首页-「万达娱乐」首页： 全球移民、气温变化和全国城市的交通通达度，这些数据与我们息息相关，可是时空维度都很庞大。如何巧妙地将数据清晰呈现给受众，分析给受众，是数据新闻和可视化的终极目标。本期好作品不下线将深度分析三个作品，看看他们如何在海量数据中，巧妙展示精彩的故事。
新一线城市研究室本篇作品对枢纽城市的分析从公路、铁路、航空三方面进行综合判断，指出哪些城市组对之间具有高频、高效的交通联系，哪些城市就是真正的交通枢纽城市。
强联系城市最多的TOP20城市中，新一线通过对公路、铁路、航空三个维度分值加总后的值得出城市联系度值。
在判定“强联系城市对”时，新一线用统计学中的原理进行分析：大于平均值两个标准差的数值通常被认定为离群值，与其他值有大差异。因此“定义联系度大于所有城市交通联系度平均数与两个标准差之和的城市组对为‘强联系城市对’”。
据介绍公路的维度新一线用的是高德API路径规划的数据，基底数据是公路距离和公路驾车耗时，由于这两个维度正相关性很高，所以最终选择了梯度更明显的“公路距离”来作为公路维度主要的衡量标准。
在可视化铁路的数据时，新一线还做了一步算法，就是寻找“铁路强联系城市对”——当两个城市的铁路联系度分值大于其航空联系度分值，且航空联系度不为0时，认定两个城市为“铁路强联系城市对”。
上面这张图的数值大小是按照半圆本身的面积大小来看的。面积大小代表绝对数值本身，上海、南京两个城市的铁路联系度的绝对数值远超过其他城市，于是将其放大，代表绝对数值大。
而在航空联系度的城市可视化上，新一线用了城市间的航班频繁次数作为标准，比如北京-上海日均航班量为62，得出了“相较于近距离的铁路高联系度，远距离城市之间，航空起到了更重要的作用。”
作品进一步梳理了几个重要的枢纽城市，并还原到了它们所处的地理区域中，在地图上标出了与之联系度最高的5个周边节点城市。用点与线直观地展示了几个大的枢纽联系度强的城市群（长三角、京津唐、珠三角）的形成。但是通过计算发现，非城市群的郑州、武汉、长沙也形成了自北向南的强联系带。
作品最后展示了各城市强联系城市数量完整名列，考虑到微信版面有限，在展示上更突出数值对比的呈现。
整体来讲，新一线在本次研究中用了定量统计分析与定性的个案分析相结合的方法。在数据探索过程中，使用了主成分分析、因子分析等多元统计分析方法；在最后的计算过程中，新一线用了数值归一化以及回归建模等方法。
《移民去远方》是一个用3D地球形式展现的可视化作品。作品对各国国家的移民数据更加直观地显示，加之时间线上的对比，使作品在交互和数据上都给人眼前一亮的感觉。
同时，这个作品将移民数据库与移民政策数据库结合起来，移民数据对应的就是作品中的3D地球，另一个政策库是用时间线通过政策缩紧和放宽的形式，可以看出在国家发展的不同时间阶段，移民政策的放松和缩紧。
在PC端的作品中可以通过点击查看“移出”、“移入”、“移出和移入”的数据和趋势。
据介绍，作品的原始数据按照一个年份拆分后差不多有12000条数据。在数据处理时使用了移民总数和女性移民的数据来计算性别比，以及一共用了1990、1995、2000、2005、2010、2015六年的数据，作品总数据一共14万条左右。
为什么选择3D地球仪作为可视化呈现，其中一个好处是，相较于平面地图，地球仪可以兼顾手机屏幕的显示。因为世界地图是水平长方形的，在手机上（竖屏）的布局几乎没有好的解决方案，而球形可以最大限度地利用手机屏幕的空间。地球仪还有一个优点就是对数据的呈现更加客观。在平面地图上一般一定会以某一个大陆为中心，这样在看比如说美国的数据的时候整个画面会偏到一边，不是很美观。地球仪的话，选中的国家总是可以转到画面的中心，就解决了这个问题。
通过采访我们了解到本作品真正有挑战的就是可视化的部分，因为浏览器性能（尤其是手机端）的局限，一旦需要渲染的图形对象比较多（比如美国）的时候就会很卡甚至闪退，所以花了比较多的时间调试来找到一个合适的比例尺，以50万人为界的这个结果是画面和性能妥协的一个折中方案。
在交互的时候，通过查看各个国家，可以看到地球仪转动到该国家，并展示移出和移入的数量，相信大家一定会觉得很有意思。
作品数据主要来源于两个数据库，一个是不同时间阶段全球移民国家多对多移动的数据；另一个是国家政策数据库。用的是excel进行处理。
在制作方面，主要使用到的技术是WebGL和Three.js，跟地图相关还用到一些处理geo json数据的技术。整个作品大概用了一个月完成。
澎湃美数课的数说高温系列②③，分别从气温和湿度方面，分析得出新十大火炉，和体感最热的几大城市。
其中数说高温②，是从气温的角度来分析的。得出新十大火炉城市的高温天数。其中重庆、福州、杭州、南昌是头号四大火炉。
１９５１－２０１６年各城市月平均气温数据来源于中国气候数据网。主要是通过excel整理，用Python处理计算高温天数。
在对高温城市日渐夜间极端温差的数据可视化上，作品按照时间维度，用颜色来展现了日间夜间极端气温差。
这部分作品中采用了圆形图进行可视化。将数据值拉成圆形，给人很有冲击力和新奇的感觉。
设计师表示，这种视觉美感并不是不必要的“好看”，“我的初衷是想表示各个城市自身冷暖变化的趋势，圆形缩短了空间距离，让这种对比更一目了然和突出。如果是直线，特别是十个城市列在一起的情况，其实模糊了焦点（但直线强化了城市之间的对比）。”
为了保证作品的时效性，也更好地分析出高温天气火炉城市的热，美数课在策划上加上了湿度数据。以系列的方式，在高温期间发布。
《数说高温③｜加上湿度，新十大火炉城市热出了“新高度”》这一篇作品，是通过体感温度来分析的。文中最开始通过美国NIAA炎热指数，即体感温度的数值表说明，相对湿度越高，体感温度也会越高。
两篇作品从不同的方面展现了新十大火炉城市到底有多热。可以看出每个火炉城市的热法完全不一样。比如武汉，被称为“夜间火炉王”，而福州虽然极端高温等不如杭州，但从数说高温②中计算的的高温天数来看，福州要持久一些。
数说高温②的数据挖掘工具是excel（数据整理）、python（用于计算每年的高温天数等），processing（用于检验数据的变化趋势）。
沈从乐（新一线城市研究所主编） 王瑛楠（新一线城市研究所记者） 黄晨（财新网助理总编辑） 陈香君（财新数据可视化实验室记者） 韦梦（财新数据可视化实验室工程师） 吕妍（澎湃新闻数据新闻编辑） 覃照莹（澎湃新闻数据编辑/设计师）
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