先不揭晓答案，先上一张图，这种图叫南丁格尔玫瑰图，光听名字就很很漂亮。
看这个图你猜到数据可视化的鼻祖是谁了吗？谜底就在谜面上，对没错，她就是那位著名的护士“南丁格尔”。据说是当年克里米亚战争时正是南丁格尔使用了类似玫瑰的极坐标图报告野战医院的死亡情况，才使那些看不懂统计报告的国会议员们明白形势的严峻。所以南丁格尔也被尊称为数据可视化的鼻祖。
很多人知道南丁格尔是因为她是一位著名的护士，她是护士这个行业的先驱，也可以说她开创了护理行业。所以我们一般在课本上和南丁格尔传记上都可以读到她作为护士的荣光一生。
但是你可能没想到南丁格尔其实还是一位著名的统计学家。事实上她是英国皇家统计学会的第一个女成员，也是当时美国统计协会的名誉会员。厉害了吧？
不过这种玫瑰图略显花哨，做报告展示糊弄糊弄外行还好，用来日常数据分析意义不大。比较酷炫但不实用，因为解读起来比较麻烦，不够直观。就像有些女孩子走到你面前首先被她的美貌打动，但是内在的气质和才华需要仔细了解才能有结论。南丁格尔玫瑰图也是一样，当这张图拿到你的面前，大部分人聚焦在它的酷炫形式而不是内容。
不过这张图有另一个作用：判断你是否是数据分析的门外汉？回答我，你看到这张图的第一印象是什么？
第一层次：好漂亮的图哦！
如果你的第一印象是这样，抱歉，你还是数据分析的门外汉，还处在外行看热闹的阶段。
第二层次：这个图怎么做的？
说明你开始思考了，你看重工具的使用，不过你可能还处在数据分析的模仿阶段。
低三个层次：这个图说明了什么？
再美的图形也是为论点、结论服务的，你有正常的数据分析的思维，继续加油。
第四个层次：这个图的逻辑有点乱，展示方式也不是最佳方式
恭喜你，你是一个全面思维的数据分析的人才！
好吧，很多人肯定还在纠结这个图如何做出来的，Excel可以做出来的，刘万祥老师曾经给出过详细的作图步骤，喜欢的戳：R笔记4：ggplot绘制商务图表--玫瑰图
数据可视化逐渐从好看过度实用阶段了，我们作图首要任务不是为了漂亮，而是实用，是方便受众快速简单的get到你要表达的观点，否则炫技有什么意思？
最后推荐几个数据可视化制作工具：
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