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☆☆☆☆☆

出版者:Graphics Pr

作者:Edward R. Tufte

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2001-1

价格:USD 40.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780961392147

丛书系列:

图书标签:

Visualization
数据可视化
设计
可视化
信息设计
数据表现
数据
design
数据可视化
统计学
信息设计
图表
定量信息
可视化技术
学术书籍
数据展示
图表设计
可视化

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具体描述

The classic book on statistical graphics, charts, tables. Theory and practice in the design of data graphics, 250 illustrations of the best (and a few of the worst) statistical graphics, with detailed analysis of how to display data for precise, effective, quick analysis. Design of the high-resolution displays, small multiples. Editing and improving graphics. The data-ink ratio. Time-series, relational graphics, data maps, multivariate designs. Detection of graphical deception: design variation vs. data variation. Sources of deception. Aesthetics and data graphical displays.

This is the second edition of The Visual Display of Quantitative Information. Recently published, this new edition provides excellent color reproductions of the many graphics of William Playfair, adds color to other images, and includes all the changes and corrections accumulated during 17 printings of the first edition.

This book celebrates escapes from the flatlands of both paper and computer screen, showing superb displays of high-dimensional complex data. The most design-oriented of Edward Tufte's books, Envisioning Information shows maps, charts, scientific presentations, diagrams, computer interfaces, statistical graphics and tables, stereo photographs, guidebooks, courtroom exhibits, timetables, use of color, a pop-up, and many other wonderful displays of information. The book provides practical advice about how to explain complex material by visual means, with extraordinary examples to illustrate the fundamental principles of information displays. Topics include escaping flatland, color and information, micro/macro designs, layering and separation, small multiples, and narratives. Winner of 17 awards for design and content. 400 illustrations with exquisite 6- to 12-color printing throughout. Highest quality design and production.

Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative is about pictures of verbs, the representation of mechanism and motion, process and dynamics, causes and effects, explanation and narrative. Practical applications and examples include statistical graphics, charts for making important decisions in engineering and medicine, technical manuals, diagrams, design of computer interfaces and websites and on-line manuals, animations and scientific visualizations, techniques for talks, and design strategies for enhancing the rate of information transfer in print, presentations, and computer screens. The use of visual evidence in deciding to launch the space shuttle Challenger is discussed in careful detail. Video snapshots show redesigns of a supercomputer animation of a thunderstorm. The book is designed and printed to the highest standards, with luscious color throughout and four built-in flaps for showing motion and before/after effects.

