Excel - The main principles of data visualization Tutorial

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Through the use of historical charts,

00:00:04

we are going to understand the main

00:00:07

principles of data visualizations.

00:00:09

Starting with this first

00:00:10

illustration that shows clearly

00:00:12

that it was not a recent concept,

00:00:14

and studying the fine details of this

00:00:16

chart will see it can tell a story.

00:00:18

We remain incredulous before this

00:00:20

map of the Napoleonic Campaign of 1812.

00:00:23

400 22,000 men entered Russia at

00:00:28

Kovno in present day Lithuania in

00:00:30

direction of Moscow, 10,000 have.

00:00:32

On the way back past at a gallop,

00:00:35

the frozen Niemen,

00:00:36

we read the explanations of Charles

00:00:39

Joseph Minard 1781 to 1870.

00:00:42

We observed a difference in line

00:00:45

thickness between red and black and

00:00:48

we concluded the graphic process is

00:00:51

devilishly ingenious and effective.

00:00:53

Starting from the left side,

00:00:54

the 442,000 soldiers shown here

00:00:58

checkpoint value men entered

00:01:01

through the Niemen River to go

00:01:03

And cross Wilna then Smolensk.

00:01:07

Then Chjat all the way to Moscow

00:01:09

and we notice that the thickness

00:01:10

of the red line shows the quantity

00:01:13

of men at starting point.

00:01:14

And then the line

00:01:16

is thinning all the way down to

00:01:19

Moscow and the checkpoint value here

00:01:22

shows 100,000 men made it to Moscow.

00:01:24

Then the army had to retreat

00:01:27

in the frozen cold

00:01:28

they went galloping back to the Niemen

00:01:31

River and starting from 100,000 men

00:01:34

We can see the black line shows the retreat.

00:01:37

The thickness is now thinning down

00:01:39

all the way to a value of 10,000 men.

00:01:43

In one glance it told a story.

00:01:47

412,000 soldiers disappeared in

00:01:49

the gradual thinning of the line.

00:01:51

They never returned.

00:01:53

Popularized by the American,

00:01:55

the Distichon Edward Tufte,

00:01:57

the figurative map of the successive

00:01:59

losses in men of the French army

00:02:02

in the Russian campaign, 1812.

00:02:04

1813 is the best known

00:02:06

of the works of this engineer of

00:02:09

bridges and roads made in 1869.

00:02:12

It is also the last 60 other

00:02:15

documents gathered in a book

00:02:16

testify to his inventiveness.

00:02:18

A great specialist in flow maps,

00:02:21

Maynard,

00:02:22

was a pioneer in the imaging

00:02:24

of statistical data.

00:02:26

The subtle complexity of his representations,

00:02:28

which he said calculate

00:02:32

the idea that the message must be

00:02:34

simplified to the extreme to be

00:02:37

understood as a second illustration.

00:02:39

Here's a polar area diagram.

00:02:41

This one shows how to transmit an

00:02:45

instant message. Florence Nightingale.

00:02:47

Created this colored pie chart

00:02:49

to illustrate causes of death in

00:02:52

the British Army.

00:02:53

This diagram of the causes of

00:02:56

mortality in the army in the east

00:02:59

was published in notes on matters

00:03:01

affecting the health efficiency and

00:03:04

hospital administration of the British

00:03:06

Army and sent to Queen Victoria in 1858.

00:03:10

This graphic indicates the number

00:03:12

of deaths that occurred from

00:03:14

preventable diseases in blue,

00:03:16

the largest number.

00:03:18

Here, being January 1855,

00:03:20

those that were the results of wounds in red,

00:03:23

the largest number being in November 1854,

00:03:27

and those due to other causes in black.

00:03:31

The largest number being February 1855.

00:03:34

So when we read the pie chart

00:03:37

starting from the vertex,

00:03:39

it goes clockwise,

00:03:40

April 1854, may, June, September,

00:03:44

November, December and so on.

00:03:46

Then it moves on to the second pie chart,

00:03:49

starting from April 1855, May June.

00:03:54

Around the clock all the way to March 1856.

00:03:58

The legend breed the areas of the blue,

00:04:00

red and black wedges are each measured

00:04:03

from the center as the common vertex.

00:04:05

The blue wedges,

00:04:06

measured from the center of the circle,

00:04:09

represent area for area.

00:04:11

The death from preventable,

00:04:12

formidable zymotic diseases.

00:04:13

The red wedges measured from the center.

00:04:17

The death from wounds and the black

00:04:19

wedges measured from the center

00:04:21

The death from all other causes.

00:04:23

The black line across.

00:04:25

The Red triangle in November 1855 right here.

00:04:29

Marks the boundary of the death

00:04:32

from all other causes during

00:04:34

the months in October 1854.

00:04:38

Right here and April 1855 here the

00:04:42

black area coincides with the red.

00:04:46

And in January and February 1856, over here,

00:04:50

the blue coincides with the black.

00:04:53

Entire areas may be compared

00:04:55

by following the blue,

00:04:57

the red and the black lines enclosing them.

00:04:59

The message we get from this pie

00:05:02

chart is very clear and convincing.

00:05:04

Sanitary rules had to be implemented.

00:05:06

Outbreaks were the main cause

00:05:08

of death and not the actual war.

00:05:11

Here is the original map made

00:05:13

by John Snow in 1854.

00:05:15

You would by many as a pioneer

00:05:17

in disease mapping.

00:05:19

Cholera cases are highlighted in black,

00:05:21

showing the clusters of cholera

00:05:23

cases here indicated by those stacked

00:05:26

rectangles in the London epidemic of 1854.

00:05:29

He used those bars to represent death that

00:05:32

occurred at the specified households.

00:05:34

The map was created in order to

00:05:37

better understand the pattern of

00:05:39

cholera spread in the 1854 broad St.

00:05:43

Cholera outbreak.

00:05:44

John Snow was a 19th century

00:05:46

English physician,

00:05:47

he took a giant step forward in

00:05:50

the medical practices of the time

00:05:52

by questioning the theories of

00:05:54

moods and miasmas which were very

00:05:56

fashionable in those days.

00:05:58

Inspired by clinical experiments

00:06:00

and scientific advances in

00:06:02

the understanding of microbes,

00:06:04

he hypothesizes that diseases could

00:06:06

be transmitted by the ingestion of a

00:06:09

poison whose vector would be water.

00:06:11

In this case, filthy water.

00:06:14

It was in the midst of the cholera

00:06:16

epidemic in London

00:06:17

in 1854 that he had the revolutionary

00:06:20

idea of setting up a cartographic

00:06:24

statistical analysis.

00:06:26

He then notes the place of residence

00:06:28

and work of the 578 victims of the

00:06:32

Soho district by placing pointers on a map.

00:06:35

Then,

00:06:36

by studying this first epidemiological

00:06:38

mapping in history,

00:06:40

he realizes that the number of

00:06:42

deaths increases significantly

00:06:44

when approaching the public water

00:06:46

pump located in Broad Street.

00:06:48

Which is shown in red here and

00:06:50

zoomed larger in this area.

00:06:52

Here's the pump.

00:06:53

He does identifies the source of

00:06:56

the contamination,

00:06:57

the handle of the pump is then

00:06:59

removed and the epidemic is

00:07:01

extinguished in the process.

00:07:03

It has long been believed that

00:07:04

this initiative was at the origin

00:07:06

of the end of the epidemic,

00:07:08

but modern knowledge indicates

00:07:10

they would have declined.

00:07:11

In any case, after reaching its peak,

00:07:14

a bit like the COVID-19 situation today,

00:07:17

John Snow remains

00:07:18

the founding father of epidemiology

00:07:20

and a great contributor to

00:07:22

the understanding of microbes.

