯Dybdahl Ahle，马修Dawson-Paver，托马斯Rialan，Balasubramanian Arjun，查理•奥尼尔，Suela Isaj，布丽安娜王，凯Jan黄，冬青Dalligan，安德里亚Gustafsen，Rajesh Sigdel，Nikolay Manchev，俄备得西姆斯，罗伯•卡特，Lifu邓，懒猴米歇尔，布莱恩Roepke，盖伯瑞尔穆勒，克里斯·休斯，格里基督教Ongko，弗朗西斯科·马里尼，Jaren R哈伯，Lia Ristiana，凯萨琳劳拉，添马舰Tevetoglu，梅布尔冈萨雷斯卡斯特罗，加索尔拒之门外，艾琳盘古，艾拉纯粹，麦克尔-邓øe，丽迪雅Nemec，Thanakorn Panyapiang，Maja Pavlovic，基督教Kruschel，莉亚·辛普森和雷·麦克伦登，还有更多。如果你也想和我们分享你的工作，你可以！