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☆☆☆☆☆

出版者:Pearson

作者:Timothy Sauer

出品人:

页数:688

译者:

出版时间:2005-12-7

价格:GBP 83.32

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321268983

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 数值分析
• 数学家的作品
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• 数学
• 计算方法
• 科学计算
• 算法
• 高等教育
• 工程数学
• 数值模拟
• 数学建模
• 计算机科学

《数据可视化实战：洞悉规律，讲述故事》 在这信息爆炸的时代，海量数据如同未经雕琢的璞玉，其内在价值亟待发掘。然而，冰冷的数据本身往往难以直观传达其蕴含的深刻含义。本书《数据可视化实战：洞悉规律，讲述故事》正是为帮助读者跨越这一鸿沟而生，它将带领您从零开始，掌握将复杂数据转化为清晰、有说服力且引人入胜的可视化作品的艺术与科学。 本书并非一本纯粹的技术手册，更侧重于将理论与实践相结合，引导读者理解数据可视化背后的设计原则和认知心理学基础。我们将深入探讨为何某些图表能够立即传达信息，而另一些则令人费解；我们将揭示如何选择最适合特定数据集和沟通目标的图表类型，从基础的条形图、折线图、散点图，到更复杂的网络图、地理信息图、甚至是交互式仪表盘。 在技术层面，本书将以当前业界主流且功能强大的工具为载体，提供详实的操作指南。您将学习如何运用这些工具，对数据进行预处理、清洗和转换，为可视化奠定坚实基础。随后，我们将一步步指导您完成从数据加载到图表绘制的整个流程，并重点讲解如何对可视化元素进行精细调整——包括颜色、字体、布局、标注等，确保信息的准确传达和视觉的美感。 本书的精髓在于“实战”。每一章都围绕着一个或多个真实世界的数据集展开，涵盖了从商业分析、科学研究到社会趋势等多个领域。您将亲身参与到一个完整的案例分析过程中，学习如何根据业务需求定义可视化目标，如何探索数据以发现隐藏的模式和关联，以及如何构建能够有效支持决策的数据故事。我们将演示如何通过可视化揭示用户行为轨迹，如何追踪产品销售趋势，如何描绘气候变化的影响，以及如何展现社会网络结构。 除了图表制作技巧，本书还将重点关注“讲述故事”这一核心能力。强大的数据可视化不仅仅是信息的呈现，更是沟通的桥梁。我们将探讨如何通过可视化的逻辑顺序、巧妙的叙事结构，引导观众理解数据所传达的论点，激发他们的思考，甚至促成行动。您将学习如何避免常见的可视化陷阱，如误导性图表、信息过载等，确保您的可视化作品客观、准确且富有影响力。 本书适合广泛的读者群体。如果您是数据分析师、市场研究员、产品经理、设计师，或是任何需要通过数据进行沟通和决策的专业人士，本书都将是您宝贵的资源。即使您是初学者，对数据可视化领域充满好奇，本书循序渐进的讲解和丰富的案例实践，也将助您快速入门，建立起扎实的基础。 《数据可视化实战：洞悉规律，讲述故事》相信，掌握数据可视化的能力，就是掌握了在数字时代洞悉规律、沟通思想、影响世界的关键能力。让我们一起，用视觉的力量，点亮数据的智慧。

评分☆☆☆☆☆

淘了一堆书，都是经典，手边成山。每本都是经典，书那么多，时间那么少，怎么看呢？ 这种情况下，被我选中的书，一般以主题取胜。主题有意义，重塑世界观，应用面很广，就优先看。 这本数值分析，就从主题上来说是偏应用的，但是主题偏小，一般不会去看。可是不知为啥，这本书...  

评分☆☆☆☆☆

本书前言：作者认为，读者不应停留在仅仅学会如何对Newton方法与快速Fourier变换等算法进行编程，还必须吸收那些渗透在数值分析中并把其他相关内容统一起来的伟大思想。收敛性、复杂性、条件作用、压缩以及正交性的概念是这些思想中最重要的。作者通过称为“亮点”的主题格式，...  

评分☆☆☆☆☆

因为要搞图形学，数值分析要仔细学，这本书看起来就是一个字，爽。这本书每个理论是怎么来的都分析的很清楚，证明部分几乎零跳跃性，要用的定理，概念都会提前介绍的清清楚楚，可见作者十分用心，都是从最基本的理论慢慢演示给你是如何推出来的。算法部分的例子演算部分也很清...

评分☆☆☆☆☆

本书前言：作者认为，读者不应停留在仅仅学会如何对Newton方法与快速Fourier变换等算法进行编程，还必须吸收那些渗透在数值分析中并把其他相关内容统一起来的伟大思想。收敛性、复杂性、条件作用、压缩以及正交性的概念是这些思想中最重要的。作者通过称为“亮点”的主题格式，...  

评分☆☆☆☆☆

因为要搞图形学，数值分析要仔细学，这本书看起来就是一个字，爽。这本书每个理论是怎么来的都分析的很清楚，证明部分几乎零跳跃性，要用的定理，概念都会提前介绍的清清楚楚，可见作者十分用心，都是从最基本的理论慢慢演示给你是如何推出来的。算法部分的例子演算部分也很清...

