如何用有趣的可视化方式来表达不同人群的网购特征？

在数据团的上一篇文章《该如何面对这个残酷的世界？》中，我们编写了计算机程序，对不同机制下的社会财富分配进行了情景模拟。不过，由于真实社会远比模型假设要复杂，模拟结果仍有诸多不完善之处。

今天，我们就用某理财类app和某大型网购平台的用户个人数据来看看，相对真实的社会财富分配是什么样的？

在这张图上，绘图区的上半部分是每个用户的财富值排名（不同的颜色代表不同财富值的人口），下半部分是一张中国地图。每一根线条，都连接着一位用户的财富排名及其所在地。如此，我们就得到了财富值的地域分布。

从这张图上，我们可以清楚地看到，顶级富人是很少的（红色），且顶级富人集中的地区只在于北上广深；次一级的富人（橙色）在一线城市和多个二线城市有密集分布；中产和穷人则在全国各地都有分布。总的来说，越是富人、分布越集中；越是穷人、分布越分散和平均。

看完地域分布，我们再来看看财富与年龄的关系。

可以看到，财富值在不同年龄段人口的分布也是极不均衡的。

不同年龄和性别组的人，网购习惯有什么不同吗？为了探究这种变化，我们使用了某大型电商平台在2016年5月-11月的用户行为数据。

我们把网购用户按性别和年龄分为若干组，分别统计了每组的网购行为（网购行为又分为购买、收藏两种）。可以绘制出每组人每天的网购行为曲线：

（说明：红色为女性组，青色为男性组。横轴为月份，纵轴为人均日均购买或收藏的商品数量。彩色线条为购买量，灰色线条为收藏量。）

把这张图拆解来看，我们可以得到许多信息。比如，每组人购买和收藏商品的习惯不同。

我们以正方形的面积大小代表商品数量的多少。其中，购买量为实心填色的正方形，收藏量为空心虚线的正方形。如果虚线正方形面积大于填色正方形，说明该组人收藏的商品比购买的要多；如果填色正方形面积大于虚线正方形，则说明购买比收藏的商品要多。

可以看到：

• 女性的收藏商品数和购买商品数都始终高于男性。男性的商品购买量始终高于收藏量，女性的商品收藏量始终高于购买量。
  

• 商品收藏量与购买量的关系随着年龄变化。青年群体收藏了远多于他们实际购买的商品，中年群体购买了多于收藏量的商品，老年群体（尤其是老年女性）的收藏与购买数量则趋于平衡。

从青年到中年到老年，是一次从囊中羞涩到有钱任性，再到精打细算的历程。

对于囊中羞涩或者精打细算的用户来说，最关注的事情莫过于打折。而在各种打折促销活动中，“双11”无疑是最为浓墨重彩的一笔。

我们统计了这半年中每个月卖出的商品数量，用方块代表商品。哪个月卖出的商品多，它对应的方块就多：

可以看到，11月卖出的商品数量，几乎等于前5个月的总和！而双11当天的销量，是平日销量的100倍还要多！

有没有觉得很震撼？

震撼到你的，是双11，还是我们的图表呢？

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