00:07:24

This statistical mapping technique

00:07:26

is still used to identify the origin

00:07:30

of epidemiological outbreaks such as

00:07:33

those that regularly ravage Haïti with

00:07:36

cholera or West Africa with Ebola,

00:07:39

so by taking a closer look at this map,

00:07:42

we notice some anomalies. For example,

00:07:45

the large workshop that housed about 500

00:07:48

poor people just north of Broad

00:07:50

Street was spared from the disease.

00:07:53

This is explained by the fact that it had

00:07:56

its own well not indicated on this map.

00:07:58

Similarly,

00:07:59

if you look carefully at Jon Snow's map,

00:08:02

you may notice right next

00:08:04

to the offending pump,

00:08:05

a pub where there were no victims.

00:08:07

We are here.

00:08:09

And over here there's a brewery, no victims.

00:08:13

We can see it better here.

00:08:15

This is due to the fact that the workers

00:08:17

were entitled to a daily ration of

00:08:19

free beer and therefore had no need

00:08:22

to drink the water from the pump.

00:08:24

In addition,

00:08:25

the fermentation process of beer killed

00:08:27

the cholera bacteria (not approved

00:08:30

That beer is good for your health).

00:08:32

Finally,

00:08:32

the many deaths away from the pump

00:08:34

are people who were on their way to

00:08:37

the market or work on Broad Street.

00:08:39

And drunk from that pump the water

00:08:42

on Broad Street was indeed reputed

00:08:44

to taste better than the water

00:08:46

from most of the nearby wells,

00:08:48

especially the smelly water from

00:08:51

Carnaby Street or Little malborough

00:08:54

a few blocks to the North East

00:08:56

when raw datas was not sufficient,

00:08:59

John Snow brought up the obvious with his Map,

00:09:03

which in turn led to successful

00:09:06

investigation.

00:09:07

In this last exercise as a small experiment.

00:09:11

We're going to use the sales turnover table.

00:09:13

I'm going to ask you to look at that

00:09:15

table for a few seconds and see what

00:09:17

you can deduce from that sales turnover.

00:09:19

You may pause the video for

00:09:22

a few seconds as well.

00:09:24

On my end,

00:09:24

when I look at that table just

00:09:26

in a few seconds,

00:09:27

all I can see there is a list of

00:09:29

months going from January to June.

00:09:30

But when I look at the numbers I can

00:09:33

see a low number and a high number,

00:09:35

but I cannot really go beyond

00:09:37

that in a few seconds.

00:09:38

But if I were to add a chart

00:09:41

to that table just like that,

00:09:43

my eye is trained to see the highest

00:09:46

value and the lowest value in a second.

00:09:49

So if I go a little further and draw a

00:09:51

line to the highest point I can see

00:09:53

the best months and the value

00:09:56

is close to 80 K and if I go to the

00:10:00

lowest value it is close to 40K.

00:10:03

If I were to analyze it a little further,

00:10:07

I may compare the first trimester to

00:10:09

the second trimester and quickly I

00:10:12

can deduce that the first trimester

00:10:14

was the lowest point of the sales turnover.

00:10:18

If I were to draw a trendline,

00:10:20

I can see we're going in a positive

00:10:23

direction from the lowest to the highest

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point and with more time on this graph

00:10:28

I can see off the best months which

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is close to 75 K that suddenly in

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June, it's plummeting to the lowest point,

00:10:40

so remember just adding a small

00:10:42

chart to a table can give you a

00:10:46

better idea of what's taking place.

00:10:49

You can analyze items faster.

00:10:51

Remember that a picture is worth 1000 words.

00:00:02

Attraverso l'uso di grafici storici,

00:00:04

Capiremo il principale

00:00:07

principi di visualizzazione dei dati.

00:00:09

A partire da questo primo

00:00:10

Illustrazione che mostra chiaramente

00:00:12

che non era un concetto recente,

00:00:14

e studiando i dettagli di questo

00:00:16

Chart vedrà che può raccontare una storia.

00:00:18

Rimaniamo increduli di fronte a questo

00:00:20

mappa della campagna napoleonica del 1812.

00:00:23

400 22.000 uomini entrarono in Russia a

00:00:28

Kovno nell'attuale Lituania in

00:00:30

direzione di Mosca, 10.000 hanno.

00:00:32

Sulla via del ritorno al galoppo,

00:00:35

il Niemen congelato,

00:00:36

leggiamo le spiegazioni di Carlo

00:00:39

Joseph Minard dal 1781 al 1870.

00:00:42

Abbiamo osservato una differenza di linea

00:00:45

spessore tra rosso e nero e

00:00:48

Abbiamo concluso che il processo grafico è

00:00:51

diabolicamente ingegnoso ed efficace.

00:00:53

Partendo dal lato sinistro,

00:00:54

I 442.000 soldati mostrati qui

00:00:58

Valore del checkpoint inserito dagli uomini

00:01:01

attraverso il fiume Niemen per andare

00:01:03

E attraversare Wilna poi Smolensk.

00:01:07

Poi Chjat fino a Mosca

00:01:09

e notiamo che lo spessore

00:01:10

della linea rossa mostra la quantità

00:01:13

di uomini al punto di partenza.

00:01:14

E poi la linea

00:01:16

si sta assottigliando fino a

00:01:19

Mosca e il valore del checkpoint qui

00:01:22

mostra che 100.000 uomini arrivarono a Mosca.

00:01:24

Poi l'esercito dovette ritirarsi

00:01:27

nel freddo gelido

00:01:28

tornarono al galoppo verso il Niemen

00:01:31

Fiume e a partire da 100.000 uomini

00:01:34

Possiamo vedere la linea nera che mostra la ritirata.

00:01:37

Lo spessore si sta ora assottigliando

00:01:39

fino a un valore di 10.000 uomini.

00:01:43

In uno sguardo raccontava una storia.

00:01:47

412.000 soldati scomparsi in

00:01:49

il progressivo assottigliamento della linea.

00:01:51

Non sono mai tornati.

00:01:53

Reso popolare dall'americano,

00:01:55

il Distichon Edward Tufte,

00:01:57

la mappa figurativa del successivo

00:01:59

perdite in uomini dell'esercito francese

00:02:02

nella campagna di Russia, 1812.

00:02:04

1813 è il più conosciuto

00:02:06

delle opere di questo ingegnere di

00:02:09

ponti e strade realizzati nel 1869.

00:02:12

È anche l'ultimo 60 altri

00:02:15

Documenti raccolti in un libro

00:02:16

testimonia la sua inventiva.

00:02:18

Un grande specialista in mappe di flusso,

00:02:21

Maynard

00:02:22

è stato un pioniere nell'imaging

00:02:24

di dati statistici.

00:02:26

La sottile complessità delle sue rappresentazioni,

00:02:28

che ha detto calcolare

00:02:32

l'idea che il messaggio deve essere

00:02:34

semplificato all'estremo per essere

00:02:37

inteso come una seconda illustrazione.

00:02:39

Ecco un diagramma di area polare.

00:02:41

Questo mostra come trasmettere un

00:02:45

Messaggio istantaneo. Florence Nightingale.

00:02:47

Creato questo grafico a torta colorato

00:02:49

per illustrare le cause di morte in

00:02:52

l'esercito britannico.

00:02:53

Questo diagramma delle cause di

00:02:56

Mortalità nell'esercito in Oriente

00:02:59

è stato pubblicato in Notes on Matters

00:03:01

che influiscono sull'efficienza sanitaria e

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amministrazione ospedaliera degli inglesi

00:03:06

Esercito e inviato alla regina Vittoria nel 1858.

00:03:10

Questo grafico indica il numero

00:03:12

di decessi avvenuti da

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malattie prevenibili in blu,

00:03:16

il numero più grande.

00:03:18

Qui, essendo gennaio 1855,

00:03:20

quelli che erano il risultato di ferite in rosso,

00:03:23

il maggior numero è nel novembre 1854,

00:03:27

e quelli dovuti ad altre cause in nero.

