具体描述
这是一本教我们如何制作完美可视化图表，挖掘大数据背后意义的书。作者认为，可视化是一种媒介，向我们揭示了数据背后的故事。他循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。本书让我们知道了如何理解数据可视化，如何探索数据的模式和寻找数据间的关联，如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式，有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些工具各有怎样的利弊。
作者给我们提供了丰富的可视化信息以及查看、探索数据的多元视角，丰富了我们对于数据、对于可视化的认知。对那些对设计和分析过程感兴趣的人，本书无疑就是一本必读书。
作者简介
邱南森（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。
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。
目录信息
第1章 你真的理解数据了吗
数据表达了什么 /6
数据的可变性 /20
数据的不确定性 /29
数据所依存的背景信息 /36
第2章 数据引导可视化设计
新数据研究需要新工具 /45
信息图形和展示 /57
可视化的娱乐性 /66
走进数据艺术的世界 /72
日常生活中的可视化 /80
第3章 掌握可视化设计的原材料
各种可视化组件 /89
整合可视化组件 /108
第4章 不了解数据，一切皆是空谈
数据可视化的过程 /128
分类数据的可视化 /134
时序数据的可视化 /144
空间数据的可视化 /156
多元变量 /166
数据的分布 /179
第5章 让可视化设计更为清晰
建立视觉层次 /192
增强图表的可读性 /195
高亮显示重点内容 /211
注解可视化表达了什么 /217
从不同角度做一些计算 /223
第6章 别忘了，你是为读者进行可视化设计
可视化时常见的错误 /230
读者不同，数据展示方式不同 /242
需要注意的事项 /245
可视化步骤的整合 /255
第7章 将可视化进行到底
可视化工具 /264
编程工具 /268
插图工具 /274
数据统计 /274
结语 可视化设计，若烹小鲜
译者后记
· · · · · · (收起)
读后感
对我而言是越往后看越失望的书。 最有趣的是书的开头，作者科普了很多数据展示的实际案例。如meshu，一个基于地理位置定制首饰的流程；Felton的annual report，将自己每年的数据分析展示做成年报；NASA的洋流图，美到窒息等等。但是最该认真讲的规则做法部分实在是没有干货。 ...
评分对我而言是越往后看越失望的书。 最有趣的是书的开头，作者科普了很多数据展示的实际案例。如meshu，一个基于地理位置定制首饰的流程；Felton的annual report，将自己每年的数据分析展示做成年报；NASA的洋流图，美到窒息等等。但是最该认真讲的规则做法部分实在是没有干货。 ...
评分如果你像我一样对数据挖掘还只是充满好奇，还没有真正开始绘制自己的数据可视化图（或者只是停留在简单的利用excel自带的chart工具）那么这本书是一个非常好的开始指南。 首先，翔实且精美的数据图能够让你产生灵感－－这个图就是我想展示的。 其次，作者仔细的...
评分可视化工具 tableau imageplot 静态图表分析统计：R+adobe illustrator 可视化设计的原材料 视觉暗示：位置、长度、角度、方向、形状、面积、颜色（连续色阶、发散色阶、定性色阶） 坐标：直角坐标、极坐标、地理坐标 标尺：数字标尺、分类标尺、时间标尺 背景信息：描述、标题...
用户评价
大多数内容只要看看网易的看图说话或者皮尤的研究就能有足够的了解……
评分写的很不错，看完樱田润的入门后再看这个比较好。
评分这个我得推啊~~虽然看不懂~也得推啊~大头学长的书~~新书新鲜出炉~喜欢的朋友可以去微博参加互动哦~
评分37 用来开拓思路和培养兴趣很棒，以及忽视这个中文书名吧……
评分工具书
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