Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:A K Peters Ltd

作者:Matthew Ward

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:July 1, 2010

价格:$89

装帧:

isbn号码:9781568814735

丛书系列:

图书标签:

数据可视化
数据
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交互
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design
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交互式可视化
可视化技术
数据分析
信息图表
数据科学
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Web开发
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具体描述

This book provides the theory, practical details, and tools necessary for building visualizations or systems involving the visualization of data. The authors cover the spectrum of data visualizations, including mathematical and statistical graphs, cartography for displaying geographic information, two- and three-dimensional scientific displays, integrated analysis and visualization tools, and general information visualization techniques. <P> Practitioners, developers, teachers and students as well as those interested in gaining some exposure to the field will get an in-depth understanding of visualization techniques and are provided with sufficient information, often with full source code, to complete an implementation; those with more modest aspirations can focus on the concepts, theory and high-level algorithm details.

《揭秘数据之形：洞察、表达与交互的艺术》在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、揭示真理的基石。然而，冰冷的数据本身往往难以触及本质，它们需要一种强大的语言来赋予生命，展现其内在的规律与故事。这门学科，便是数据可视化的艺术与科学。《揭秘数据之形：洞察、表达与交互的艺术》并非一本教你如何绘制图表的技法手册，它更像是一次深入数据灵魂的探索之旅。本书将带领读者穿越数据的迷雾，从根本上理解为何数据可视化如此重要，以及它如何在各个领域发挥着变革性的力量。内容概述：本书将从以下几个核心维度展开，为你构建一个全面而深入的理解框架：第一部分：数据可视化的基石——为何以及如何思考数据的本质与挑战：在开始任何可视化之前，我们首先需要理解不同类型数据的特点、潜在的噪音以及数据质量的重要性。我们将探讨结构化数据、半结构化数据和非结构化数据各自的挑战，以及如何为可视化做好数据准备。认知科学与视觉感知：人类大脑如何处理视觉信息？颜色、形状、大小、位置等视觉元素如何影响我们的感知和理解？本书将深入探讨认知心理学和视觉设计原理，阐释为何某些可视化方式比其他方式更有效，以及如何利用这些原理来创建直观、易于理解的图表。我们将审视格式塔原则在数据可视化中的应用，理解分组、连续性、相似性等如何引导观众的目光，从而更有效地传达信息。信息架构与故事讲述：数据可视化不仅仅是绘制图形，更是构建一种叙事。我们将学习如何将复杂的数据转化为清晰的故事线，如何设计信息架构来引导观众的思考路径，以及如何通过可视化元素有效地传达关键信息和洞察。这部分将强调“少即是多”的设计哲学，以及如何精准地突出数据中的亮点。选择恰当的可视化类型：面对海量数据和多样的可视化工具，如何选择最适合表达特定数据关系的图表类型？本书将系统梳理各种经典的可视化技术，如柱状图、折线图、散点图、地图、网络图、树状图等，并分析它们各自的适用场景、优缺点以及在不同领域中的经典案例。我们将深入探讨何时应该使用对比，何时应该展示趋势，何时又需要揭示关联。第二部分：构建有效可视化的核心技术与方法编码数据——将数据转化为视觉元素：这部分将详细解析如何将数据中的不同维度（如数值、类别、时间）映射到视觉属性（如长度、面积、颜色、角度、纹理）上。我们将深入探讨不同编码方式的优劣，以及如何避免误导性的编码。交互设计的哲学与实践：静态图表是基础，而交互性则赋予了数据生命。本书将重点探讨交互设计的核心原则，如响应性、反馈、可见性、可操作性等，并介绍各种交互技术，如缩放、平移、过滤、刷选、链接视图、细节 on demand 等。我们将学习如何通过精妙的交互设计，让用户能够自由探索数据，发现隐藏的模式和异常。动态可视化与时间序列分析：当数据随时间演变时，动态可视化成为揭示趋势、变化和事件的关键。我们将探索如何创建引人入胜的动态图表，以及如何利用它们来分析时间序列数据、展示模拟过程或传达演进的叙事。高级可视化技术与前沿探索：随着技术的发展，新的可视化方法层出不穷。我们将触及一些更高级的可视化技术，例如多维数据可视化（如平行坐标、散点图矩阵）、地理空间数据可视化、网络数据可视化、文本数据可视化（如词云、主题模型可视化）以及对大数据集进行有效可视化的策略。