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前段時間做了一個關于諾貝爾人才流動的題，包含了可視化視頻和信息圖，所以用這個選題，來分享一些制作過程以及工具使用，希望能夠幫助到題主和其他和對這方面感興趣的知友。

主題：諾貝爾獲獎者的流動

我們想表現的就是諾貝爾獲獎者出生地與獲獎時的居住地的變化，所以想到流線地圖的方式，用地圖直觀的看到某些時間段內人才流動的變化。

數據：如何收集這個數據?

對于這個案例，毫無疑問的數據來源是諾貝爾獎的官網，上面有最詳細的獲獎者信息。

對于其他的選題，***與主題相關的權威官網。

我們用Import.io工具抓了871條關于諾貝爾獎歷年來的獲獎者信息。

因為最終效果要在地圖上呈現，在源數據的基礎上，表格里還加入了國家的地理坐標，方便下一步的軟件操作。

工具：這是用什么做的?

最終視頻=Processing+Ocam+Adobe Premiere+Adobe effect

一個正經的小視頻居然還用到這么多工具?!

那我們用這些工具分別干了什么?

① Processing

本次視頻的流線地圖效果的重要支持軟件!!

我們的編輯寫了298行代碼，去表現諾獎人才流動的變化。

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其實Processing也可以直接導出每一幀圖片，但為了更好地和AE對接，所以選擇了錄屏軟件，靈活性更大。

下面是編輯有話要說：

1.Processing是具有設計背景的團隊，為腦回路完全不一樣的設計師們或者代碼苦手等麻瓜(喂)人群打造的交互編程語言，上手容易，邏輯就跟使用AI一樣，特別順暢(….至少剛開始是這樣啊喂!)。

2. 對從沒接觸過編程的人來說，Processing會是個好開始，不光是學習Processing，你可以通過學習Processing接觸何為編程，理解編程的邏輯，進而接觸其他編程語言，這也是Processing創始人的初衷之一。

3.氣質不一樣。恩這點有些玄乎…我把這歸結為因為Processing沒有封裝一些常用的數據可視化形式，導致能發揮的自由度更高，形式更奇葩多樣，可以丑到沒下限，也可以很美。設計師背景也會讓氣質不一樣，類似同樣由設計師背景團隊打造的raw，是DesityDesign實驗室的產品，你只要打開DensityDesign的主頁可能就明白為什么我說氣質不一樣..大概。

當然無論是Processing還是d3.js,chart.js…或是AI，都只是工具而已，能用到什么程度，還是看使用它的人。數據可視化并不是Processing的核心，Processing可以被叫做創意編程語言，那種感覺就好像它已經從設計師跳脫到藝術家了……很多藝術家都使用processing創造自己的作品。甩個接地氣的例子，日本女子組合Perfume有個國際推廣的項目perfume global website，她們幾場看起來各種酷炫的黑科技演唱會都有Processing的一份功勞哦。

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廢話一不小心就這么多，重要的是，你還不和我一起跳入processing的大坑啊呸知識的海洋么!

②Ocam

一款錄屏軟件，用它來錄制我們的小視頻。

③Adobe Effect和Adobe Premiere

用于錄制視頻的剪輯合成和其他效果的添加。

除了視頻，我們還做了兩張氣質不一樣的信息圖，就是我們的編輯推薦的RAW。

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RAW是基于D3.js的開源工具，不用代碼，只需要導入數據，設置一些條件就可快速生成，而且可以導出矢量的圖表!

***步：導入數據

復制excel表里的數據到Raw里，

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第二步：選擇圖表模式

以環形信息圖做案例，我們選擇Circular Dondrogram。

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第三步：選擇條件生成效果圖

拖拽左邊的條件到右邊呈現的項目，右邊的排序會影響***生成的結構，生成的效果也會根據你的詞條實時更新。

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嗯，感覺有了，但作為一名美數課代表。這效果怎么可以直接發送給我可愛的班主任?

所以先丟給AI，丟給神奇的AI。(噢，這里AI泛指Adobe Illustrator，不是Artificial Intelligence)

第四步：導出svg，AI中修改，發給班主任，交稿，下班。

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有什么技巧?

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數據可視化的方式和工具有很多：

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有人說，“可視化的很多工具都是一個大坑。”

本課代表否認，“這哪是坑，明明是黑洞!!!洞!!”

Anyway，掌握你所需，然后不斷的練習，用合適的方式清楚地表達準確的信息。