鲜活的数据

数据可视化指南

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作品简介

在生活中,数据几乎无处不在,任我们取用。然而,同样的数据给人的感觉可能会千差万别:或冰冷枯燥,让人望而生畏、百思不解其意;或生动有趣,让人一目了然、豁然开朗。为了达到后一种效果,我们需要采用一种特别的方式来展示数据,来解释、分析和应用它。这就是数据可视化技术。

Nath an Yau是这一创新领域的先锋。在本书中,他根据数据可视化的工作流程,先后介绍了如何获取数据,将数据格式化,用可视化工具(如R)生成图表,以及在图形编辑软件(如Illustrator)中修改以使图表达到最佳效果。本书介绍了数十种方法(如柱形图、饼图、折线图和散点图等),以创造性的视觉方式生动讲述了有关数据的故事。

Nathan Yau 加州大学洛杉矶分校统计学专业在读博士、超级数据迷,专注于数据可视化与个人数据收集。他曾在《纽约时报》、CNN、Mozilla和SyFy工作过,认为数据和信息图不仅适用于分析,用来讲述与数据有关的故事也非常合适。Yau的目标是让非专业人士读懂并用好数据。

向怡宁 交互和视觉设计师、摇滚乐手,同时还热衷于翻译和写作。著有《Flash组件、游戏、SWF加解密》及《就这么简单:Web开发中的可用性和用户体验》,译有《奇思妙想:15位计算机天才及其重大发现》、《瞬间之美:Web界面设计如何让用户心动》、《网站设计解构:有效的交互设计框架和模式》、《网站搜索设计:兼顾SEO及可用性的网站设计心得》等书。

作品目录

  1. 鲜活的数据
  2. 引言
  3. 可视化
  4. 学习数据
  5. 如何阅读本书
  6. 第1章用数据讲故事
  7. 1.1不只是数字
  8. 1.1.1 新闻报道
  9. 1.1.2 艺术
  10. 1.1.3 娱乐
  11. 1.1.4 引人注目
  12. 1.2我们要寻求什么
  13. 1.2.1 模式
  14. 1.2.2 相互关系
  15. 1.2.3 有问题的数据
  16. 1.3设计
  17. 1.3.1 解释编码
  18. 1.3.2 标注坐标轴
  19. 1.3.3 确保几何上的正确性
  20. 1.3.4 提供数据来源
  21. 1.3.5 考虑你的受众
  22. 1.4小结
  23. 第2章 处理数据
  24. 2.1 收集数据
  25. 2.1.1 由他人提供
  26. 2.1.2 寻找数据源
  27. 2.1.3 自动搜集数据
  28. 2.2 设置数据的格式
  29. 2.2.1 数据格式
  30. 2.2.2 格式化工具
  31. 2.2.3 用代码来格式化
  32. 2.3 小结
  33. 第3章 选择可视化工具
  34. 3.1 开箱即用的可视化工具
  35. 3.1.1 可选项
  36. 3.1.2 取舍
  37. 3.2 编程工具
  38. 3.2.1 可选项
  39. 3.2.2 取舍
  40. 3.3 绘图软件
  41. 3.3.1 可选项
  42. 3.3.2 取舍
  43. 3.4 地图绘制工具
  44. 3.4.1 可选项
  45. 3.4.2 取舍
  46. 3.5 衡量各种可选项
  47. 3.6 小结
  48. 第4章 有关时间趋势的可视化
  49. 4.1 在时间中寻求什么
  50. 4.2 时间中的离散点
  51. 4.2.1 柱形
  52. 4.2.2 柱形的堆叠
  53. 4.2.3 圆点
  54. 4.3 延续性数据
  55. 4.3.1 点与点相连
  56. 4.3.2 一步一个台阶
  57. 4.3.3 平滑和估算
  58. 4.4 小结
  59. 第5章 有关比例的可视化
  60. 5.1 在比例中寻求什么
  61. 5.2 整体中的各个部分
  62. 5.2.1 饼图
  63. 5.2.2 面包圈图
  64. 5.2.3 比例中的堆叠
  65. 5.2.4 层级和矩形
  66. 5.3 带时间属性的比例
  67. 5.3.1 堆叠的延续
  68. 5.3.2 逐点详述
  69. 5.4 小结
  70. 第6章 有关关系的可视化
  71. 6.1 在关系中寻求什么
  72. 6.2 关联性
  73. 6.2.1 更多的圆点
  74. 6.2.2 探索更多的变量
  75. 6.2.3 气泡
  76. 6.3 分布
  77. 6.3.1 老式的分布图表
  78. 6.3.2 有关分布的柱形
  79. 6.3.3 延续性的密度
  80. 6.4 对照和比较
  81. 多个分布图表
  82. 6.5 小结
  83. 第7章 发现差异
  84. 7.1 在差异中寻求什么
  85. 7.2 在多个变量间比较
  86. 7.2.1热身
  87. 7.2.2 相面术
  88. 7.2.3 星光灿烂
  89. 7.2.4 平行前进
  90. 7.3 减少维度
  91. 7.4 寻找异常值
  92. 7.5 小结
  93. 第八章 有关空间关系的可视化
  94. 8.1 在空间中寻求什么
  95. 8.2 具体位置
  96. 8.2.1 找到纬度和经度
  97. 8.2.2 单纯的点
  98. 8.2.3 有大有小的点
  99. 8.3 地区
  100. 根据数据来着色
  101. 8.4 跨越空间和时间
  102. 8.4.1 系列组图
  103. 8.4.2 抓住差额
  104. 8.4.3 动画
  105. 8.5 小结
  106. 第9章 有目的地设计
  107. 9.1 让自己作好准备
  108. 9.2 让读者作好准备
  109. 9.3 视觉提示
  110. 9.4 好的可视化
  111. 9.5 小结

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  1. 《美国统计摘要》(The Statistical Abstract of the United States)就含有数百个数据表格(见图0-3),但没有任何图表。34 人
  2. 统计学其实是在用数据讲故事。我们手头的大堆数据反映了真实的世界,然后我们对它们进行分析,得到的不只是数据的关联性,我们还能了解到身边正在发生什么。3 人
  3. 应用编程接口2 人
  4. 数据就静静地待在我们生活的每一个角落。2 人
  5. 把数字置于视觉空间中,我们的大脑或者读者的大脑就会更容易发现其中潜藏的模式。人类对图形的理解能力确实很强,往往能够从中发现一些通过常规统计方法很难挖掘到的信息。2 人
  6. John Tukey2 人
  7. 在传统媒体向网络媒体转型的过程中,图形的应用变得更加普及。如今的新闻机构中都已设立了专门处理交互、图表或地图数据的各种部门,比如《纽约时报》就专门为“计算机辅助报道”成立了一个新闻编辑部,旗下的记者都专注于用数据来报道新闻。而《纽约时报》的图形编辑部处理起大量数据来也同样得心应手。2 人
  8. 图表和图形逐渐也超出了工具的范畴,发展为传达理念的载体。GraphJam和Indexed之类的网站就喜欢运用文氏图、饼图等形式来戏谑流行歌曲及文化,用红白黑等颜色组合来讥讽政客,或者谴责虐待动物的行为。我自己也在这个方向上作了一些尝试,在FlowingData上发表了系列漫画Data Underload(数据低负荷)。在图0-5中,我用图形表现了美国电影协会评选出的一些经典电影台词——非常无厘头,但很有趣(至少对我来说如此)。2 人
  9. 我们绘制演示用的图例也好、进行数据分析也好、用数据来报道新闻也罢,最终其实都是在寻求真相2 人
  10. 永远都要让数据说话。2 人

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