00:03:31

Il numero più grande è febbraio 1855.

00:03:34

Quindi, quando leggiamo il grafico a torta

00:03:37

partendo dal vertice,

00:03:39

va in senso orario,

00:03:40

Aprile 1854, maggio, giugno, settembre,

00:03:44

Novembre, dicembre e così via.

00:03:46

Quindi si passa al secondo grafico a torta,

00:03:49

a partire da aprile 1855, maggio giugno.

00:03:54

Tutto il giorno fino al marzo 1856.

00:03:58

La leggenda alleva le aree del blu,

00:04:00

I cunei rossi e neri sono misurati ciascuno

00:04:03

dal centro come vertice comune.

00:04:05

I cunei blu,

00:04:06

misurato dal centro del cerchio,

00:04:09

rappresentare un'area per un'area.

00:04:11

La morte da prevenibile,

00:04:12

formidabili malattie zimotiche.

00:04:13

I cunei rossi misurati dal centro.

00:04:17

La morte per le ferite e il nero

00:04:19

cunei misurati dal centro

00:04:21

La morte per tutte le altre cause.

00:04:23

La linea nera trasversale.

00:04:25

Il triangolo rosso nel novembre 1855 proprio qui.

00:04:29

Segna il confine della morte

00:04:32

da tutte le altre cause durante

00:04:34

i mesi di ottobre 1854.

00:04:38

Proprio qui e aprile 1855 qui il

00:04:42

L'area nera coincide con il rosso.

00:04:46

E nel gennaio e febbraio 1856, qui,

00:04:50

Il blu coincide con il nero.

00:04:53

Intere aree possono essere confrontate

00:04:55

seguendo il blu,

00:04:57

le linee rosse e nere che li racchiudono.

00:04:59

Il messaggio che riceviamo da questa torta

00:05:02

Il grafico è molto chiaro e convincente.

00:05:04

Le norme sanitarie dovevano essere implementate.

00:05:06

Le epidemie sono state la causa principale

00:05:08

della morte e non della guerra vera e propria.

00:05:11

Ecco la mappa originale realizzata

00:05:13

di John Snow nel 1854.

00:05:15

Vorresti da molti come un pioniere

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nella mappatura delle malattie.

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I casi di colera sono evidenziati in nero,

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Mostra i gruppi di colera

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casi qui indicati da quelli impilati

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rettangoli nell'epidemia di Londra del 1854.

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Ha usato quelle barre per rappresentare la morte che

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si sono verificati presso le famiglie specificate.

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La mappa è stata creata al fine di

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comprendere meglio il modello di

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Il colera si diffuse nel 1854 a Broad St.

00:05:43

Epidemia di colera.

00:05:44

John Snow era un 19 ° secolo

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Medico inglese,

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Ha fatto un enorme passo avanti in

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Le pratiche mediche dell'epoca

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mettendo in discussione le teorie di

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stati d'animo e miasmi che erano molto

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di moda in quei giorni.

00:05:58

Ispirato da esperimenti clinici

00:06:00

e progressi scientifici in

00:06:02

la comprensione dei microbi,

00:06:04

ipotizza che le malattie potrebbero

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essere trasmesso mediante l'ingestione di un

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veleno il cui vettore sarebbe l'acqua.

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In questo caso, acqua sporca.

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Era nel bel mezzo del colera

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epidemia a Londra

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Nel 1854 che ebbe il rivoluzionario

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idea di allestire un cartografico

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analisi statistica.

00:06:26

Poi annota il luogo di residenza

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e il lavoro delle 578 vittime della

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Distretto di Soho posizionando puntatori su una mappa.

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Allora

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studiando questo primo epidemiologico

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mappatura nella storia,

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Si rende conto che il numero di

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I decessi aumentano significativamente

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quando ci si avvicina all'acqua pubblica

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pompa situata in Broad Street.

00:06:48

Che è mostrato in rosso qui e

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ingrandito in quest'area.

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Ecco la pompa.

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Egli identifica la fonte di

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la contaminazione,

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la maniglia della pompa è quindi

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rimosso e l'epidemia è

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estinto nel processo.

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È stato a lungo creduto che

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Questa iniziativa è stata all'origine

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della fine dell'epidemia,

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ma la conoscenza moderna indica

00:07:10

Avrebbero rifiutato.

00:07:11

In ogni caso, dopo aver raggiunto il suo apice,

00:07:14

un po' come la situazione COVID-19 oggi,

00:07:17

John Snow rimane

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Il padre fondatore dell'epidemiologia

00:07:20

e un grande contributo a

00:07:22

la comprensione dei microbi.

00:07:24

Questa tecnica di mappatura statistica

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è ancora utilizzato per identificare l'origine

00:07:30

di focolai epidemiologici come

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quelli che regolarmente devastano Haiti con

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colera o Africa occidentale con Ebola,

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Quindi, dando un'occhiata più da vicino a questa mappa,

00:07:42

Notiamo alcune anomalie. Per esempio

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il grande laboratorio che ne ospitava circa 500

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povera gente appena a nord di Broad

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Street è stato risparmiato dalla malattia.

00:07:53

Ciò è spiegato dal fatto che aveva

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il suo pozzo non indicato su questa mappa.

00:07:58

Similmente

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se guardi attentamente la mappa di Jon Snow,

00:08:02

Potresti notare proprio accanto

00:08:04

alla pompa incriminata,

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Un pub dove non ci sono state vittime.

00:08:07

Noi siamo qui.

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E qui c'è un birrificio, senza vittime.

00:08:13

Possiamo vederlo meglio qui.

00:08:15

Ciò è dovuto al fatto che i lavoratori

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avevano diritto ad una razione giornaliera di

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birra gratis e quindi non aveva bisogno

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per bere l'acqua dalla pompa.

00:08:24

Inoltre

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Il processo di fermentazione della birra ucciso

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i batteri del colera (non approvati

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Quella birra fa bene alla salute).

00:08:32

Finalmente

00:08:32

I tanti morti lontano dalla pompa

00:08:34

sono persone che erano in viaggio verso

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il mercato o lavorare su Broad Street.

00:08:39

E ubriaco da quella pompa l'acqua

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su Broad Street era infatti reputato

00:08:44

per un sapore migliore dell'acqua

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dalla maggior parte dei pozzi vicini,

00:08:48

soprattutto l'acqua puzzolente da

00:08:51

Carnaby Street o Little Malborough

00:08:54

a pochi isolati a nord-est

00:08:56

quando i dati grezzi non erano sufficienti,

00:08:59

John Snow ha sollevato l'ovvio con la sua mappa,

00:09:03

che a sua volta ha portato al successo

00:09:06

investigazione.

00:09:07

In quest'ultimo esercizio come un piccolo esperimento.

00:09:11

Useremo la tabella del fatturato delle vendite.

00:09:13

Ti chiederò di dare un'occhiata a questo

00:09:15

tavolo per alcuni secondi e vedere cosa

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Si può dedurre da quel fatturato di vendita.

00:09:19

Puoi mettere in pausa il video per

00:09:22

Pochi secondi pure.

00:09:24

Da parte mia,

00:09:24

quando guardo quella tabella solo

00:09:26

in pochi secondi,

00:09:27

tutto quello che posso vedere è una lista di

00:09:29

mesi che vanno da gennaio a giugno.

00:09:30

Ma quando guardo i numeri posso

00:09:33

vedere un numero basso e un numero alto,

00:09:35

ma non posso davvero andare oltre

00:09:37

che in pochi secondi.

00:09:38

Ma se dovessi aggiungere un grafico

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a quel tavolo proprio così,

00:09:43

il mio occhio è allenato a vedere il più alto

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valore e il valore più basso in un secondo.

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Quindi se vado un po 'oltre e disegno un

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linea al punto più alto che posso vedere

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I mesi migliori e il valore

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è vicino a 80 K e se vado al

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valore più basso è vicino a 40K.