《数据可视化：洞察、表达与决策》在信息爆炸的时代，如何从海量的数据中提取有价值的洞察，并有效地传达给他人，是现代社会面临的一项核心挑战。本书《数据可视化：洞察、表达与决策》并非一本关于统计学理论或数学公式的枯燥论述，而是一次深入探索视觉化语言力量的旅程，旨在揭示如何通过精心设计的图像，将复杂的数据转化为清晰、直观且富有说服力的信息。本书的核心理念在于，人类大脑在处理视觉信息时具有天然的优势。一张精心构思的图表，往往比冗长的文字或冰冷的数字更能触动人心，更能激发思考。我们相信，优秀的数据可视化不仅仅是“好看”，它更是一种强大的思维工具，能够帮助我们发现数据背后隐藏的模式、趋势和异常，从而做出更明智的决策。第一部分：洞察——看见数据的语言在信息海洋中航行，首先需要掌握的是辨别方向的能力。这一部分将引导读者认识数据本身所蕴含的丰富信息，并学习如何运用视觉化的思维去“阅读”数据。我们将探讨：数据的本质与类型：了解不同类型的数据（如分类数据、数值数据、时间序列数据）及其各自的特点，这是选择合适可视化方法的起点。发现隐藏的模式：如何通过初步的视觉探索，识别出数据中的聚类、离散点、相关性等重要特征。我们会介绍一些基础的可视化手法，如散点图、直方图、箱线图等，并讲解它们在揭示数据分布、比较不同组别等方面的作用。识别异常与趋势：劣质的可视化往往会掩盖住重要的异常值或错误的趋势。本部分将聚焦于如何通过有效的视觉编码，突出这些关键信息，帮助读者迅速捕捉数据的“信号”。数据故事的萌芽：任何数据背后都可能隐藏着一个引人入胜的故事。我们将引导读者思考，从数据中看到的现象，可能代表着怎样的现实世界问题，为后续的表达打下基础。第二部分：表达——构建清晰的视觉叙事有了初步的洞察，接下来便是如何将这些洞察转化为易于理解的视觉语言。这一部分将是本书的重点，我们将深入探讨数据可视化的原则、技巧和最佳实践，以确保信息能够准确、高效地传达：选择最恰当的可视化类型：面对不同的数据和传播目的，存在着形形色色的图表类型。我们将详细介绍各种常用图表（如条形图、折线图、饼图、面积图、地图、网络图等）的适用场景、优缺点，并提供选择建议，避免“万能图表”的误区。编码的艺术：颜色、形状、大小、位置等视觉元素是构建图表的基石。我们将深入剖析如何巧妙地运用这些编码方式，将数据维度映射到视觉属性上，使其既准确又不失美观。强调避免使用可能引起误导的颜色方案，以及如何通过视觉层次来引导观众的注意力。简洁至上： “少即是多”是数据可视化的黄金法则。我们将阐述如何去除图表中的冗余信息，聚焦于核心数据，让观众能够快速抓住重点，避免不必要的干扰。强调与对比：如何通过视觉手段，突出关键数据点，展示不同数据之间的对比关系，从而增强信息的冲击力和说服力。设计原则的应用：借鉴平面设计和认知心理学的原理，我们将探讨对齐、留白、字体选择、标注的重要性，以及如何创建一个既专业又吸引人的图表。动态与交互的魅力（简介）：在数字时代，动态图表和交互式可视化为信息传达带来了新的维度。我们将初步介绍这些技术如何能够提供更深入的探索体验，尽管详细的技术实现超出了本书的范畴。第三部分：决策——从信息到行动的飞跃数据可视化并非终点，而是通往更明智决策的桥梁。在这一部分，我们将探讨如何利用生成的可视化成果，推动有效的沟通和深入的思考，最终实现行动的转化：为特定受众定制可视化：不同的受众拥有不同的知识背景和关注点。我们将讨论如何根据目标受众的需求，调整可视化图表的复杂度和侧重点，确保信息能够被准确理解和接受。构建数据驱动的报告与演示：如何将多个可视化图表有机地组织起来，形成一个连贯、有逻辑的数据故事，用于报告、演示或出版物中。解读与批判性思考：学习如何以批判性的眼光审视收到的可视化信息，辨别其中可能存在的偏见或误导，从而做出更客观的判断。可视化在不同领域的应用：简要介绍数据可视化在商业分析、科学研究、公共政策、新闻报道等各个领域的重要作用，激发读者将其应用于自身工作和学习中。持续学习与发展：数据可视化是一个不断发展的领域。我们将鼓励读者保持好奇心，关注新的工具、技术和趋势，不断提升自己的可视化能力。本书的价值：《数据可视化：洞察、表达与决策》是一本面向所有希望更好地理解和利用数据的人的书。无论您是数据分析师、市场营销人员、产品经理、研究学者，还是任何一个需要与数据打交道并希望清晰传达信息的人，本书都将为您提供一套行之有效的工具和思维框架。通过学习本书，您将能够：更敏锐地发现数据中的机遇与风险。更清晰、更具说服力地表达您的观点。做出更明智、更基于证据的决策。在信息洪流中保持清醒的头脑，做出更有效的沟通。我们相信，掌握了数据可视化的艺术，就如同获得了一把开启信息宝库的金钥匙。本书旨在为您提供这把钥匙，并指引您探索数据世界的无限可能。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

原文链接在：http://lijuan.yo2.cn/2008/06/30/reading-the-visual-display-of-quantitative-information/ 这本书的核心思想就是下面这两点： 1. 真实：“Graphical excellence requires telling the truth about the data.” 2. 简明：“Graphical excellence is that...