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是艺术品，那种深邃的蓝色调搭配着烫金的标题字体，拿在手里沉甸甸的，一看就知道是经得起时间考验的经典之作。初翻阅时，我被它那种严谨而又充满探索精神的基调所吸引。作者的叙述方式非常注重逻辑的严密性，每一个定理的引入都像是在构建一座精妙的数学大厦，地基扎实，层层递进。阅读过程中，我特别欣赏它在概念引入时所采用的类比手法，那些复杂的数学抽象概念，通过生动的比喻变得触手可及。比如，书中解释迭代收敛性的那一章节，作者用了一个行走在山谷中的旅人如何找到最低点的比喻，清晰地勾勒出了数值逼近的内在机制。虽然内容本身对数学基础有一定要求，但作者的引导性极强，即便是初次接触某些高级数值方法的读者，也能凭借清晰的推导步骤跟上节奏。更值得一提的是，书中穿插的那些历史小花絮，像是对先驱者们智慧的致敬，让枯燥的公式背后多了几分人性的光辉，使得整个阅读体验充满了发现的乐趣，绝非仅仅是堆砌公式的教科书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于它对“计算效率”的重视程度，这一点在现代高性能计算领域至关重要。作者没有止步于展示算法的数学可行性，而是深入探讨了如何将这些算法转化为快速、稳定的计算机程序。书中对矩阵分解、快速傅里叶变换（FFT）等核心运算的讲解，都融入了大量的“工程实现细节”的考量，比如如何优化内存访问、如何利用并行计算的潜力。我特别欣赏作者对条件数概念的阐述，它不仅仅是一个理论指标，更是预测算法在实际计算中可能“翻车”的预警信号。通过对一些病态问题的实例分析，我深刻体会到，一个好的数值分析师，必须同时是优秀的计算机科学家。这本书不仅教授了“如何算”，更重要的是教会了“如何算得好、算得快、算得稳”，这无疑是为有志于进入科学计算领域的读者铺设了一条扎实的阶梯。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量简直是教科书级别的典范。在如今这个信息碎片化的时代，一本能够让人沉下心来精读的实体书越来越少见，而它恰好就是这种“沉浸式”阅读体验的载体。纸张的质感非常细腻，墨水的印刷清晰锐利，即便是面对那些密集的矩阵运算和复杂的希腊字母符号，眼睛也不会感到疲劳。此外，作者在章节的结构设计上也颇具匠心。每一章的开始都会有一个“学习目标”列表，明确告知读者本章将要掌握的核心技能，这在时间紧张的情况下非常高效。而每章末尾的“自测习题”和“扩展阅读建议”更是让人感到惊喜，习题的难度梯度设置合理，从基础的理解巩固到高难度的证明挑战，覆盖面极广。我甚至发现，扩展阅读中推荐的几篇论文，都是我后来用来深入研究特定算法优化方向的重要参考资料，足见作者的视野之广阔。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，第一次接触这类题材的书籍，我多少有些畏惧，毕竟“数值”二字听起来就充满了计算的枯燥感。然而，这本书在叙事节奏上展现出一种令人惊叹的流畅性。它并非简单地罗列公式，而是像一位经验丰富的导师在循循善诱。作者深知读者在学习新算法时的思维障碍点，总能在关键转折处设置“思考题”或“对比分析”，引导读者主动去比较不同方法的优劣——比如，高斯消元法与迭代法的适用场景差异，或者有限差分法与有限元法的核心思想区别。这种对比式的教学方法，极大地增强了知识的内化过程。读完关于非线性方程求解的部分，我感到自己对算法选择的判断力得到了显著提升，不再是盲目地套用某一个“看起来很高级”的公式，而是能够基于问题的特性做出更审慎的决策。这种培养“算法直觉”的能力，远比记住一堆公式本身更有价值。

评分☆☆☆☆☆

我最近在为一个大型工程项目寻找可靠的仿真工具，因此接触了不少前沿的计算方法书籍，但这本书真正让我眼前一亮的是它在“实用性”与“理论深度”之间找到的那个绝佳平衡点。很多教材要么过于偏向理论推导，让实际应用显得遥不可及；要么就是过于工程化，牺牲了对底层算法原理的剖析。然而，这部作品的章节编排极为精妙，从基础的插值与拟合开始，逐步深入到微分方程的数值解法，每一步都清晰地展示了算法的稳定性和精度限制。我尤其关注了它对“误差分析”的处理，作者没有一笔带过，而是用大量的篇幅细致讨论了舍入误差、截断误差的来源和相互影响，这对于我后续编写高性能计算代码时进行容错处理至关重要。书中的案例大多选取自物理和工程领域，那些具体的应用场景使得抽象的数学工具立刻有了用武之地，让人感觉手里的知识可以直接转化为解决实际问题的利器，而不是停留在纸面上的概念游戏。

评分☆☆☆☆☆

数值分析是我上大学以来上过的最好的专业课之一。

评分☆☆☆☆☆

数值分析是我上大学以来上过的最好的专业课之一。

评分☆☆☆☆☆

在崇文买的原版书，可以很明显的看出作者对数值分析专攻多年，如P437里指出随机数生成时的“不独立情况”在1960~1970年鲜有人问津。

评分☆☆☆☆☆

在崇文买的原版书，可以很明显的看出作者对数值分析专攻多年，如P437里指出随机数生成时的“不独立情况”在1960~1970年鲜有人问津。

评分☆☆☆☆☆

在崇文买的原版书，可以很明显的看出作者对数值分析专攻多年，如P437里指出随机数生成时的“不独立情况”在1960~1970年鲜有人问津。