00:10:03

Se dovessi analizzarlo un po 'di più,

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Posso paragonare il primo trimestre a

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il secondo trimestre e rapidamente I

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può dedurre che il primo trimestre

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è stato il punto più basso del fatturato delle vendite.

00:10:18

Se dovessi tracciare una linea di tendenza,

00:10:20

Vedo che stiamo andando in positivo

00:10:23

Direzione dal più basso al più alto

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punto e con più tempo su questo grafico

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Posso vedere i mesi migliori che

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è vicino a 75 K che improvvisamente in

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Giugno, sta precipitando al punto più basso,

00:10:40

quindi ricorda solo di aggiungere un piccolo

00:10:42

grafico a una tabella può darti un

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migliore idea di ciò che sta accadendo.

00:10:49

È possibile analizzare gli elementi più velocemente.

00:10:51

Ricorda che un'immagine vale 1000 parole.

00:00:02

過去のチャートを使用して、

00:00:04

私たちはメインを理解するつもりです

00:00:07

データビジュアライゼーションの原則。

00:00:09

この最初のものから始める

00:00:10

はっきりとわかるイラスト

00:00:12

それが最近の概念ではなかったこと、

00:00:14

そしてこれの細部を研究する

00:00:16

チャートはそれが物語を語ることができるのを見るでしょう。

00:00:18

私たちはこの前に信じられないほどのままです

00:00:20

1812年のナポレオンキャンペーンの地図。

00:00:23

400 22,000人の男性がロシアに入った

00:00:28

現在のリトアニアのコブノ

00:00:30

モスクワの方向、10,000が持っています。

00:00:32

ギャロップで通り過ぎる途中、

00:00:35

凍ったニーメン、

00:00:36

チャールズの説明を読みました

00:00:39

ジョセフ・ミナード1781年から1870年。

00:00:42

ラインの違いを観察しました

00:00:45

赤と黒の厚さと

00:00:48

グラフィックプロセスは

00:00:51

悪魔のように独創的で効果的です。

00:00:53

左側から始めて、

00:00:54

ここに示されている442,000人の兵士

00:00:58

男性が入力したチェックポイント値

00:01:01

ニーメン川を通って行く

00:01:03

そしてウィルナを渡り、次にスモレンスクを渡ります。

00:01:07

それからモスクワまでずっとチャット

00:01:09

そして、厚さが

00:01:10

の赤い線は数量を示しています

00:01:13

出発点の男性の。

00:01:14

そして、行

00:01:16

まで薄くなっています

00:01:19

モスクワとここのチェックポイント値

00:01:22

10万人の男性がモスクワに到着したことを示しています。

00:01:24

それから軍は撤退しなければなりませんでした

00:01:27

凍える寒さの中で

00:01:28

彼らは疾走してニーメンに戻りました

00:01:31

川と10万人の男性から始める

00:01:34

黒い線が後退を示していることがわかります。

00:01:37

厚さが薄くなっています

00:01:39

10,000人の男性の価値までずっと。

00:01:43

一目でそれは物語を語りました。

00:01:47

412,000人の兵士が姿を消した

00:01:49

線の段階的な細線。

00:01:51

彼らは二度と戻ってこなかった。

00:01:53

アメリカ人によって普及し、

00:01:55

ディスティコンエドワードタフテ、

00:01:57

歴代の比喩的な地図

00:01:59

フランス軍の男性の損失

00:02:02

ロシアのキャンペーン、1812年。

00:02:04

1813年が最もよく知られています

00:02:06

のこのエンジニアの作品の

00:02:09

1869年に作られた橋と道路。

00:02:12

また、他の最後の60です

00:02:15

本に集められた文書

00:02:16

彼の創意工夫を証言してください。

00:02:18

フローマップの優れたスペシャリスト、

00:02:21

メイナード

00:02:22

イメージングのパイオニアでした

00:02:24

統計データの。

00:02:26

彼の表現の微妙な複雑さ、

00:02:28

彼は計算すると言った

00:02:32

メッセージは

00:02:34

極端に単純化された

00:02:37

2番目のイラストとして理解されています。

00:02:39

これが極面図です。

00:02:41

これは、を送信する方法を示しています

00:02:45

インスタントメッセージ。フローレンスナイチンゲール。

00:02:47

この色付きの円グラフを作成しました

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死因を説明するために

00:02:52

イギリス軍。

00:02:53

の原因のこの図は

00:02:56

東部の軍隊の死亡率

00:02:59

に掲載されました事項に関するメモ

00:03:01

健康効率に影響を与え、

00:03:04

イギリスの病院管理

00:03:06

陸軍と1858年にビクトリア女王に送られました。

00:03:10

この図は番号を示しています

00:03:12

から発生した死亡者数

00:03:14

青で予防可能な病気

00:03:16

最大数。

00:03:18

ここでは、1855年1月であり、

00:03:20

赤の傷の結果であったもの、

00:03:23

最大数は1854年11月です。

00:03:27

そして黒の他の原因によるもの。

00:03:31

最大数は1855年2月です。

00:03:34

したがって、円グラフを読むと

00:03:37

頂点から開始して、

00:03:39

時計回りに行きます、

00:03:40

1854年4月、5月、6月、9月、

00:03:44

11月、12月など。

00:03:46

次に、2番目の円グラフに移り、

00:03:49

1855年4月から始まり、5月6月。

00:03:54

1856年3月までずっと24時間。

00:03:58

伝説は青の領域を繁殖させます、

00:04:00

赤と黒のくさびはそれぞれ測定されます

00:04:03

中心から共通の頂点として。

00:04:05

青いくさび、

00:04:06

円の中心から測定し、

00:04:09

面積の面積を表します。

00:04:11

予防可能なものからの死、

00:04:12

手ごわい接合性疾患。

00:04:13

中心から測定した赤いくさび。

00:04:17

傷と黒による死

00:04:19

中心から測定したウエッジ

00:04:21

他のすべての原因による死。

00:04:23

横切る黒い線。

00:04:25

1855年11月の赤い三角形がここにあります。

00:04:29

死の境界をマークします

00:04:32

他のすべての原因から

00:04:34

1854年10月。

00:04:38

ここと1855年4月ここで

00:04:42

黒い領域は赤と一致します。

00:04:46

そして1856年1月と2月に、ここで、

00:04:50

青は黒と一致します。

00:04:53

エリア全体を比較できます

00:04:55

青をたどることによって、

00:04:57

それらを囲む赤と黒の線。

00:04:59

このパイから得られるメッセージ

00:05:02

チャートは非常に明確で説得力があります。

00:05:04

衛生規則を実施する必要がありました。

00:05:06

発生が主な原因でした

00:05:08

実際の戦争ではなく、死の。

00:05:11

これが作成された元のマップです

00:05:13

1854年にジョン・スノーによって。

00:05:15

あなたはパイオニアとして多くの人にそうするでしょう

00:05:17

病気のマッピングで。

00:05:19

コレラの症例は黒で強調表示され、

00:05:21

コレラのクラスターを示す

00:05:23

