图版库
这本书是图表密集型案例集。这里把所有图版变成可筛选、可复盘、可回链的证据库，适合训练你快速从图里读问题、样本和结构。
封面｜数据不说谎：大数据之下的世界
封面本身就在提醒读者：这不是一本抽象技术书，而是一本把日常世界重新可视化的观察手册。
前言 我们在用数据做什么
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图1-18 全国5A级景点分布
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图1-19 代价矩阵
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图1-20 游览线路1
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图1-21 游览线路2
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图1-22 游览线路3
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图1-60 上海餐厅图例1
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图1-61 高分餐厅高频字
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图1-62 上海餐厅图例2
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图1-63 上海餐厅图例3
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图1-64 上海餐厅图例4
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图1-65 廉价餐厅高频字
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图1-66 高价餐厅高频字
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图1-67 含“南”字餐厅获评情况
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图1-68 川菜馆和日料高频字
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图1-69 各菜系取名“恋家”程度与溢价率
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图1-70 上海好评餐厅店名词频地图
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1.2.3 上海餐馆取名大法 图版12
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图1-71 “料理”八卦图解
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图1-72 “烧烤”八卦图解
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图1-73 “火锅”八卦图解
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图1-74 “小”字八卦图解
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图1-49 轨交和专车的早高峰OD图
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图1-50 不同交通方式的早高峰通勤时间比较
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图1-51 不同交通方式在早高峰的通勤时间与通勤距离的关系
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图1-52 上海轨交1号线早高峰某站点
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图1-53 早高峰轨交通勤时间与通勤距离的关系
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图1-54 早高峰专车通勤时间与通勤距离的关系
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图1-55 不同交通方式在早高峰的通勤时间与通勤距离的关系（向心方向）
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图1-56 不同交通工具在各区的早高峰车速
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图1-57 各区不同交通工具乘客的早高峰通勤时间（前往市中心方向）
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图1-58 上海早高峰轨交时速
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图1-59 上海早高峰轨交乘客通勤时间
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图1-23 淘宝商品所在地区
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图1-24 各市淘宝在售商品数量和排名的关系
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图1-25 淘宝商品数量分布
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图1-26 淘宝商品指数核密度
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图1-27 淘宝店铺分布和商品种类分布
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图1-28 各市若干淘宝指数比较（TOP50）
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图1-29 淘宝影响指数分布
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图1-30 淘宝指数和淘宝影响指数
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图1-31 各市淘宝指数和GDP指数的比较（前50名）
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图1-32 排名变化前10名&后10名
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图1-33 上海2000-2010年常住人口数量变化
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图1-34 上海平均车速与人均通勤时间变化（2006-2014年）
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图1-35 上海早高峰轨交线路客流
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图1-36 上海早高峰轨交OD图
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图1-37 宝山轨道交通流出人口去向1
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图1-38 宝山轨道交通流出人口去向2
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图1-39 松江轨道交通流出人口去向
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图1-40 上海生产性服务业岗位分布
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图1-41 上海轨交站点及进出站情况
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图1-42 上海新增生产性服务业企业空间分布
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图1-43 上海新增生产性服务业岗位空间分布
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图1-44 上海新增生产性服务业营收空间分布
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图1-45 上海新增生产性服务业的企业、岗位和营收分布
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图1-46 上海四大产业就业密度衰减趋势
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图1-47 上海制造业就业人数占比（2000-2013 年）
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图1-48 东京2001-2012年就业人口空间分布占比
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图1-1 日均逐小时交易曲线
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图1-2 2015年银联卡交易类型占比
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图1-3 各省衣物类消费占比
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图1-4 各省餐饮类消费占比
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图1-5 各省住房类消费占比
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图1-6 各省旅游类消费占比
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图1-7 各省金融类消费占比
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图1-8 各省教育类消费占比
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图1-9 2015年四大城市卡均消费金额（中位数）（单位：元）
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图1-10 2015年交易金额的年龄性别分布
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图1-11 各组持卡人年均交易金额（单位：元）
