跟着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化范畴现在正处在飞速地开展之中。

  ProPublica的查询记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在全球深度报导大会上共享了他们对当时数据可视化趋势的一些观念。

  Groeger表明，现在的可视化技能水平现已远远超出了Google Maps，并且每天都会出现许多实验性的技能。 “现在你能够用地图来讲故事。例如，蒂姆·华莱士制造的这张地图就依据每个洲的投票状况来展示美国的疆域状况。”

  有一些规划师正在测验经过在地图中增加数据来阐明不同区域的计算状况。这关于推举地图来说是一个十分盛行技能，但这也适用于其他一些类型的计算。Groeger说到，在上曾刊登过一个用于阐明新驾照需求的驾照计算地图，这是一个十分不错的比如。

  Pong表明，尽管记者能够运用的敞开数据越来越多，并且这对数据的可视化也是有利的，但这也一起意味着每个记者都在运用相同的数据。要让自己的报导异乎寻常，就必须要创立自己的数据集。创立自己的数据集的一种办法是将多个数据集组合在一起，但有的时分，最好仍是创立自己共同的数据集。

  金融时报曾刊载过一篇有关数据驱动的故事和我国熊猫交易的可视化数据的文章。

  Pong表明，另一种越来越盛行的技能是将“非标准数据”变成可用的数据集。这方面的一个比如是Pudding公司提出的电影对线个剧本，并按性别进行划分来创立电影剧本的视觉展示作用。

  Groeger指出，招引读者的风趣的视觉技能之一便是“由你来画”图表，即在向读者展示数据之前首要要求他们进行输入。 “这个技能并不仅仅向他们展示数据，让他们重视在数据点上，而是鼓舞读者首要幻想一下数据应该什么样的，即便他们并不知道底层数据的姿态。”

  “”上也曾出现过相似的比如，“家庭收入怎么影响孩子上大学的时机”。该文章首要让读者画出家庭收入与上大学之间的联系。一旦读者画出了自己的曲线，实在的数据就会展示出来。别的，读者还能够看到其他读者的猜测以及他们是怎么比较的。

  Pong指出：“咱们并不是常常把数据和情感放在同一句话中，可是将数据和情感一分为二在很大程度上是过错的。” 她说，数据可视化可用来投合人们的情感，让他们能够更好知道主题。

  Federica Fragapane和Alex Piacentini的“道路背面的故事”便是一个很好的比如，这是一个有关追寻六名寻求保护者前往意大利的视觉故事。 Pong说：“这仅仅一份数据，可是它展示出了许多的细节，并鼓舞读者参加到故事中来。”

  相同的，的“性别薪酬差异”采用了相对笼统的数据集，并将其可视化，以使得数据的现实意义变得愈加显着。而英国“金融时报”的“Uber游戏”则约请读者来知道Uber司机，由于他们在零工经济中扮演了工人的人物。

  Pong表明，越来越多的数据可视化规划人员需求考虑他们的著作怎么在移动设备上展示。有一种办法是为桌面供给完好、具体的可视化，然后为移动设备将图形分解为一些根本的图形，并用不同的数据表现出来。

  国家地理在“苏格兰的荒野”中运用了这种技能。在桌面版别中有一个包括多层数据的苏格兰高度具体的地图。而在移动设备上，大地图被分红多个根底地图，每个地图展示的数据不同。

  金融时报的“一带一路”则运用了不同的技能。它的桌面版别把屏幕分红了左右两部分，左边的地图会跟着浏览器的翻滚而改动。而在移动设备上，地图固定在屏幕的顶部，跟着浏览器的翻滚而改变。

  Pong说：“现在，在移动设备上完成可视化依然十分困难，可是它一向都在不断地开展，人们研讨新技能的脚本不会中止。”

  Groeger指出，数据可视化的趋势之一便是简化。 “在某些方面，这可能是对张狂、杂乱的可视化的一种解决方案。并且，简略的可视化作用在手机上的作用往往更好。” 的“有关美国许多枪击案的社论”便是一个很好的比如。该图形由存在枪击案的月份组成，并杰出显现有枪击案的那一天。 Groeger说：“日历是数据可视化简略而又强壮的表现办法。 这是的一篇社论，这张图阐明晰能够将数据压缩成一张图表，并表达出作者的观念。”

  Groeger说，小图是以可视办法出现数据的一种风趣的办法。 “运用这种技能，相同的图画会一遍又一遍地重复（运用不同的数据），这样大脑就能够出现出细小的改变。”

  的“足球运动员的脑部损伤”运用了这种技能，110名足球运动员的大脑并排显现在一起，因而，它们之间的改变很简略看出来。

  Groeger指出，尽管大多数的数据可视化涉及到杂乱的编程，但Gif也能够是一个有用的表明东西。 Gif是一种简略易懂的概念解说办法。科学杂志的“鸡蛋”运用了许多循环播映的Gif动画来解说鸡蛋是怎么翻滚的、不同钙含量的鸡蛋的形状有何不平等问题。