没有买卖就没有杀害!大数据可视化技术解密全球象牙贸易黑幕

前言

自从看了木酱大神的两篇关于DataV数据使用的教程，本人也是非常手痒想用DataV神器制作一个数据可视化作品。经过一个下午的奋战，本人成功从小白用户晋级为新手用户，经（jiao）验（xun）不敢私藏，特地写下来与大家分享。本篇新手教程只尝试静态数据；api、数据库、sql等高级数据应用技巧可以参考木酱君之前的文章，请戳链接：《DataV首次实战分享：教你30分钟创建汽车大屏》、《大数据美食——寻找地图上的美味》

作为一名曾经在非洲多国执行过援助任务的前NGO从业者，我非常热爱非洲草原的风光；夕阳西下，三三两两的大象、长颈鹿在猴面包树下缓缓走过的场景，是非洲留给我最深刻的印象。我无法理解为何会有人为了制作一些华而不实的装饰品去屠杀这些美丽的动物。

“没有买卖，就没有杀害”，这个抵制野生动物制品的公益广告非常深入人心，对保护野生动物起到了很大作用。已经成为互联网行业从业者的我也一直非常好奇，能否通互联网上的数据，扒一扒野生动物偷猎、走私、消费的黑幕！简单的搜索，发现互联网上有不少公开披露数据的野生动物保护机构，尤其是关于象牙非法交易的数据最为充分。So，集中火力，以象牙非法贸易作为突破口！

Step 1: 首先定几个能实现的小目标！目标在前方，干活心不慌！

目标一：最终数据可视化作品能够通过互联网分享，越多分享、越多价值。经过一番研究，DataV能够生成网页链接供分享，赞！

目标二：做一个吸引眼球的全球象牙走私路线图，扒一扒谁在杀害大象，谁在消费象牙。

目标三：做一个基于地图的国别热力图，看看哪些地方大象最多。

目标四：分析一下近几年的非法象牙贸易趋势。

Setp2: 寻找非法象牙贸易数据

关于非法象牙贸易数据的互联网来源很多，www.savetheelephants.org， www.worldwildlife.org， https://cites.org/eng/prog/mike/index.php ，都是丰富的数据库。根据step1的目标，收集整理了以下几类数据：

1、部分象牙走私路径（2009-2011年间缉获的500公斤以上象牙国际走私案件）

数据来源：CITES MIKE Program

2、部分大象保育量国别数据

数据来源：《Continent-wide survey reveals massive decline in African savannah elephants》，2016

3、各类综合统计数据

2009～2013象牙走私案缉获统计

数据来源：TRAFFIC International

2009-2013缉获的象牙走私方式统计

数据来源：TRAFFIC International

阅读全文请点击：http://click.aliyun.com/m/9306/

时间： 2024-10-04 00:33:19

没有买卖就没有杀害!大数据可视化技术解密全球象牙贸易黑幕的相关文章

跟风舞烟学大数据可视化－Echarts从入门到上手实战

跟风舞烟学大数据可视化-Echarts从入门到上手实战 课程观看地址:http://www.xuetuwuyou.com/course/180 课程出自学途无忧网:http://www.xuetuwuyou.com 课程讲师:风舞烟 课时数:三个模块,共70课时   一.课程特色: 1.最全的Echarts课程讲解     70学时课时量,360度全方位,无死角的课程设计,让你通透Echarts可视化技术 2.最适合小白学员学习的课程,没有之一     只要你了解一点基本的Html,CSS,Ja

实战大数据可视化库：D3.js

实战大数据可视化库:D3.js网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1Sir6qnU7Hdz5l3IHNjdNEQ 提取码:vmdi D3.js 是一个 JavaScript 库,它主要用于对数据的动态图表展示.通过 HTML.SVG 以及 CSS,D3 可以让数据展现得更加鲜活.D3 使得数字的图形化展示变得异常单,可以说,它是当下最强大的基于网络的数据可视化技术. 本教程理论与实践结合,力图向读者全方位地展示 D3 大数据可视化技术,帮助读者快速利用 D3 创建可视化程序

蒋步星：数据可视化技术的误区

所谓数据可视化是指把数据以图形动画以及地图等形式呈现出来,这样即直观又美观,易于理解从而看出数据背后的问题. 要做好数据可视化,需要两方面的能力.一是"艺术"能力,即知道什么样的数据用什么形式去表现最合适,该用柱图时不能用饼图,颜色搭配也要合理,另一个是"技术"能力,设计好的呈现方案还要能真地做出来,并且要把成本控制在可接受范围内.这里我们不深入讨论"艺术"问题,来看看考察和选择可视化技术中的一些常见误区. 误区|考察报表,挑可视化技术最好? 报

四种典型大数据可视化交互模式及实例

大数据可视化交互设计中,有四种比较典型的交互模式,解决数据的复杂性问题.分别是动态改变视图.多视图关联.视图内容约减.焦点+上下文. 动态改变视图 动态改变视图:导航 动态改变视图:多属性排序 多视图关联 多视图是指将显示区域划分为多个视图或图层,是降低数据复杂性的一种方式.它包括采用同一编码方式编码多个数据子集的小多组图,以及采用不同的编码方式编码同一数据集的多样式图(多视图). 并列放置:便于对比,但需要更大的显示空间 图层叠加:图层数量有较大的限制 概览图和细节图采用相同的编码方式,解决数

盘点最实用的大数据可视化分析工具（1/4）

俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性:我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据科学家.设计师或数据分析员:我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化,图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息, 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢?此时就需要倚仗大数据可视化(BDV)工具,因此,笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具,这些工具中不乏有适用于NET.

遇见大数据可视化：基础研究

近日星巴克与微信推出的社交礼品功能"用星说",可以说刷遍了朋友圈.无论你爱不爱喝咖啡,星巴克似乎都成为了一种文化象征.上班族青睐,小清新喜欢,基本上大家看到绿色的人鱼标志就能马上认出它来. 虽然一直也有喝咖啡的习惯,但至今不知道星巴克菜单版上列的[摩卡].[拿铁].[美式].[卡布奇诺]等等有什么区别.直到看到下列图,才很直观的了解到每个咖啡类别的区别是什么. 类似上图示,针对内容复制,难以形象表达的信息,通过图形简单清晰地向受众呈现出来,这种图称之为信息图. 信息图 信息图本身是一个

大数据可视化设计在信息安全领域的案例分析

大数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力.更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势. 一.什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始?目的是哪里?哪些地方遭受的攻击最频繁--通过大数据网络安全可视化图,我们可以在几秒钟内回答这些问题,这就是可视化带给我们的效率.大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息,快速识别风险,还能对事件进行分类,甚至对攻击趋势做出预测.可是

55个最实用的大数据可视化分析工具

俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性:我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据科学家.设计师或数据分析员:我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化,图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息, 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢?此时就需要倚仗大数据可视化(BDV)工具,因此,笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具,这些工具中不乏有适用于NET.

大数据可视化分析工具推荐

各个互联网公司通过大量的用户数据.信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观.随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎. 下面推荐25款可视化工具供大家选择和使用. 1.Modest Maps Modest Maps是一个轻量级.可扩展的.可定制的和免费的地图显示类库,这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互.ModestMaps提供一个核心健壮的带有很多hooks与附加functionality函