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图1-12 各组持卡人年均零售交易额占总交易额的比例
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图1-13 不同类型卡用户性别年龄分布
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图1-14 不同类型用户年均交易额（单位：元）
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图1-15 不同类型用户年均零售刷卡消费额（单位：元）
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图1-16 2015年中国人海外交易金额分布
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图1-17 境外消费金额按大类分布
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图2-76 汉庭势力范围
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图2-77 如家势力范围
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图2-78 锦江之星势力范围
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图2-79 三家连锁酒店店均10分钟步行范围内人口数量和结构
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图2-80 三家连锁酒店店均20分钟步行范围内人口数量和结构
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图2-81 三家连锁酒店店均覆盖就业人口
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图2-82 三家连锁酒店店均交通可达性
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图2-83 上海汉庭运营得分与距离关系
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图2-84 上海汉庭三指标随距离变化
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图2-85 酒店运营选址的影响因素
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图2-86 上海汉庭“资源—竞争”博弈三线图
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图2-87 三家酒店的势力范围覆盖区
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图2-10 各类图书数量占比
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图2-1 类图书热销度
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图2-12 不同平台书价密度分布
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图2-13 各类图书价格中位数
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图2-14 三大购书平台比较
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图2-15 各类图书豆瓣评分中位数
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图2-16 不同平台折扣密度分布
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图2-17 各类图书折扣中位数
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图2-18 豆瓣图书数量与评分
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图2-19 豆瓣图书书均评论数
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图2-20 豆瓣评论与销量相关性
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图2-62 上海各菜系性价比指数
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图2-63 上海各菜系口味评分
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图2-64 上海各类菜系的价格和口味关系
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图2-65 上海各类菜系的价格与性价比关系
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图2-66 上海各菜系人均消费（元）
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图2-67 上海生存能力最强的菜系
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图2-68 栅格轨道交通排名（前150名）
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图2-69 栅格多样性排名（前150名）
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图2-70 栅格人均川菜馆数量排名（前150名）
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图2-71 栅格人口密度排名（前150名）
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图2-72 栅格总得分
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图2-73 川菜馆选址可行性分析
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图2-74 提篮桥及周边地区川菜最优价位
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图2-75 提篮桥及周边地区川菜人均消费
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图2-28 上海政府机关分布
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图2-29 公务员数量分布（昼）
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图2-30 公务员数量分布（夜）
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图2-31 公务员加班比例分布
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图2-32 公务员通勤OD情况
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图2-33 各区公务员加班指数和通勤距离
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图2-34 不同职能政府部门公务员加班指数和通勤距离
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图2-35 不同级别政府部门公务员加班指数和通勤距离
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图2-48 各地区肉类总产量
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图2-49 各地区工业指数
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图2-50 各地区多个养猪指标
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图2-51 猪肉收购终极模型
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图2-52 各地区健康度指数
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2.2.1 一个估值10亿美元的养猪O2O项目 图版6
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图2-53 养猪县收购指数（前二十名）
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图2-1 与学姐的聊天记录1
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图2-2 搜题用户年级分布
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图2-3 人均日均搜题数分布
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图2-4 各省人均日均搜题数
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图2-5 各科目搜题情况
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图2-6 各省“拔苗助长指数”
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图2-7 搜题情况随星期变化
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图2-8 各省拖延症指数
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图2-9 与学姐的聊天记录2
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图2-36 各省劳动年龄人口规模（2010年）
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图2-37 全球城市劳动年龄人口比例趋势预测
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2.1.5 奔赴大城市，还是回家乡 图版3
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图2-38 全国劳动年龄人口数量缺口预测
