数据可视化丨性别歧视如何影响职场晋升？

拉尼娜现象再次降临，接连几股冷空气，让北方多地气温创下今年下半年以来新低，虽然拉尼娜并不等于冷冬，但是小伙伴们还是要多多保暖，避免着凉~

气候环境与人类生存休戚相关，那么人类活动是如何影响环境的？此外，性别歧视如何影响晋升？疫情如何影响航运？让我们通过8个最新的数据可视化作品，来发现数据背后的新故事~

简介：如何表现我们过去产生的二氧化碳？新加坡媒体《海峡时报》用红色烟雾展现了1850年以来的历史碳排放量。红色，代表着警示。

简介：你对每年全球被砍伐的森林有概念吗？路透社将2019年全球森林的破坏率平均化，并将其应用于一片热带雨林，最后通过图中的这片雨林来展现每两分钟被砍伐的森林数量。

⌂ 点击图片查看大图

简介：你的新能源汽车或许更智能了，但它更“绿色”了吗？《金融时报》通过展示一辆新能源汽车的内部零件，和你逐一讲述汽车背后的环境故事。

⌂ 点击图片查看大图

简介：把选举数据铺开在一张图表上会出现怎样的现象？两位研究员在对俄罗斯选举数据进行分析后发现，异常高的投票率和投票份额结果是五的倍数（比如50%、55%、60%）。从这张图表上来看，在按道理应该分散分布的数据点中，右上角却出现了井然有序的网格线。

⌂ 点击图片查看大图

简介：《纽约时报》模拟了一家公司10年中员工的晋升，并且在模拟中设置了一些性别偏见的规则，包括女性员工成功实施的个人项目价值略低于男性，而当项目失败时，女性会受到更多的惩罚。模拟结果显示，这样的规则持续时间越长，高层的男性员工占比越高。

简介：《纽约时报》基于美国国家海洋和大气管理局的雷达数据制作出了迪克西大火烟雾云的三维模型。今年7月开始的迪克西大火是加州历史上第二大山林野火。《纽约时报》利用Py-ART对数据进行组合和重新格式化，再对数据进行过滤。最后再往3D模型上加入对应的颜色和纹理，制造出看起来像烟雾和云一样的效果。

⌂ 点击图片查看大图

简介：持续的疫情影响的除了人们的日常生活，还有港口的航运。CNN利用MarineTraffic的航运数据，勾画出了今年与2019年的货船流动图。可以看到，和两年前相比，现在的货船只能徘徊在洛杉矶和长滩港外，等待卸下关键的家庭用品和制造用品。

⌂ 点击图片查看大图

⌂ 点击图片查看大图

简介：莱娜图是一张512x512像素的标准测试图像，最初源自1972年某期《花花公子》杂志上的照片。它被广泛地应用在数字图像处理学习与研究中，更是常被用作科学出版物的例图。这张古老的图片后来是如何被广泛传播的？The Pudding在全网爬取了相关信息，绘制出了这张传播量趋势图。

⌂ 莱娜图

⌂ 点击图片查看大图

TalkingData——用数据说话

每天一篇好文章，欢迎分享关注