在這個 COVID-19 時代，冒著重複一個已經被重複的點的風險，關於人類的數字數據有時會掩蓋實際事件的背景。 另一方面，圖形可以揭示背景並闡明數據，而數字本身不能而且可以闡明數據中的故事。
為了說明這一點，讓我們回到另一個歷史事件。 1912 年 4 月 15 日，皇家郵輪泰坦尼克號在其處女航中不幸沉沒在北大西洋。 當它的 2,224 名乘客離開英國南安普頓前往紐約時，當時人們認為它不會沉沒。 超過 1,500 名乘客在沉沒中喪生，成為和平時期最致命的海上災難之一。 以下是與皇家郵輪泰坦尼克號上的生存相關的一些關鍵變量的匯總表。 通過一些工作，您可能會找出最差和最好的死亡率結果組及其人口統計數據，但僅使用表格並不簡單。
除了上表之外，請考慮下圖。 這是一個平行情節。
這個平行圖由彎曲的帶和鮮豔的顏色組成。 該情節在一張圖片中展示了 100 多年前 1912 年 4 月 14 日在北大西洋的皇家郵輪泰坦尼克號上展開的一些關鍵生存預測因素。 事實證明，你是誰與你的生存概率有關。 讓我解釋。
筆記：我建議你在另一個瀏覽器窗口中打開上面的平行圖. 本文的其餘部分將引用此圖。 這將節省您在解釋圖表時滾動的時間。
如何閱讀平行圖
您可以從右到左或從左到右閱讀此圖。 讓我們從右到左閱讀，因為生存問題是這裡的關鍵，所以讓我們從那裡開始。 首先，查看右下角的標籤，上面寫著“倖存”，然後垂直向上移動你的眼睛。 您應該看到帶的垂直寬度以“no”為中心更大。 這些代表船上所有沒有倖存的人。
當您繼續垂直向上移動眼睛時，您會開始看到以“是”為中心的條帶寬度。 這些是倖存下來的人。 哪個頻段更寬（垂直來說）？ 您應該會看到以“yes”為中心的條帶的垂直寬度變小了。 您會立即看到更多的人沒有倖存下來，因為“否”周圍的條帶寬度大於“是”周圍的條帶寬度。
在每組波段中，您可以看到顏色描繪。 每種顏色代表每位乘客（包括機組人員）所在的班級組。 從標有“Class”的圖例可以看出，藍色是 crew，紅色是第一位，綠色是第二位，紫色是第三位。 可能跳出頁面的是相對於該組中倖存的人數而言，死亡的大量船員（藍色）。 大多數船員都遇難了。
現在考慮每個生存組中“類別”的相對比例。 為此，請將您的眼睛移至圖表左下角的“類”標籤。 然後垂直向上移動你的眼睛。 每個組的寬度不同，代表每個類的個體數量。 最小的帶寬是對應於這兩個類的第一個（紅色帶）和第二個（綠色帶）。 最大的波段寬度是船員（藍色波段）和第三波（紫色波段）。
現在，從左到右並跟隨船員（藍色）樂隊閱讀，您可以為該組構建自然語言敘述。 這是平行圖的一個強大功能。 敘述聽起來可能是這樣的：
“船員是泰坦尼克號上最大的單一‘階級’群體，他們都是成年人。 大多數船員都是男性。 大多數船員都遇難了，只有極少數男性和女性倖存下來。”
讓我們為班級組“第三”再讀一篇。 同樣，從左到右閱讀，按照第三類（紫色）樂隊：
“三等艙是泰坦尼克號上第二大單一‘階級’群體，他們大多是成年人，但也有相當數量的兒童。 三等艙大部分是男性。 大多數三等生都遇難了，但有一小部分男女成年人和一些兒童倖免於難。 鑑於三等艙乘客人數眾多，與頭等艙或二等艙乘客相比，倖存下來的人所佔比例較小。”
如果您有興趣製作這個平行圖，製作它的說明和泰坦尼克號數據示例摘自JMP 基礎，第三版. 您可以在第 3 章中找到這個簡單示例和許多其他示例，圖索引. 您還可以在以下位置找到平行圖的源數據和示例JMP 文檔，或者您可以從我在JMP公共.
在上面的平行圖中，您會在每個 X 變量的圖頂部看到小箭頭。 它們看起來像這樣：
這些箭頭表示列的排序順序。 如果您單擊“性別”箭頭，彩色條帶的垂直順序將在其下方垂直反轉。 這產生了一個平行圖，強調了大多數船員沒有倖存的信息。 這是將“性別”的箭頭方向從上更改為下的結果：
現在有了這個新的視覺效果，您可以更好地了解船員的可怕處境。 從左到右閱讀，代表船員的寬藍色帶從左到右以幾乎相同的垂直寬度延伸，直到它與“性別”變量相交，其中一小部分男性向上分支到“倖存”。 但正如你所見，大多數船員都遇難了。 如果你仔細看，你會看到一條非常細的藍色帶，代表同樣倖存下來並向上分支到女性節點的女性船員。
測驗：二等艙的生存情況如何？ 提示：從左到右跟隨綠色條帶。
結論
圖形可以用數字本身無法做到的方式闡明數據，並為數據中的故事提供更豐富的背景信息。 此處顯示的交互式平行圖在講述有關數據的故事時特別有用。 實際上， JMP出於這個原因，通常會為大多數輸出提供圖表和數字摘要。 在這種情況下，平行圖連同數字摘要講述了一個更完整的關於泰坦尼克號船上倖存者的故事。
我要感謝我的合著者@susan_walsh1和@curt_hinrichs感謝他們幫助起草這篇文章。