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图2-39 各省人口流动规模（2005-2010年）
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图2-40 各省人口净流入数量（2005-2010年）
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图2-41 人口净流入量（2005-2010年）
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图2-42 北京外来人口来源地（2005-2010年）
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图2-43 上海外来人口来源地（2005-2010年）
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图2-44 广州外来人口来源地（2005-2010年）
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图2-45 外来人口输出大省前十名
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图2-46 北上广劳动年龄人口数量缺口预测（2010-2050年）
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图2-47 外来人口输出大省剩余“血量图”
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图2-21 全国铁道线路分布
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图2-22 列车最高时价比
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2.1.3 月薪多少才配坐高铁 图版3
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图2-23 列车最低时价比
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2.1.3 月薪多少才配坐高铁 图版5
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2.1.3 月薪多少才配坐高铁 图版6
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图2-24 京沪列车时价比
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图2-25 京沪列车单位时间价格
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图2-26 京沪列车时间的边际价格
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图2-27 京沪列车的边际时间价格增益曲线
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2.1.3 月薪多少才配坐高铁 图版11
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图2-54 红烧肉标准化的可能性
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图2-55 红烧肉爱好者数量
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2.2.2 大鹏猪肉，为红烧而生 图版3
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图2-56 城市百万人店铺拥有数
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2.2.2 大鹏猪肉，为红烧而生 图版5
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图2-57 红烧肉评论词云
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2.2.2 大鹏猪肉，为红烧而生 图版7
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图2-58 红烧肉最好吃的10个城市
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图2-59 红烧肉价格前十名的城市（单位：元）
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图2-60 城市红烧肉平均价格
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图2-61 大鹏红烧肉档次分级
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图3-152 上海各地区房价售租比
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图3-153 上海房屋单价售租比
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图3-154 上海各地区房屋均价
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图3-155 上海各地区房屋平均租金
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图3-156 上海各地区房屋总租售比
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3.3.4 房地产泡沫有多大 图版6
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图3-157 各栅格的租售比与离开市中心距离的关系
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3.3.4 房地产泡沫有多大 图版8
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3.3.4 房地产泡沫有多大 图版9
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图3-1 上海消费金额分布（买衣服）
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图3-2 上海买衣服消费金额分布
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图3-3 上海消费金额分布（餐饮）
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图3-4 2015年学姐生日当天银联餐饮分小时交易额
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图3-5 上海消费金额分布（晚餐）
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图3-6 上海吃晚餐消费金额分布
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图3-7 上海消费金额分布（酒店住宿）
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图3-8 上海酒店住宿消费金额分布
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图3-9 购物、吃饭和酒店住宿在全上海消费中所占的比例
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图3-10 消费金额在人群的分布
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图3-11 额度排名前1％消费的结构
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图3-12 2015年学姐生日当天上海全民银联线下刷卡消费结构对比图
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图3-82 二次元爱好者性别年龄分布
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图3-83 二次元爱好者婚恋情况分布
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图3-84 二次元爱好者在ACG领域的年消费额
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图3-85 各年龄组二次元爱好者在ACG领域的年消费额分布
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图3-86 二次元爱好者的ACG活动参与情况
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图3-87 不同年龄组二次元爱好者参加ACG同人或商业展的人数比例
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图3-88 二次元／三次元活跃时间
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图3-89 全国ACG爱好者所在城市分布
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图3-90 上海二次元爱好者夜间分布
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图3-91 上海二次元爱好者昼间分布
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图3-92 ChinaJoy期间打车人数
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图3-93 ChinaJoy期间分小时会场打车人数
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图3-94 ChinaJoy期间会场打车OD线路
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图3-95 ChinaJoy期间打车目的地热力图
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图3-141 上海重点小学名录（民间版本）
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图3-142 上海市重点小学分布
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图3-143 上海学区房价格与房价整体水平比较
