Tableau 全球用户大会Viz竞赛作品展示
上周，Tableau Conference 2016 在奥斯汀落下帷幕，可视化分析争霸赛 ( Iron Viz ) 吸引了所有与会者的眼球，现场围观人数超过15000人。...
上周，Tableau Conference 2016 在奥斯汀落下帷幕，可视化分析争霸赛 ( Iron Viz ) 吸引了所有与会者的眼球，现场围观人数超过15000人。
比赛数据是关于 2014 年美国纽约出租车运营数据。参赛者们需要在 20 分钟内利用这些数据来完成自己的可视化分析作品，通过美观的可视化图表有效讲述亿万条数据背后的故事。
20 分钟倒计时过后，选手们的 Viz 新鲜出炉，让我们一睹 Viz 大神们在如此短时间内制作的可视化作品。
Russell Spangler:每日出租车数据分析
Russell 通过费用、累计时间、距离及小费四个类别进行分析。选择感兴趣的分类，数据及柱状图进行相应调整。1 月 1 日总出行次数为 413，275 次，总花费为 5,248,863 美元，平均每次花费 12 美元，最少花费 2.5 美元，最多花费 433.3美元。右边两个图表则展示了费用随小时及分钟的变化。
Robert Rouse: 下雪天及假日对纽约出租车的影响
第一张图利用折线图展示一年中纽约出租车出行次数的变化。折线图上标注了重大节日的名称。可以看到一旦遇到重大节日，例如圣诞节、感恩节等，出租车出行次数便急剧减少。
那么下雪天对出行次数的影响呢？Robert 在下侧展示了下雪的日期，线条的高度表示该日下雪量的厚度。通过上下图表的对比，可以发现下雪天出行量急剧降低。
Curtis Harris：Uber、Lyft 对出租车的影响
Curtis 在庞大的数据中选取了 2014 年第三季度的数据来制作自己的 Viz，他还在短短 20 分钟里通过谷歌进行爬虫，获取了一组新的数据。通过他的作品我们可以看到纽约居民及游客对出租车的依赖随着时间而不断变化，并且许多人开始选择新的出行方式。Curtis 还使用了Tableau 10.0 的新功能——设备设计器使他的 Viz 在所有移动设备上都能完美地展示。
Viz 左侧用数据列举了这三个月中的各类信息的总和，包括总出行次数、总里程数、总乘客数以及总花费。
通过下方的折线图，可以看到同一个时间段的出行次数在一周不同的日子里也不相同。午夜 12 点到 5 点间，折线呈 U 字形，这说明纽约市民在周末午夜的出行次数远高于工作日；其他时间段均为工作日的出行次数高于周末。
最终，Curtis Harris 凭借 Uber、Lyft 对出租车客流量的影响这一Viz 摘得冠军。
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