ここでのケースは、積み重ねられたものによって示されます

00:05:26

1854年のロンドン流行の長方形。

00:05:29

彼はそれらのバーを使用して死を表しました

00:05:32

指定された世帯で発生しました。

00:05:34

マップは、次の目的で作成されました。

00:05:37

のパターンをよりよく理解する

00:05:39

コレラは1854年の広い通りで広がりました。

00:05:43

コレラの発生。

00:05:44

ジョン・スノウは19世紀でした

00:05:46

イギリスの医師、

00:05:47

彼は大きな一歩を踏み出しました

00:05:50

当時の医療行為

00:05:52

の理論に疑問を呈することによって

00:05:54

非常にあった気分と瘴気

00:05:56

当時はおしゃれ。

00:05:58

臨床実験に触発された

00:06:00

そして科学の進歩

00:06:02

微生物の理解

00:06:04

彼は病気が

00:06:06

の摂取によって伝染すること

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そのベクトルが水になる毒。

00:06:11

この場合、汚い水。

00:06:14

コレラの真っ只中だった

00:06:16

ロンドンの流行

00:06:17

1854年に彼は革命家を持っていた

00:06:20

カートグラフィックの設定のアイデア

00:06:24

統計分析。

00:06:26

その後、彼は居住地をメモします

00:06:28

の578人の犠牲者の仕事

00:06:32

地図上にポインタを配置するソーホー地区。

00:06:35

そうしたら

00:06:36

この最初の疫学を研究することによって

00:06:38

歴史の中のマッピング、

00:06:40

彼は、

00:06:42

死亡者数が大幅に増加

00:06:44

公共用水に近づくとき

00:06:46

ブロードストリートにあるポンプ。

00:06:48

これはここで赤で示されており、

00:06:50

この領域で大きくズームしました。

00:06:52

これがポンプです。

00:06:53

彼はのソースを特定します

00:06:56

汚染、

00:06:57

ポンプのハンドルは

00:06:59

削除され、流行は

00:07:01

その過程で消滅した。

00:07:03

それは長い間信じられてきました

00:07:04

このイニシアチブが原点でした

00:07:06

流行の終わりの、

00:07:08

しかし、現代の知識は示しています

00:07:10

彼らは辞退したでしょう。

00:07:11

いずれにせよ、ピークに達した後、

00:07:14

今日のCOVID-19の状況に少し似ていますが、

00:07:17

ジョン・スノウが残る

00:07:18

疫学の創始者

00:07:20

そしてへの大きな貢献者

00:07:22

微生物の理解。

00:07:24

この統計マッピング手法

00:07:26

は、発生元を識別するために引き続き使用されます

00:07:30

などの疫学的発生の

00:07:33

ハイチを定期的に荒廃させるもの

00:07:36

コレラまたはエボラ出血熱のある西アフリカ、

00:07:39

そこで、この地図を詳しく見ると、

00:07:42

いくつかの異常に気づきます。例えば

00:07:45

約500人を収容した大きなワークショップ

00:07:48

ブロードのすぐ北にある貧しい人々

00:07:50

ストリートは病気から免れた。

00:07:53

これは、それが持っていたという事実によって説明されます

00:07:56

この地図には示されていない独自の井戸。

00:07:58

同じように

00:07:59

ジョン・スノウの地図をよく見ると、

00:08:02

あなたはすぐ次に気づくかもしれません

00:08:04

問題のあるポンプに、

00:08:05

犠牲者がいないパブ。

00:08:07

私たちはここにいます。

00:08:09

そして、ここには醸造所があり、犠牲者はいません。

00:08:13

ここでよくわかります。

00:08:15

これは、労働者が

00:08:17

の毎日の配給を受ける権利がありました

00:08:19

無料のビールなので、必要ありませんでした

00:08:22

ポンプから水を飲む。

00:08:24

さらに

00:08:25

殺されたビールの発酵プロセス

00:08:27

コレラ菌(未承認)

00:08:30

そのビールはあなたの健康に良いです)。

00:08:32

最終的に

00:08:32

ポンプから離れた多くの死者

00:08:34

に向かう途中の人々です

00:08:37

ブロードストリートでの市場または作業。

00:08:39

そしてそのポンプから水を飲んだ

00:08:42

ブロードストリートでは確かに評判がありました

00:08:44

水よりも美味しくする

00:08:46

近くの井戸のほとんどから、

00:08:48

特に臭い水

00:08:51

カーナビーストリートまたはリトルマルバラ

00:08:54

北東に数ブロック

00:08:56

生データが十分でない場合、

00:08:59

ジョン・スノウは彼の地図で明白なことを持ち出しました、

00:09:03

それが今度は成功につながりました

00:09:06

究明。

00:09:07

この最後の演習では、小さな実験として。

00:09:11

売上高テーブルを使用します。

00:09:13

私はそれを見るように頼むつもりです

00:09:15

数秒間テーブルを作成し、何を確認します

00:09:17

あなたはその売上高から推測することができます。

00:09:19

あなたはのためにビデオを一時停止することができます

00:09:22

数秒も。

00:09:24

私の側では、

00:09:24

そのテーブルを見ると

00:09:26

数秒で、

00:09:27

私が見ることができるのはリストだけです

00:09:29

1月から6月までの月。

00:09:30

しかし、私が数字を見ると、私はすることができます

00:09:33

低い数値と高い数値を参照してください。

00:09:35

しかし、私は本当に超えることはできません

00:09:37

それは数秒で。

00:09:38

しかし、チャートを追加するとしたら

00:09:41

そのようにそのテーブルに、

00:09:43

私の目は最高を見るように訓練されています

00:09:46

値と秒単位の最小値。

00:09:49

だから私がもう少し進んで描くと

00:09:51

私が見ることができる最高点への線

00:09:53

最高の月と価値

00:09:56

80 Kに近く、私が行くと

00:10:00

最低値は40Kに近いです。

00:10:03

もう少し分析してみると、

00:10:07

私は最初の学期をと比較するかもしれません

00:10:09

妊娠後期とすぐに私は

00:10:12

最初の学期を推測することができます

00:10:14

売上高の最低点でした。

00:10:18

近似曲線を描くとしたら、

00:10:20

ポジティブに進んでいるのがわかる

00:10:23

最低から最高への方向

00:10:25

このグラフでより多くの時間で

00:10:28

私は最高の月を見送ることができます

00:10:31

突然75 Kに近い

00:10:36

6月、それは最低点に急落しています、

00:10:40

だから、小さなものを追加することを忘れないでください

00:10:42

テーブルへのチャートはあなたに

00:10:46

何が起こっているのかについてのより良いアイデア。

00:10:49

アイテムをより速く分析できます。

00:10:51

写真は1000語の価値があることを忘れないでください。

00:00:02

과거 차트를 사용하여

00:00:04

우리는 메인을 이해할 것입니다

00:00:07

데이터 시각화의 원칙.

00:00:09

이 첫 번째부터 시작

00:00:10

명확하게 보여주는 그림

00:00:12

그것은 최근의 개념이 아니었고,

00:00:14

그리고 이것의 세부 사항을 연구합니다.

00:00:16

차트는 이야기를 할 수 있음을 알 수 있습니다.

00:00:18

우리는 이것 전에 믿을 수 없습니다

00:00:20

1812년 나폴레옹 캠페인 지도.

00:00:23

400 22,000명의 남성이 러시아에 입국했습니다.

00:00:28

현재 리투아니아의 코프노

00:00:30

모스크바의 방향, 10,000이 있습니다.

00:00:32

전속력으로 과거로 돌아가는 길에,

00:00:35

얼어붙은 니멘,

00:00:36

우리는 찰스의 설명을 읽었습니다

00:00:39

조셉 미나드 1781년부터 1870년까지.

00:00:42

선의 차이를 관찰했다

00:00:45

빨간색과 검은색 사이의 두께와

00:00:48

우리는 그래픽 프로세스가 다음과 같다고 결론지었습니다.

00:00:51

악마처럼 독창적이고 효과적입니다.

00:00:53

왼쪽부터 시작하여

00:00:54

여기에 표시된 442,000명의 군인

00:00:58

체크포인트 값 남성 입력

00:01:01

니멘 강을 통해

00:01:03

그리고 윌나를 건너고 스몰 렌 스크를 건너십시오.

00:01:07

그런 다음 Chjat는 모스크바까지

00:01:09

그리고 우리는 두께가

00:01:10

빨간색 선은 수량을 나타냅니다.

00:01:13

출발점에 있는 남자들.

00:01:14

그리고 그 다음 라인

00:01:16

까지 엷어지고 있습니다.

00:01:19

모스크바와 여기 체크 포인트 값

00:01:22

100,000명의 남성이 모스크바에 도착했음을 보여줍니다.