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图3-144 上海各区“入学权”价格和溢价率
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图3-145 上海各区重点小学入学可能性
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图3-146 学区房价与入学可能性的关系
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图3-147 学区房与同区位房价比较
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图3-148 学区房与同区位房价比较（差价最大前20 名）
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图3-149 上海各地区“入学权”价格分布
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图3-150 上海2010-2045年小学适龄入学儿童数量
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图3-151 上海各区重点小学入学可能性变化（2015-2020年）
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图3-37 各类服装销量趋势
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图3-38 “双11”当天各类服装销量
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图3-39 各类服装日销量倍数
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图3-40 各类服装折扣率
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图3-41 各类服装价格趋势
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图3-42 各类服装折扣率
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图3-43 “双11”前后各品牌牛仔裤商品数量
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图3-44 牛仔裤商品数量分档次
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图3-45 各品牌折扣率
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3.1.6 “控制人口”——开给上海的一剂毒药 图版1
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图3-57 上海市未来生育率预测
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3.1.6 “控制人口”——开给上海的一剂毒药 图版3
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3.1.6 “控制人口”——开给上海的一剂毒药 图版4
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图3-58 上海人口五年存活率（2010年）
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3.1.6 “控制人口”——开给上海的一剂毒药 图版6
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图3-59 上海市常住人口数量预测（自然增长）
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图3-60 上海市常住人口年龄结构预测（自然增长）
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图3-61 东京劳动年龄人口占比
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图3-62 伦敦劳动年龄人口占比
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图3-63 四大城市劳动年龄人口占比预测
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3.1.6 “控制人口”——开给上海的一剂毒药 图版12
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3.1.6 “控制人口”——开给上海的一剂毒药 图版13
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3.1.6 “控制人口”——开给上海的一剂毒药 图版14
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图3-64 上海常住人口数量预测（比例不变）
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图3-65 上海净迁入人口年龄结构
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图3-46 上海周边水系和水库分布
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图3-47 2014.1-2014.7太湖水质合格率逐月变化
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图3-48 （2004.1-2014.7）太湖水质情况
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图3-49 太湖水质指标2015.1-2014.7逐月变化
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图3-50 东太湖水质情况（2004.1-2014.7）
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图3-51 太湖水质指标2004.1-2014.7逐月变化
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图3-52 太湖水质指标2004.1-2014.7逐月变化
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图3-53 上海周边城市氮排放情况
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图3-54 上海周边城市磷排放情况
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图3-55 嘉兴总氮和总磷排放来源
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图3-56 上海周边水系水质
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图3-27 工作日外卖单数top20地区
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图3-28 雨水持续时长与懒人指数随时间的变化
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图3-29 降水天气对懒人指数的影响
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图3-30 雨天懒人分布区位
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图3-31 懒人指数随时间的变化
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图3-32 温度对懒人指数的影响
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图3-33 高温懒人分布区位
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图3-34 空气质量对懒人指数的影响
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图3-35 真正懒人分布区位
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图3-36 真正的懒人最爱点的10种外卖
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图3-120 各省在沪购房者人数
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图3-121 全国各城市来沪买房人数
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图3-122 各省购房者在上海的购房指数
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图3-123 各省在沪购房者性别比例
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图3-124 新上海人购房指数男女比较
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图3-125 各星座在沪购房人数
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图3-126 各圈层购房者年龄分布
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图3-127 各圈层购房者比例分布
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图3-128 原籍省人均GDP与购房者的房屋总价
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图3-129 各圈层购房者性别比
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图3-130 上海二手房房价分布
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图3-131 上海各地区房屋均价
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图3-132 有无轨道的二手房价比较
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图3-133 有无轨交对房价的影响
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图3-134 “邻居”受教育水平与房价的关系
