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。他创建了一个设计、可视化和统计方面的博http://flowingdata.com,你可以从中欣赏到他最新的数据可视化实验作品。
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。他认为“一个不会弹吉他的设计师不是个好译者”。
粗略将书看了一遍,着重看了几个例子的实现,还没动手实践。贯穿书中的数据可视化标准步骤可能就是:Python采集数据,R生成草图,最后illustrator refine。 后面计划将书中实例都好好实践一遍,细细评味下书中对各种chart的选择、评价...
评分在多看买的电子版,闲时翻翻,看了一半。 鲜活的数据没有感觉到,倒是介绍了一些工具,Python/R/Illustrator/Flash/ActionScript。 不喜欢代码的人,一目十行略过;不喜欢 Illustrator 的人,也差不多。 我呢,既不想了解 Illustrator,暂时也没有计划学习 R,更关注数据的可视...
评分作者的统计学背景为这本书定下了很好的基础, 如果只是一个图形设计师, 写不出这种书. 因为数据可视化要做得好, 数学非常重要, 在这本书里面, 简单来说, 就是得懂些R的用法, 需要会写一些简单的命令和代码. 可视化见过的多了, 图表见过的多了, Excel见过的多了, 但在同一本书里...
评分一些图形对于R用户来说,不是有多难,没有看到用巧思妙想来展示可视化数据化,图!=可视化。这一点我个人有点体会。比如http://xccds1977.blogspot.com/2012/07/blog-post_26.html这篇文章,粗看很炫,可实际效用多少呢,满屏满屏的线条,能说明什么呢。 这里无意冒犯谁,因为...
评分本书介绍了数据可视化的常用工具,基本以R语言为例介绍不同类别的数据可视化场景的解决方案。可以看作数据可视化工具清单。已经看过一遍,估计以后还会经常拿出来翻翻。 另外这本书在图灵网站上可以买到电子版,PDF的,看着挺舒服的。
: TP274/7712
评分学编程
评分入门
评分应该在分析和呈现方式上多着笔墨,实际上大多数笔墨都费在技术手段上了。
评分新技能get
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度,google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有