00:01:24

그런 다음 군대는 후퇴해야했습니다.

00:01:27

얼어붙은 추위 속에서

00:01:28

그들은 니멘으로 질주하여 돌아갔다

00:01:31

강과 100,000 명의 남자부터 시작

00:01:34

검은색 선이 후퇴를 보여주는 것을 볼 수 있습니다.

00:01:37

이제 두께가 얇아지고 있습니다.

00:01:39

10,000명의 남성에 이르기까지.

00:01:43

한 눈에 그것은 이야기를 들려주었습니다.

00:01:47

412,000명의 군인이 실종되었습니다.

00:01:49

라인의 점진적인 얇아짐.

00:01:51

그들은 결코 돌아 오지 않았습니다.

00:01:53

미국인에 의해 대중화,

00:01:55

디스티콘 에드워드 터프트,

00:01:57

연속적인 비유적 지도

00:01:59

프랑스 군대의 손실

00:02:02

1812 년 러시아 캠페인에서.

00:02:04

1813이 가장 잘 알려져 있습니다.

00:02:06

이 엔지니어의 작품 중

00:02:09

1869 년에 만들어진 다리와 도로.

00:02:12

그것은 또한 마지막 60 다른

00:02:15

책에 모인 문서

00:02:16

그의 독창성을 증언하십시오.

00:02:18

플로우 맵의 훌륭한 전문가,

00:02:21

메이너드,

00:02:22

이미징의 선구자였습니다.

00:02:24

통계 데이터의.

00:02:26

그의 표현의 미묘한 복잡성,

00:02:28

그가 계산한다고 말한

00:02:32

메시지가 있어야한다는 생각

00:02:34

극단적으로 단순화

00:02:37

두 번째 그림으로 이해됩니다.

00:02:39

다음은 극지방 다이어그램입니다.

00:02:41

이것은 전송하는 방법을 보여줍니다.

00:02:45

인스턴트 메시지. 플로렌스 나이팅게일.

00:02:47

이 컬러 원형 차트를 만들었습니다.

00:02:49

사망 원인을 설명하기 위해

00:02:52

영국군.

00:02:53

원인에 대한이 다이어그램

00:02:56

동쪽 군대의 사망률

00:02:59

에 게시되었습니다 문제에 대한 메모

00:03:01

건강 효율성에 영향을 미치고

00:03:04

영국의 병원 행정

00:03:06

육군과 1858 년 빅토리아 여왕에게 보냈습니다.

00:03:10

이 그래픽은 숫자를 나타냅니다.

00:03:12

에서 발생한 사망자 수

00:03:14

파란색으로 예방 가능한 질병,

00:03:16

가장 큰 숫자.

00:03:18

여기, 1855 년 1 월,

00:03:20

붉은 상처의 결과였던 것들,

00:03:23

가장 많은 수는 1854 년 11 월이며,

00:03:27

그리고 검은 색의 다른 원인으로 인한 것들.

00:03:31

가장 큰 숫자는 1855 년 2 월입니다.

00:03:34

그래서 우리가 원형 차트를 읽을 때

00:03:37

정점에서 시작하여

00:03:39

시계 방향으로 가고

00:03:40

1854년 4월, 5월, 6월, 9월,

00:03:44

11 월, 12 월 등.

00:03:46

그런 다음 두 번째 원형 차트로 이동합니다.

00:03:49

1855 년 4 월부터 5 월 6 월.

00:03:54

1856년 3월까지 쉬지 않고.

00:03:58

전설은 파란색의 영역을 낳고,

00:04:00

빨간색과 검은색 웨지가 각각 측정됩니다.

00:04:03

공통 정점으로 중심에서.

00:04:05

블루 웨지스는,

00:04:06

원의 중심에서 측정하고,

00:04:09

면적을 나타냅니다.

00:04:11

예방할 수 있는 죽음,

00:04:12

강력한 효소 질환.

00:04:13

중앙에서 측정한 빨간색 웨지.

00:04:17

상처와 흑으로 인한 죽음

00:04:19

중앙에서 측정된 웨지

00:04:21

다른 모든 원인으로 인한 사망.

00:04:23

검은 선을 가로 질러.

00:04:25

1855 년 11 월의 붉은 삼각형이 바로 여기.

00:04:29

죽음의 경계를 표시합니다.

00:04:32

동안 다른 모든 원인으로부터

00:04:34

1854년 10월의 달.

00:04:38

바로 여기와 1855년 4월

00:04:42

검은색 영역은 빨간색과 일치합니다.

00:04:46

그리고 1856년 1월과 2월에 여기,

00:04:50

파란색은 검은 색과 일치합니다.

00:04:53

전체 영역을 비교할 수 있습니다.

00:04:55

파란색을 따라,

00:04:57

빨간색과 검은 색 선이 그들을 둘러싸고 있습니다.

00:04:59

이 파이에서 얻는 메시지

00:05:02

차트는 매우 명확하고 설득력이 있습니다.

00:05:04

위생 규칙을 시행해야했습니다.

00:05:06

발병이 주요 원인이었습니다.

00:05:08

실제 전쟁이 아니라 죽음의.

00:05:11

여기 만들어진 원본지도가 있습니다.

00:05:13

1854년 존 스노우.

00:05:15

당신은 많은 사람들이 개척자로서

00:05:17

질병 매핑에서.

00:05:19

콜레라 사례는 검은 색으로 강조 표시됩니다.

00:05:21

콜레라 무리를 보여주는

00:05:23

여기에 누적 된 것으로 표시된 사례

00:05:26

1854 년 런던 전염병의 직사각형.

00:05:29

그는 죽음을 나타내기 위해 그 막대를 사용했습니다.

00:05:32

지정된 가구에서 발생했습니다.

00:05:34

지도는 다음을 위해 만들어졌습니다.

00:05:37

패턴을 더 잘 이해

00:05:39

콜레라는 1854 년 넓은 성에서 퍼졌습니다.

00:05:43

콜레라 발생.

00:05:44

존 스노우는 19세기였다

00:05:46

영국 의사,

00:05:47

그는 거대한 발걸음을 내디뎠습니다.

00:05:50

당시의 의료 행위

00:05:52

의 이론에 의문을 제기함으로써

00:05:54

매우 기분과 미아 스마

00:05:56

그 당시에는 유행했습니다.

00:05:58

임상 실험에서 받은 영감

00:06:00

그리고 과학적 진보

00:06:02

미생물에 대한 이해,

00:06:04

그는 질병이

00:06:06

섭취에 의해 전염될 수 있습니다.

00:06:09

벡터가 물이 될 독.

00:06:11

이 경우 더러운 물.

00:06:14

콜레라의 한가운데에 있었다

00:06:16

런던의 전염병

00:06:17

1854 년에 그는 혁명가를 가졌습니다.

00:06:20

지도 제작을 설정하는 아이디어

00:06:24

통계 분석.

00:06:26

그런 다음 그는 거주지를 기록합니다.

00:06:28

그리고 578 명의 희생자들의 작품

00:06:32

소호 지구는지도에 포인터를 배치하여.

00:06:35

그러면

00:06:36

이 첫 번째 역학을 연구함으로써

00:06:38

역사의 매핑,

00:06:40

그는

00:06:42

사망자가 크게 증가

00:06:44

공공 수역에 접근 할 때

00:06:46

브로드 스트리트에 위치한 펌프.

00:06:48

여기에 빨간색으로 표시되고

00:06:50

이 영역에서 더 크게 확대했습니다.

00:06:52

여기 펌프가 있습니다.

00:06:53

그는 출처를 식별합니다.

00:06:56

오염,

00:06:57

펌프의 손잡이는

00:06:59

제거되고 전염병이

00:07:01

그 과정에서 소멸되었습니다.

00:07:03

오랫동안 믿어 왔습니다.

