上週重點：
• 2022年股票開始呈現下跌趨勢 – 指數上週收低，延續年初出現的價格下行。標準普爾 500 指數 (SPX) 和道瓊斯工業平均指數 (DJI) 均下跌 0.7%。 這一走勢雖然很小，但與前幾週的價格走勢相結合，表明市場正在接近更深層次的修正。
• 推動指數走低的關鍵因素之一是對持續通脹的擔憂。
• 但市場{廣度}指標顯示更多股票的交易價格低於平均價格：將 DJI 與其他三條低於 200 天移動平均線 (DITH) 的線進行比較， 100 天移動平均線 (DIOH) 和 50 天移動平均線 (DIFI)。 當這些線聚集在 50 以下時，通常代表投資者過於激進地過度拋售股票的時刻。結果跟隨這個跡象, 是短期反彈， 這個信號至少閃過六次，每次都伴隨著市場價格的上漲趨勢。然而，在最近的信號之後, 是六次中最弱的反彈，可能今次不足以繼續反彈趨勢。
今日分解: 可視化信息(Visualizing Information.)
• 今天，我們生活在一個數據和商業智能(Business Intelligence)的世界。 數據可視化(visualization)是信息和數據的解釋。 通過使用圖表、圖形等視覺元素，數據可視化提供了容易查看, 和理解數據中的趨勢、異常值和模式。 在大數據世界中，數據可視化對於分析, 海量的信息, 和數據驅動的決策是必須的。
• 我們的眼睛, 迅速地被顏色和圖案所吸引。 快速識別紅色(red)和藍色(blue)，方形和圓形。 我們的文化是視覺的，包括從藝術和廣告, 到電視和電影的一切。中文單詞更來源於象形圖(pictograms) ，因此知訊更需求可視化。
• 數據可視化是另一種形式的視覺藝術，它抓住了我們的興趣並讓我們關注。 當我們看到圖表時，我們很快就會看到{趨勢}和{異常值}。 迅速將其內化(internalise )。
• 這就像有目的講故事。 如果我們曾經也體驗: 盯著龐大的數據電子表格, 而看不到趨勢，那麼, 我們就會知道可視化的效果如何重要。
數據可視化
• 當您想到數據可視化時，可能會立即想到簡單的條形圖或餅圖。 這是數據可視化不可或缺的一部分，也數據圖形的通用基線，但正確的可視化必須與正確的信息集配對。 簡單的圖表只是冰山一角。 有多種可視化方法可以以有效, 和有趣的方式呈現數據。
• 常見的一般數據可視化類型：圖表(charts and graphs), 表(tables),地圖 (maps),信息圖表 (infographics),儀表板(dashboards); 具體示例更有三十二種：面積圖 (Area chart),條形圖(Bar chart),盒須圖 (Box-and-whisker plots), 泡泡雲(Bubble cloud), ),子彈圖 (Bullet graph), 製圖 (Cartogram), 目前最流行的是熱圖(Heat map) 等等
新冠肺炎數據可視化
• 如上面所說: 正確的可視化必須與正確的信息集配對。在新冠肺炎期間，最大的成就是來自不同國家、不同研究機構的科學家一起工作，共享信息和數據。
• 數據的最好收集者: 不得不說，是美國的約翰霍普金斯大學醫學院：https://coronavirus.jhu.edu/。
• 至於今天，來自香港政府的數字分享,也快速改善：提供了一個清晰的視角（1）死亡人數的{確切日期}，（2）數據必須在觀點上相關。 就像在英國一樣，即使死亡人數，有多少是由於 omicron {觸發}導致死亡。
• 但引起我注意的是另一張圖表, 使用Townscaper: 它是一種可視化玩具而不是遊戲。 通過它使用位於海面上的網格，每次點擊都可以無縫地, 創建大大小小的結構。 組合建築物, 讓您變建設者，創造安靜的小村莊, 或廣闊的大教堂、燈塔或翱翔的天空之城, 用每個來表示死亡人數。 或強制檢疫的建築物數目； 或已確認感染的人數，
• 換句話說，Townscaper是容易解釋, 讀取的數據文件。在於簡單構造, 和舒緩互動方面提供直接價值的遊戲，其核心是一種可視化信息的方式。這是第一次使用遊戲來幫助了解Omicron的傳播。表達我們遊戲時代(The Age of Gaming)可視化的開始。([email protected] <mailto:[email protected]> )