评分☆☆☆☆☆

暑假实习期间看完这本书，因为这本书是在太好，又没人写过，于是把处女评给它了。这本书绝对是一本信息可视化的经典之作，但是实在不觉得这本书跟HCI或者UX有太大的联系。总的来说，作者在书中传达的观点即是：图表设计的目的既是让读者能快速地获取真实而丰富的信息。因...

评分☆☆☆☆☆

本来抱着很大的期待找来了这本书，以后会从中看到很多心理学研究的应用。但是实际内容有点让我失望。虽然我也同意在表达信息时应该简明，但是作者为了突触简明，竟然一味的在缩小墨水用量。这样做确实使得（数据墨水/全部墨水）提高了，却损伤了表达信息时需要注意的其他...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《The Visual Display of Quantitative Information》，光是这个标题就充满了力量感，仿佛在预示着一场关于数据视觉化的深刻变革。作为一名热衷于探索信息呈现方式的读者，我一直认为，数据本身是静态的，而可视化则是赋予它生命力的魔法。我期待这本书能够揭示这种魔法的奥秘，让我从“为什么”和“如何做”两个层面都获得提升。我好奇作者会如何定义“定量信息”，以及在如此广泛的范畴内，哪些类型的可视化是最为有效和具有代表性的。书中会不会涉及一些关于认知心理学的原理，解释为什么某些视觉元素能够更有效地触达我们的思维？比如，颜色、形状、大小这些基本元素，它们组合在一起时，会产生怎样的心理效应？我设想，书中可能还会对一些历史上的重要数据可视化作品进行深入的研究，分析它们在当时社会背景下的意义，以及它们对后世产生的深远影响。是那些影响舆论的图表，还是揭示科学规律的示意图？我期待作者能提供一个历史的视角，让我看到可视化发展的脉络。同时，我也希望书中能够提供一些实用的工具或方法论，让我在实际工作中能够立刻上手，创造出更出色的可视化成果。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《The Visual Display of Quantitative Information》这个书名，自带一种权威感和专业度，让我对它寄予厚望。我一直相信，数据可视化不仅仅是技术活，更是一门艺术，需要严谨的逻辑思考与非凡的创造力相结合。我非常期待在这本书中能找到一种平衡，既有对数据科学严谨的分析，又不失对视觉美学的追求。我会仔细审视书中关于“信息”的定义，它不仅仅是数字，更是数字背后所代表的含义和关系。我猜测，作者会强调“少即是多”的原则，避免信息过载，力求将最核心的信息以最简洁、最优雅的方式呈现出来。我好奇书中会不会探讨一些关于“最小有效可视化”的理念，即在满足信息传达需求的前提下，尽可能地精简设计元素，避免不必要的干扰。同时，我也会关注书中关于“受众”的考量，不同的受众群体，对信息的理解能力和关注点是不同的，优秀的可视化应该如何针对性地进行设计？我设想，这本书可能会包含一些关于“用户体验”的讨论，如何让读者在与图表的互动中获得流畅、愉快的体验。我期待它能教会我如何用最小的力气，达到最大的沟通效果。