00:07:04

이 이니셔티브는 기원에 있었다

00:07:06

전염병의 종식의,

00:07:08

그러나 현대 지식은

00:07:10

그들은 거절했을 것입니다.

00:07:11

어쨌든, 정점에 도달 한 후,

00:07:14

오늘날의 COVID-19 상황과 약간 비슷합니다.

00:07:17

존 스노우 유적

00:07:18

역학의 창시자

00:07:20

그리고 큰 공헌자입니다.

00:07:22

미생물에 대한 이해.

00:07:24

이 통계 매핑 기법

00:07:26

여전히 출처를 식별하는 데 사용됩니다.

00:07:30

다음과 같은 역학 발생의

00:07:33

정기적으로 아이티를 황폐화시키는 사람들

00:07:36

콜레라 또는 에볼라가있는 서 아프리카,

00:07:39

그래서 이 지도를 자세히 살펴보면,

00:07:42

우리는 몇 가지 이상을 발견했습니다. 예를 들어

00:07:45

약 500명을 수용할 수 있는 대형 작업장

00:07:48

브로드 북쪽의 가난한 사람들

00:07:50

거리는 질병에서 벗어났습니다.

00:07:53

이것은 그것이 가지고 있다는 사실에 의해 설명됩니다.

00:07:56

이 지도에 표시되지 않은 자체 우물.

00:07:58

마찬가지로

00:07:59

존 스노우의 지도를 주의 깊게 보면,

00:08:02

바로 다음에 알 수 있습니다.

00:08:04

문제가되는 펌프에,

00:08:05

희생자가없는 술집.

00:08:07

우리는 여기에 있습니다.

00:08:09

그리고 여기 양조장이 있고 희생자는 없습니다.

00:08:13

여기에서 더 잘 볼 수 있습니다.

00:08:15

이것은 노동자들이

00:08:17

매일 배급을받을 자격이있었습니다.

00:08:19

무료 맥주이므로 필요가 없었습니다.

00:08:22

펌프에서 물을 마신다.

00:08:24

또한

00:08:25

맥주의 발효 과정 사망

00:08:27

콜레라 박테리아 (승인되지 않음)

00:08:30

그 맥주는 건강에 좋습니다).

00:08:32

마침내

00:08:32

펌프에서 멀리 떨어진 많은 사망자

00:08:34

가는 길에 있던 사람들입니다.

00:08:37

브로드 스트리트에서 시장이나 직장.

00:08:39

그리고 그 펌프에서 물을 마셔

00:08:42

브로드 스트리트에서 실제로 평판이 좋았습니다.

00:08:44

물보다 맛이 좋다

00:08:46

대부분의 인근 우물에서,

00:08:48

특히 냄새 나는 물

00:08:51

카나비 스트리트 또는 리틀 말보로

00:08:54

북동쪽으로 몇 블록

00:08:56

원시 데이터가 충분하지 않은 경우

00:08:59

존 스노우는 그의 지도로 명백한 것을 꺼냈습니다.

00:09:03

차례로 성공으로 이어졌습니다.

00:09:06

조사.

00:09:07

이 마지막 연습에서는 작은 실험으로.

00:09:11

우리는 판매 회전율 테이블을 사용할 것입니다.

00:09:13

나는 당신에게 그것을 보라고 요청할 것입니다

00:09:15

몇 초 동안 테이블을 만들고 무엇을 확인하십시오.

00:09:17

그 판매 회전율에서 추론 할 수 있습니다.

00:09:19

당신은 비디오를 일시 중지 할 수 있습니다

00:09:22

몇 초도.

00:09:24

내 쪽에서,

00:09:24

내가 그 테이블을 볼 때

00:09:26

몇 초 안에,

00:09:27

내가 볼 수있는 모든 목록은

00:09:29

1 월에서 6 월까지가는 달.

00:09:30

하지만 숫자를 보면

00:09:33

낮은 숫자와 높은 숫자를보십시오.

00:09:35

하지만 나는 정말로 넘어갈 수 없다.

00:09:37

몇 초 안에.

00:09:38

하지만 차트를 추가한다면

00:09:41

그런 테이블에,

00:09:43

내 눈은 가장 높은 곳을 보도록 훈련되었습니다.

00:09:46

값과 초 단위의 가장 낮은 값입니다.

00:09:49

그래서 조금 더 나아가

00:09:51

내가 볼 수있는 가장 높은 지점까지의 선

00:09:53

최고의 달과 가치

00:09:56

80K에 가깝고 내가 가면

00:10:00

가장 낮은 값은 40K에 가깝습니다.

00:10:03

조금 더 분석해 보면,

00:10:07

나는 첫 번째 삼 분기를 다음과 비교할 수 있습니다.

00:10:09

두 번째 삼 분기와 빨리 나는

00:10:12

첫 번째 삼 분기를 추론 할 수 있습니다.

00:10:14

판매 회전율의 가장 낮은 지점이었습니다.

00:10:18

추세선을 그리면

00:10:20

나는 우리가 긍정적으로 가고 있다는 것을 알 수 있습니다

00:10:23

가장 낮은 방향에서 가장 높은 방향

00:10:25

이 그래프에서 더 많은 시간을 가리 킵니다.

00:10:28

나는 최고의 달을 볼 수 있습니다.

00:10:31

갑자기 75K에 가깝습니다.

00:10:36

6 월, 가장 낮은 지점으로 급락하고 있습니다.

00:10:40

그래서 작은 것을 추가하는 것을 기억하십시오

00:10:42

테이블에 차트를 제공 할 수 있습니다

00:10:46

무슨 일이 일어나고 있는지 더 잘 알 수 있습니다.

00:10:49

항목을 더 빠르게 분석할 수 있습니다.

00:10:51

사진은 1000 단어의 가치가 있음을 기억하십시오.