第三部分：数据可视化的应用与实践数据可视化在不同领域的价值：从商业智能到科学研究，从新闻报道到艺术创作，数据可视化无处不在。本书将通过丰富的案例研究，展示数据可视化在商业分析（如销售趋势、客户行为）、科学发现（如基因组学、气候变化）、社会学（如人口流动、犯罪统计）、新闻媒体（如数据新闻、信息图表）等领域的实际应用和影响力。评估与改进可视化效果：如何判断一个可视化是否成功？我们将学习用户测试、启发式评估等方法，来衡量可视化设计的有效性，并探讨如何根据反馈进行迭代优化，以提升数据的传达效率和用户的体验。伦理考量与可视化中的偏见：数据可视化并非中立的工具。本书将引导读者思考可视化设计中的伦理问题，如何避免引入偏见、操纵信息，以及如何负责任地使用可视化来传达真相。《揭秘数据之形：洞察、表达与交互的艺术》不仅是一本书，更是一种思维方式的引导。它旨在赋能任何希望通过数据说话、通过视觉传达深刻洞察的人们，无论你是数据科学家、分析师、设计师、研究人员，还是任何对数据背后的故事充满好奇的探索者。掌握这门艺术，你将能够化繁为简，让数据真正开口说话，引领更明智的决策，驱动更深刻的理解。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在数据可视化领域似乎有着深厚的积淀，从书籍的出版信息和作者的背景介绍来看，他/她对这一领域有着深刻的理解和独到的见解。我个人在工作中经常会遇到需要处理大量数据并从中提炼关键信息的情况，但常常苦于找不到合适的方式将这些信息有效地传达给非专业背景的同事或客户。因此，我对于这本书中关于“Applications”的部分尤为看重，我希望它能提供一些成功的案例分析，展示如何在不同的行业和场景下应用数据可视化来解决实际问题。例如，如何在商业分析中利用图表来揭示销售趋势，如何在科学研究中用可视化来展示实验结果，或者如何在产品设计中用交互式图表来提升用户体验。我希望这本书能够提供一些可以直接借鉴的思路和方法，让我能够快速地将数据可视化的力量运用到我的工作中，从而提高沟通效率和决策质量。我坚信，掌握有效的数据可视化技能，将是未来职场中一项不可或缺的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的封面设计和排版风格有着非常深刻的印象。它给人的感觉非常专业，不失严谨，但又不至于枯燥乏味。封面的配色和字体选择都恰到好处，散发出一种知识的厚重感，同时也透着一股现代的活力。我尤其欣赏的是，书的装帧质量看起来相当不错，纸张的触感和印刷的清晰度都达到了很高的水准，这对于一本需要经常翻阅和学习的书籍来说，是非常重要的。我还没有开始深入阅读，但仅仅是翻阅了一下目录和部分章节的开头，就能感受到作者在组织内容上的匠心独运。各个章节之间的逻辑衔接非常顺畅，从基础概念的铺垫，到各种技术方法的介绍，再到实际应用的展示，层层递进，非常符合一个学习者的认知规律。我期待这本书能够提供清晰的讲解、详实的案例，以及能够帮助读者建立起扎实的数据可视化知识体系。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对这本书的期待值可以说是“爆表”了。作为一名对数据分析充满热情但又常常被复杂理论和技术压得喘不过气的“小白”，我急切地需要一本能够“接地气”的书籍来引导我入门。这本书的书名中“Interactive”这个词立刻抓住了我的眼球，我一直觉得静态的图表虽然重要，但能够与数据进行互动的可视化方式更能帮助我们深入探索数据的奥秘。我希望这本书能够详细讲解如何创建富有交互性的可视化图表，比如如何让用户通过鼠标悬停、点击、缩放等操作来探索数据细节，如何设计用户友好的交互流程，以及如何利用这些交互性来增强数据的洞察力。我特别期待书中能有一些代码示例或者工具推荐，这样我就可以跟着教程一步步地动手实践，而不是仅仅停留在理论层面。如果这本书能够让我从一个数据可视化的“门外汉”变成一个能够独立创建有趣、实用的交互式可视化作品的人，那我将非常欣慰。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我联想到了一系列关于数据可视化的课程和讲座，我曾经参加过一些，但总觉得系统性不够，而且很多理论知识听完之后感觉难以消化和运用。所以我对这本书寄予了厚望，希望它能够填补我在这方面的知识空白。我对“Foundations”部分特别期待，我希望它能够深入浅出地解释数据可视化的基本原则，例如“何为好”的可视化，“何为坏”的可视化，以及在设计可视化时需要遵循的一些基本准则。同时，我也很想了解在不同的数据类型（定性、定量、时间序列、地理空间等）下，应该如何选择最合适的可视化方法。而“Techniques”部分，我希望能够学习到一些具体的实现技巧，例如如何利用一些流行的编程语言和库（如Python的Matplotlib, Seaborn, Plotly，或者JavaScript的D3.js）来创建各种各样的可视化图表。总而言之，我希望这本书能够为我构建一个坚实的数据可视化基础，让我能够更加自信和有条理地进行数据探索和信息传达。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人了，简洁而现代，色彩搭配也很舒服，让人一眼就能感受到它是一本关于数据可视化领域的书籍。我一直对如何将复杂的数据转化为直观、易于理解的视觉呈现充满好奇，所以当我看到这本书的书名时，立刻就被吸引了。虽然我还没有深入阅读，但从目录和章节标题来看，它似乎涵盖了数据可视化从基础理论到实际应用的方方面面，这让我对接下来的阅读充满了期待。我尤其关注的是关于“Foundations”的部分，我希望它能系统地介绍数据可视化的基本原理，比如如何选择合适的图表类型来表达不同类型的数据，以及颜色、形状、大小等视觉元素在传达信息时的作用。同时，“Techniques”部分也让我跃跃欲试，我期待能够学习到各种实用的可视化技术和工具，能够动手去实践，将学到的知识运用到我的实际工作中。总的来说，这本书给我留下了一个专业、全面、并且非常实用的第一印象，我相信它会成为我学习数据可视化道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

自己教授写的书只给3星还不是因为被虐太惨。说实话这书也就一般般，入门级还算好，内容有点散乱。每周作业居然有book suggestion真是不知道说什么好了。55刀在ebay竞拍到的二手，现在二手都快到90刀了。真的值么...

评分☆☆☆☆☆