评分☆☆☆☆☆

一本名为《The Visual Display of Quantitative Information》的书，听名字就让人充满期待，仿佛打开了一扇通往数据可视化世界的大门。我一直对如何将复杂的数字信息以直观、易懂的方式呈现出来深感兴趣，而这本书似乎正是解决这个难题的宝典。想象一下，那些枯燥的统计数据，在作者的巧手下，将变成生动形象的图表，仿佛一个个故事在眼前娓娓道来。我尤其期待书中能够深入探讨如何选择最合适的图表类型来表达不同的数据关系，是柱状图、折线图、散点图，还是更复杂的图形，书中会给出怎样的指导？我猜测，作者一定会在书中强调清晰度和准确性的重要性，毕竟，一个误导人的图表比没有图表还要糟糕。同时，我也好奇书中会不会触及视觉设计的原则，比如色彩的运用、字体的选择、元素的布局等等，这些看似细枝末节的方面，往往能极大地影响信息的传达效果。我希望这本书不仅是理论的阐述，更能提供丰富的案例分析，让我能够看到真实世界中优秀的可视化作品，从中汲取灵感，学习经验。我设想，阅读这本书的过程，就像是在一次精心策划的数据探索之旅，每一步都充满了发现的乐趣，每一次的图表解读都像是在解开一个有趣的谜题。我期待它能教会我如何“看懂”数据，更能教会我如何“讲述”数据。

评分☆☆☆☆☆

《The Visual Display of Quantitative Information》这个书名，对于我来说，就像是一张藏宝图的引子，激发了我对隐藏在数字海洋中的宝藏的无限遐想。我一直认为，数据的力量在于其洞察力，而洞察力最终需要通过可视化的形式才能被广泛而有效地传递。我期待这本书能为我提供一种全新的视角，让我能够以更加敏锐和深刻的方式去理解和解读数据。我好奇作者会如何阐释“定量信息”的本质，它是否仅仅是数值的集合，还是包含了更深层次的结构和模式？我猜测，书中可能会深入探讨那些能够揭示数据内在联系和趋势的图形，例如那些能够展现时间序列变化的折线图，或是能够揭示变量之间相关性的散点图。我期待作者能够分享一些关于“有效传达”的原则，如何确保图表所传达的信息是清晰、准确且无歧义的。我设想，书中可能会包含一些关于“误读”的讨论，以及如何通过设计来避免潜在的误读和曲解。我尤其希望，这本书能教会我如何不仅仅是“看”懂图表，更能“感受”图表背后的故事，从而做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《The Visual Display of Quantitative Information》在我脑海中勾勒出了一幅画面：数据不再是冰冷的数字，而是化作了跳跃的线条、缤纷的色块，它们在纸面上舞动，诉说着隐藏在背后的秘密。我坚信，好的可视化能够瞬间抓住人眼球，并在大脑中留下深刻的印象，而糟糕的可视化则如同噪音，干扰思考，甚至误导判断。因此，我非常渴望在这本书中找到如何规避这些陷阱的智慧。我猜想，书中会深入剖析那些经典的可视化案例，分析其成功之处，以及可能存在的不足。是历史悠久的地图，还是现代复杂的网络图？它们是如何在有限的空间内，传达出如此丰富的信息量的？我期待作者能分享一些关于“说故事”的技巧，如何让图表不仅仅是数据的堆砌，而是具有逻辑性和情感的叙事。比如，如何通过视觉的引导，让读者自然而然地跟随图表的脉络，最终理解核心的洞见。我尤其好奇，书中会不会探讨一些关于“欺骗性”可视化的问题，以及如何识别和抵制它们。毕竟，信息的传播过程中，真相与伪装常常只有一线之隔。我设想，读完这本书，我将能更敏锐地审视我看到的每一个图表，并能自信地创造出更具说服力和影响力的可视化作品。

评分☆☆☆☆☆

深受启发

评分☆☆☆☆☆

在上图看完的第一本书~ graph integrity 和 data-ink ratio 部分讲挺好的，大意是不要制造会引起误会的图表，以及去除图表中无意义的部分使用户很专注。不足之处在于只讲了很少的几个方面，没有华尔街那本系统性强。

评分☆☆☆☆☆

很认真的读了，作为对建筑diagram的启发，以及如何用数据表达图标。经典

评分☆☆☆☆☆

几大原则：信息不能失真 (Lie factor)、信息量最大化 (Data-ink)、通常选用黄金比例做图表(1.618:1)

评分☆☆☆☆☆

Easy to read, nicely printed.