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图3-135 “好邻居”指数
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图3-136 就业结构与房价的关系
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图3-137 “好工作”指数
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图3-138 餐饮价格与房价的关系
这张图版是“第3章｜数据之于生活”里的证据节点，最适合用来回看分布、对比和基准。
图3-139 “好吃的”指数
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图3-140 房价涨幅密度分析
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图3-103 长三角“恋家”指数空间分布
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图3-104 长三角各城市“恋家”指数
这张图版把“第3章｜数据之于生活”里的空间差异直接摊开，适合拿来训练位置感与结构感。
图3-105 长三角受欢迎指数空间分布
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图3-106 长三角各城市受欢迎指数
这张图版把“第3章｜数据之于生活”里的空间差异直接摊开，适合拿来训练位置感与结构感。
图3-107 长三角各城市相亲相爱指数（接近1的城市组合）
这张图版把“第3章｜数据之于生活”里的空间差异直接摊开，适合拿来训练位置感与结构感。
图3-108 长三角“专一”指数空间分布
这张图版是“第3章｜数据之于生活”里的证据节点，最适合用来回看分布、对比和基准。
图3-109 长三角各城市“专一”指数
这张图版把“第3章｜数据之于生活”里的空间差异直接摊开，适合拿来训练位置感与结构感。
图3-110 长三角各城市“单相思”指数
这张图版把“第3章｜数据之于生活”里的空间差异直接摊开，适合拿来训练位置感与结构感。
图3-111 滁州与长三角各城市的联系度
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图3-96 全国白富美城市分布
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3.2.3 如何像白富美一样生活 图版2
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图3-97 上海豪宅分布
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图3-98 白富美出境游目的地分布
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3.2.3 如何像白富美一样生活 图版5
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图3-99 2014.7-2015.6白富美出境情况
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图3-100 白富美的日常消费结构
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图3-101 白富美常去的购物中心分布
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3.2.3 如何像白富美一样生活 图版9
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图3-102 上海白富美交易频数的时间分布
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图3-13 餐厅评论（前10000名）
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图3-14 餐厅评论（前1000名）
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图3-15 餐厅评论（前100名）
这张图版来自“第3章｜数据之于生活”，它把原本分散在正文里的观察结构化成一张更容易复述的视觉支架。
图3-16 餐厅评论（前十名）
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图3-17 餐厅数量与餐厅评论数
这张图版来自“第3章｜数据之于生活”，它把原本分散在正文里的观察结构化成一张更容易复述的视觉支架。
图3-18 餐厅评论数量分布
这张图版是“第3章｜数据之于生活”里的证据节点，最适合用来回看分布、对比和基准。
图3-19 财富在社会的分布
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图3-20 前1 ％餐厅密度与产生概率
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图3-21 成为高级餐厅的概率
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3.1.2 如何面对注定平庸的人生 图版10
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3.1.2 如何面对注定平庸的人生 图版11
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图3-22 餐厅评论数的空间分布
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图3-23 租金空间分布
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图3-24 餐厅评论数和租金的空间分布
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3.1.2 如何面对注定平庸的人生 图版15
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3.1.2 如何面对注定平庸的人生 图版16
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图3-25 餐厅半年评论增长情况
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图3-26 不同受关注度的餐厅评论增长情况
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图3-66 颜值地图参与情况
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图3-67 颜值地图玩家分布
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图3-68 颜值地图玩家分布
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图3-69 全国各省颜值得分的空间分布
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图3-70 全国各省颜值得分
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图3-71 各市颜值top5&bottom5
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图3-72 上海各区域颜值得分
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图3-73 复旦大学颜值分布
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图3-74 同济大学颜值分布
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图3-75 北京大学颜值分布
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图3-76 节假日&工作日全国各省颜值前五名
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图3-77 工作日&节假日各省颜值变化前五名
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图3-78 各时段颜值得分
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图3-79 志愿者的参与活动次数
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图3-80 颜值得分频数分布
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图3-81 第一张照片得分对参与活动积极性的影响
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图3-112 长三角城市联系度
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图3-113 上海985/211大学校区分布
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图3-114 上海高校周边餐馆数量
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图3-115 上海高校周边餐饮类型
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图3-116 上海高校周边餐馆多样性
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3.2.5 上海哪所高校的吃货最幸福 图版6
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3.2.5 上海哪所高校的吃货最幸福 图版7
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图3-117 上海高校周边餐饮价位分布
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图3-118 上海高校周边餐馆性价比
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图3-119 上海各高校食堂性价比
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附图 2-1
这张图版把“附录2｜城市数据团工作方法简介”里的动作链压缩成一个可复盘的工作界面。
附录2： 城市数据团工作方法简介 图版2
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附录2： 城市数据团工作方法简介 图版3
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