本次课程给大家带来的是很多人都看过很多遍的图，简直是作品集分析图装批利器的图。是不是看起来很酷炫？

在正式进入教程之前，容我先吐个槽，老实说，我不大喜欢这些所谓的数据可视化图，虽然数据可视化本质上是没有错的，但在我看来这些图更多时候更加接近图形设计，因为数据可视化本质上是为了降低人对数据的阅读难度，让人能直观感受到数据上的差别。比如说下面的立体饼状图，再直观不过了。

但是我看过很多的建筑师做的数据可视化的图，那真的是，真的是太好看了，但是除了好看之外就·····啥都看不出来了。比如下图······瞎了瞎了。

数据可视化的初衷，是可视化，可视化的目标是为了直观阅读。除此之外，数据可视化还有一个重点，那就是数据。没有数据哪来的可视化？可数据哪里来呢？尤其是现在早已成熟到杀熟的大数据。都得靠代码来爬去，自己人为统计也可以，但是会疯的，而代码恰恰是大部分建筑师的软肋，所以很多图里的数据都是····意淫的。

然而说这么多又有什么用呢？我们就是要好看的图啊！这是个看颜值的社会！图好看才能让人继续看下去嘛~~ok~那咱们今天的教程就来满足你。

那咱们就进入今天的教程，首先起因是看到了这张图：

这张图的作者，在2012年看了365部电影，然后根据电影的类型分类做了个数据可视化，根据这张图可以看出，某种类型的电影看的越多，线就越多，大概可以看出，作者不喜欢看战争，体育，历史和法庭片，总之想看清楚就必须放的很大才行。

OK，那我们就仿照他的思路来吧，也去找电影，数据哪里来呢？很遗憾我也不会代码，不会去爬数据，不过没关系呀，有人家现成的爬好的数据，随便一搜就get了一个《豆瓣电影网-所有电影列表-爬取数据》，里面把豆瓣网的电影信息都爬下来了，我们就可以愉快的直接用而不是数据造假了。

现在的社会是大数据的社会，到处都是数据，发挥了相当大的作用，不论是杀熟啊，还是诱导消费啊，还是········不过关于大数据·····说个笑话

所以数据不能乱分析的，会闹笑话的

ok，拿到这个数据之后我们就可以开始干活了。第一个问题是怎么样把这个excel的数据拾取进GH，好在我们有很多的插件可以做这个事儿。我们这里就直接用大家都有的Lunchbox插件里的Excel read运算器，指定好路径就可以直接读取了，方便得很。

然后根据数据结构的拆解我们就可以得到每个类型的数据了，包括评分，片名，投票人数，类型，产地，上映时间，时长等等都可以直接获得。

既然数据有了接下来就是如何处理了。由于图形分两部分，一部分是电影类型，一部分是电影名字。

然后把电影名称分布在线上即可,注意得求一下文字的工作平面

电影名称也是同理，可以均不再曲线上即可。

最后再把二者混接曲线就得到中间的线了。

最后用human的预览给线着色即可

怎么样？是不是很简单？啥?还是不会？那就来一起看视频吧~

DLC：多类别连线