00:00:02

通過使用歷史圖表，

00:00:04

我們將瞭解主要的

00:00:07

數據可視化的原則。

00:00:09

從這個開始

00:00:10

清晰顯示的插圖

00:00:12

這不是最近的概念，

00:00:14

並研究其中的細節

00:00:16

圖表將看到它可以講述一個故事。

00:00:18

在此之前，我們仍然難以置信

00:00:20

1812年拿破侖戰役地圖。

00:00:23

400 22，000人進入俄羅斯

00:00:28

科夫諾在今天的立陶宛

00:00:30

莫斯科方向，有10，000人。

00:00:32

在疾馳而過的路上，

00:00:35

冰凍的涅門，

00:00:36

我們閱讀了查爾斯的解釋

00:00:39

約瑟夫·米納德 1781年至1870年。

00:00:42

我們觀察到線條的差異

00:00:45

紅色和黑色之間的厚度和

00:00:48

我們得出的結論是圖形過程是

00:00:51

魔鬼般的巧妙和有效。

00:00:53

從左側開始，

00:00:54

這裏顯示的442，000名士兵

00:00:58

檢查點值男子輸入

00:01:01

穿過涅門河去

00:01:03

然後越過維爾納，然後穿過斯摩棱斯克。

00:01:07

然後一路到莫斯科

00:01:09

我們注意到厚度

00:01:10

的紅線顯示數量

00:01:13

起點上的男性。

00:01:14

然後是線

00:01:16

正在一直變薄到

00:01:19

莫斯科和這裡的檢查站價值

00:01:22

顯示有100，000人到達莫斯科。

00:01:24

然後軍隊不得不撤退

00:01:27

在冰凍的寒冷中

00:01:28

他們疾馳回涅門

00:01:31

河流和從100，000人開始

00:01:34

我們可以看到黑線顯示了撤退。

00:01:37

厚度現在變薄了

00:01:39

一直到10，000人的價值。

00:01:43

一眼就講了一個故事。

00:01:47

412，000名士兵失蹤

00:01:49

線的逐漸變細。

00:01:51

他們再也沒有回來。

00:01:53

由美國人普及，

00:01:55

迪斯蒂森·愛德華·塔夫特，

00:01:57

連續的比喻地圖

00:01:59

法國軍隊士兵的損失

00:02:02

在1812年的俄羅斯戰役中。

00:02:04

1813年是最著名的

00:02:06

這位工程師的作品

00:02:09

1869年建造的橋樑和道路。

00:02:12

它也是最後 60 個其他

00:02:15

在書中收集的文件

00:02:16

證明瞭他的創造力。

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一位偉大的流程圖專家，

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梅納德

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是成像領域的先驅

00:02:24

的統計數據。

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他表現的微妙複雜性，

00:02:28

他說計算

00:02:32

消息必須是

00:02:34

簡化到極致

00:02:37

理解為第二個例證。

00:02:39

這是極地面積圖。

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這個展示了如何傳輸

00:02:45

即時消息。南丁格爾。

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創建了此彩色餅圖

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說明死亡原因

00:02:52

英國陸軍。

00:02:53

這張圖的原因

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東部軍隊的死亡率

00:02:59

發表在《事項說明》中

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影響健康效率和

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英國醫院管理

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1858年被派往維多利亞女王。

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此圖表示數位

00:03:12

死於以下原因的死亡人數

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藍色的可預防疾病，

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最大的數位。

00:03:18

在這裡，是1855年1月，

00:03:20

那些是紅色傷口的結果，

00:03:23

最多的一次是在1854年11月，

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以及由於黑色中的其他原因。

00:03:31

數量最多的是1855年2月。

00:03:34

所以當我們閱讀餅圖時

00:03:37

從頂點開始，

00:03:39

它順時針旋轉，

00:03:40

1854年4月，5月，6月，9月，

00:03:44

11月、12月等。

00:03:46

然後它移動到第二個餅圖，

00:03:49

從1855年4月開始，5月6日。

00:03:54

晝夜不停地一直持續到1856年3月。

00:03:58

傳說孕育了藍色地區，

00:04:00

分別測量紅色和黑色楔塊

00:04:03

從中心作為公共頂點。

00:04:05

藍色楔子，

00:04:06

從圓心測量，

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表示面積的面積。

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可預防的死亡，

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可怕的酶細胞疾病。

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紅色楔形從中心開始測量。

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因傷和黑色而死亡

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從中心測量的楔塊

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死於所有其他原因。

00:04:23

黑線橫跨。

00:04:25

1855年11月的紅色三角就在這裡。

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標記死亡的邊界

00:04:32

從所有其他原因期間

00:04:34

1854 年 10 月的幾個月。

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就在這裡，1855年4月在這裡

00:04:42

黑色區域與紅色區域重合。

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1856 年 1 月和 2 月，在這裡，

00:04:50

藍色與黑色重合。

00:04:53

可以比較整個區域

00:04:55

跟隨藍色，

00:04:57

紅線和黑線包圍著它們。

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我們從這個餡餅中得到的資訊

00:05:02

圖表非常清晰和令人信服。

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必須執行衛生規則。

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疫情是主要原因

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死亡而不是真正的戰爭。

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這是製作的原始地圖

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約翰·斯諾於1854年。

00:05:15

你會被許多人視為先驅

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在疾病映射中。

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霍亂病例以黑色突出顯示，

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顯示霍亂聚集

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此處的案例由堆疊的那些表示

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1854年倫敦流行病中的矩形。

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他用這些條形來代表死亡

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發生在指定家庭。

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創建地圖是為了

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更好地瞭解模式

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霍亂在1854年蔓延到寬聖。

00:05:43

霍亂爆發。

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約翰·斯諾是19世紀

00:05:46

英國醫生，

00:05:47

他向前邁出了一大步

00:05:50

當時的醫療實踐

00:05:52

通過質疑理論

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情緒和瘴氣非常

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在那個年代很時髦。

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靈感來自臨床實驗

00:06:00

和科學進步

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對微生物的理解，

00:06:04

他假設疾病可以

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通過攝取

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以水為載體的毒藥。

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在這種情況下，骯髒的水。

00:06:14

當時正值霍亂之中

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倫敦的疫情

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1854年，他有革命者

00:06:20

設置製圖的想法

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統計分析。

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然後他記下了居住地

00:06:28

以及578名受害者的工作

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通過在地圖上放置指標來劃分蘇荷區。

00:06:35

然後

00:06:36

通過研究這第一個流行病學

00:06:38

歷史映射，

00:06:40

他意識到

00:06:42

死亡人數顯著增加

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接近公共用水時

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泵位於寬街。

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此處以紅色顯示，並且

00:06:50

在此區域中放大。

00:06:52

這是泵。

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他確實確定了來源

00:06:56

污染，

00:06:57

然後泵的手柄

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拿掉，疫情

00:07:01

在此過程中熄滅。

00:07:03

長期以來，人們一直認為

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這一舉措是起源

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疫情結束，

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但現代知識表明

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他們會拒絕的。

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無論如何，在達到頂峰之後，

00:07:14

有點像今天的 COVID-19 情況，

00:07:17

約翰·斯諾遺骸

00:07:18

流行病學的奠基人

00:07:20

並做出了巨大貢獻

00:07:22

對微生物的理解。

00:07:24

這種統計映射技術

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仍用於識別原點

00:07:30

流行病學暴發，例如

00:07:33

那些經常蹂躪海地的人

00:07:36

霍亂或西非埃博拉，

00:07:39

所以通過仔細看看這張地圖，

00:07:42

我們注意到一些異常情況。例如

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可容納約500人的大型車間

00:07:48

布羅德以北的窮人

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街道免於這種疾病。

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這可以通過以下事實來解釋：它有

00:07:56

它自己的井沒有在這張地圖上標明。

00:07:58

同樣地

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如果你仔細看瓊恩·雪諾的地圖，

00:08:02

您可能會注意到接下來

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對有問題的泵，

00:08:05

一個沒有受害者的酒吧。

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我們在這裡。

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這邊有一家啤酒廠，沒有受害者。

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我們可以在這裡更好地看到它。

00:08:15

這是因為工人

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有權獲得

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免費啤酒，因此不需要

00:08:22

喝泵裡的水。

00:08:24

另外

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啤酒的發酵過程

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霍亂細菌（未獲批准）

00:08:30

那啤酒對你的健康有好處）。

00:08:32

最後

00:08:32

許多人死於泵

00:08:34

是正在前往的人

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市場或在寬街工作。

00:08:39

並喝醉了那抽水

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在寬街上確實享有盛譽

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比水更好吃

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從附近的大多數水井，

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尤其是來自

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卡納比街或小瑪律伯勒

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東北幾個街區

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當原始數據不足時，

00:08:59

約翰·斯諾（John Snow）用他的地圖提出了顯而易見的問題，

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這反過來又導致了成功

00:09:06

調查。

00:09:07

在最後一個練習中作為一個小實驗。

00:09:11

我們將使用銷售營業額表。

00:09:13

我要請你看看那個

00:09:15

表幾秒鐘，看看是什麼

00:09:17

您可以從該銷售營業額中推斷出。

00:09:19

您可以暫停視頻

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幾秒鐘也。

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就我而言，

00:09:24

當我看著那張桌子時

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幾秒鐘後，

00:09:27

我只能看到一個清單

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從一月到六月的月份。

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但是當我看到數位時，我可以

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看到一個低數位和高數位，

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但我真的無法超越

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幾秒鐘後。

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但是，如果我要添加一個圖表

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就這樣到那張桌子上，

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我的眼睛被訓練成看到最高的

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值和一秒內的最低值。

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因此，如果我走得更遠一點，畫一個

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線到我能看到的最高點

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最好的月份和價值

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接近 80 K，如果我去

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最低值接近 40K。

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如果我進一步分析它，

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我可以將孕早期與

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孕中期，很快我

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可以推斷出孕早期

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是銷售營業額的最低點。