Paired Slope Chart - Cover

大家往往說台北工作好找,就業機會多,所以要上台北打拼… 事實上台北比各地的失業率狀況,你知道是如何嗎?這次我們就來利用政府釋出的歷年縣市失業率數據來做個簡單的視覺化。

從失業率數據我們可以觀察到近年分別有兩次失業率大幅上升,一次是在 2001 年,大致上是在達康泡沫化之後;另一次則是在 2009 年,次貸風暴引發的金融海嘯之後,當時很多企業開始放起無薪假,相信大家印象都還很深刻。

將五都的統計數字以長條圖繪製出來可以看到兩個明顯的山峰:

Unemployment Rate

分組的長條圖很適合看個趨勢,然而由於資料量多,讀取細節變得相對困難。假設今天我們比較關心台北與台南,於是我們只留下這兩者來觀察:

Taipei vs Tainan

可以觀察到台北在九零年代末、兩千年初期的失業率比起台南一直都是較低的,但差距逐漸縮小,直到 2010 年後終於被逆轉追過。這樣的觀察有一點吃力,由於長條圖呈現的是絕對數字,讀者在閱讀時必須在心中自己做相減的動作來得到兩者間的差距狀況。

Andy Cotgreave 的這篇文章「Killing the paired bar chart」展示了如何利用坡度圖更好的表現一組數字間的比較;他將長條移除只留下端點,接著連結每組端點形成一個坡度;讀者在觀察數據之間的變化時,就只要注意線段的斜率就好。

為了繪出坡度圖,我們在 raw.infographics.tw 平台實作了一個坡度圖產生器,並匯入五都失業率數據做樣本,產生的坡度圖橫軸為時間,縱軸為失業率,以台北 v.s. 新北做例子:

Taipei vs Xinbei

其它縣市的圖則依序顯示如下:

台北 v.s. 台中

Taipei vs Taichung

台北 v.s. 台南

Taipei vs Tainan

台北 v.s. 高雄

Taipei vs kaohsiung

從這些圖表中可以發現,雖然到了 2013 年幾乎所有縣市的失業率都降至了 4.1 ~ 4.2% 左右,但以歷年變化來看,新北、台中、台南、高雄的失業率都從原本遠高於台北,逐漸的拉近到甚至逆轉勝的走勢,其中可以說台南的表現最佳。

未來的失業率走勢又會是如何,我們沒有辦法預測,不過從這些圖看來,往台北去也已經不再代表著高就業率了。


 製作坡度圖表

繪製這類圖表的工具不常見,於是我們在 http://raw.infographics.tw 平台製作了一個,有需要的朋友可以直接使用 raw.infographics.tw 來製作。這裡我們簡單的說明一下使用的流程。

1. 填入資料

首先進入該網址,我們會看到一個輸入框,只需要在裡面填入逗號分隔的數字即可。如果手邊沒有現成的資料,可以選擇「先玩一下示範資料」,裡面即有這次我們使用的五都失業率資料:

Input data into Raw

2. 選取「Paired Slope Chart」圖表型態

輸入資料看到「xx條資料處理完成」的字樣後,下方便會出現選取圖表的介面,請往下拉到「others」區選取「Paired Slope Chart」:

Choose Paired Slope Chart

Raw 提供相當多預設的圖表類型,而且大多是一般網站、軟體沒有提供的圖表類型,有機會大家可以玩玩看其它的圖表類型。

3. 建立資料與圖表對應

我們需要告訴 Raw 我們的資料各別對應到圖表中的哪些欄位;透過拖拉的方式江左方資料的欄位丟到右方圖表欄位即可,Date 代表的是橫軸的時間, Value A 與 Value B 則各對應到圖表中的 A 圈圈 ( 斜坡的左端點 ) 與 B 圈圈 ( 斜坡的右端點 ) ,我們可以在 Value A 與 Value B 中 任意放入五都的資料來比較任兩個城市的失業率差異:

Drag Data to Chart Mapping

 4. 圖表微調

建立好對應的同時圖表也會產生出來,我們可以在左下方的輸入框微調圖表的色彩,可以調的有兩個圈圈的顏色 (「A 組顏色」與「B 組顏色」) 與連接線的顏色 ( 「線段顏色」)。

Customize the Chart

5. 產生結果

調整完以後,在網頁的最下方應該也有 SVG 同步產生了,我們可以儲存該段 SVG 碼運用在不同的地方。比方說下圖是以 Illustrator 開啟編輯的例子:

Open with Adobe Illustrator

結語

資料呈現方式百百種,不同手法表現出來的面向各有不同。不光是活用各種技術,從各種角度切入也很有幫助。未來有需要做兩兩資料的比對,別忘了 raw.infographics.tw 有提供方便的坡度圖可以快速套用。


Written by infographics.tw

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