具体描述
《数据可视化之美》内容简介：可视化是数据描述的图形表示，旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。
在《数据可视化之美》中，20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。在《数据可视化之美》中，你将：
通过简单的可视化实践探索讲故事的重要性。
了解颜色如何传达我们尚未充分意识到而大脑已经识别出的信息。
发现我们购买的书籍和我们的交际圈如何揭示内心的自我。
通过对民航交通的可视化探索识别航空旅行的混乱的一种方法。
揭秘研究人员如何调查未知问题，包括从最初的草图到发表的论文。
点击链接进入o'reilly之美系列：
《代码之美》
《项目管理之美》
《架构之美》
《团队之美》
《测试之美》
《数据之美》
《安全之美》
《数据可视化之美》
作者简介
Julie Steele、Noah Iliinsky等编。
目录信息
第1章 论美
Noah Iliinsky
何为美
学习经典
如何实现美丽
预期的信息
付诸实践
结束语
第2章 曾经的堆叠时间序列
Matthias Shapiro
问题 + 可视化数据 + 场景 = 故事
创建有效的可视化的步骤
可视化创建实践
结束语
第3章 Wordle
Jonathan Feinberg
Wordle的起源
Wordle如何工作
Wordle是优秀的信息可视化吗
如何真正使用Wordle
结束语
致谢
参考文献
第4章 色彩：数据可视化的“灰姑娘”
Michael Driscoll
为什么在数据图像中使用色彩
亮度作为恢复局部密度的方法
展望未来：关于动画
方法
结束语
参考文献和补充阅读
第5章 信息映射：重新设计纽约地铁图
Eddie Jabbour（Julie Steele执笔）
需要更好的工具
回忆在伦敦
纽约之“殇”
好的工具衍生更好的工具
尺寸只是一个因素
从回顾到展望
纽约独特的复杂性
地理即关系
砍掉“鸡毛蒜皮”的东西
结束语
第6章 飞行模式：深入探索
Aaron Koblin和Valdean Klump
技术和数据
色彩
动向
异常和错误
结束语
致谢
第7章 你的选择揭示你是谁：社会模式的挖掘和可视化
Valdis Krebs
早期社交图
Amazon的书籍购买数据的社交图
结束语
参考文献
第8章 美国参议院社交图（1991～2009）的可视化
Andrew Odewahn
创建可视化
收集原始数据
产生的故事
什么使它美丽
什么使它丑陋
参考文献
第9章 鸟瞰图：搜索和发现
Todd Holloway
可视化技术
YELLOWPAGESCOM
Netfl x奖项
创建自己的可视化
结束语
参考文献
第10章 从社交网络可视化的混杂之中寻找美丽的感悟
Adam Perer
社交网络可视化
谁想要对社交网络进行可视化
Soc alAct on的设计
案例研究：从混乱到美丽
参考文献
第11章 美丽的历史：对维基百科可视化
Martin Wattenberg 和 Fernanda Viégas
描述分组编辑
数据
历史流的实际作用
染色图：一次对一个人进行可视化
结束语
第12章 把表转换成树：把并行集发展成意义深远的项目
Robert Kosara
分类数据
并行集
可视化重设计
新的数据模型
数据库模型
树结构增长
现实世界中的并行集
结束语
参考文献
第13章 “X byY”的设计：奥地利电子艺术节档案的信息美学探索
Moritz Stefaner
简介和概念
了解数据形势
探索数据
初次可视化草图
最终产品
结束语
致谢
参考文献
第14章 矩阵探秘
Maximilian Schich
越多越好吗
把数据库看做网络
可见的数据模型定义
网络维度
矩阵“缩小镜”
减少复杂性
矩阵操作进阶
改善后的矩阵
数据规模扩大
深层次应用
结束语
致谢
参考文献
第15章 1994年：基于《纽约时报》上的文章搜索API的数据探索
Jer Thorp
获取数据：文章搜索API
管理数据：使用Process ng编程语言
三个简单的步骤
维度搜索
连接
结束语
第16章 《纽约时报》的一天
Michael Young 和 Nick Bilton
收集一些数据
数据清洗
Python、Map/Reduce和Hadoop
可视化的第一步
刚刚处理的数据哪去了
场景1，步骤1
场景1，步骤2
可视化的第二步
可视化比例和其他可视化优化
使定时拍摄能够正常工作
生成的视频有什么用
结束语
致谢
第17章 深入揭秘复杂系统
Lance Putnam、Graham Wakef ield、Haru Ji、Basak Alper、
Dennis Adderton 和JoAnn Kuchera-Morin
多模式“竞技场”
创造性思维的路线图
项目探讨
结束语
参考文献
第18章 解剖可视化：真正的黄金标准
Anders Persson
背景
对法医工作的影响
虚拟尸检流程
虚拟尸检的未来
结束语
参考文献和扩展阅读
第19章 动画可视化：机遇和缺点
Danyel Fisher
动画原则
科学可视化中的动画
从卡通中学习
用动画进行的探索效率更低
展现不是探索
动画类型
用DynaV s制作的舞台动画
动画原则
结束语：是否采用动画
扩展阅读
致谢
参考文献
第20章 带索引的可视化
Jessica Hagy
可视化：是一头“大象”
可视化：是一门艺术
可视化：是一种商务
可视化：是永恒的
可视化：此时此刻
可视化：是编码的
可视化：是清晰的
可视化：是可学习的
可视化：是一个流行语
可视化：是一个机遇
作者简介
· · · · · · (收起)
读后感
如何将枯燥数据里的核心信息呈献给观众？那就是数据可视化。 数据可视化，其实也就是最近流行的inforgraphic，旨在帮助人们如何通过最直观的方式，呈现枯燥数据所蕴含的实质信息。推荐一下这篇博文：http://www.geekpark.net/entity/view/121225。 因为书还没到手，但大致浏...
评分为了得到书中的图片素材，我还看了原版的电子版，原版书的143页中第一行写的是：Search is a familiar modality, well exemplified by Google and other web search engines. 但是，在中文版的书中，变成了：百度和其他Web搜索引擎都是很好的例子。。 不光是这一处，后面凡是...
评分数据一大堆，不知怎么用，进入数据可视化的专业平台，让专业人士为你排忧解难，从无到有，从不懂到精通，尽在数据视界：www.datashow.com.cn 是不是对文献里的各种高大上的图羡慕嫉妒恨？是不是对着杂乱的结果无从美图秀秀，no problem，let's DIY，在www.datashow.com.cn，...
评分本书列举了近二十个数据可视化项目的基本需求和解决方案，这些方案化繁为简，把复杂的内容用图表示出来。 这些项目包括标签云、纽约地铁图、飞机的飞行线路、社交网络、参议员的关系网络、维基百科文档修改历史、数据库模型、用户浏览纽约时报的行为、虚拟尸检等。
评分如何将枯燥数据里的核心信息呈献给观众？那就是数据可视化。 数据可视化，其实也就是最近流行的inforgraphic，旨在帮助人们如何通过最直观的方式，呈现枯燥数据所蕴含的实质信息。推荐一下这篇博文：http://www.geekpark.net/entity/view/121225。 因为书还没到手，但大致浏...
用户评价
拿到《数据可视化之美》这本书，我感觉它更像是一本艺术品，而不是一本枯燥的技术手册。从封面设计到内页排版，都透露着一种精心打磨的品质感。我一直认为，数据可视化应该是科学与艺术的完美结合，它不仅要准确地传达信息，更要能触动人心，引发共鸣。我最感兴趣的是书中是否能够深入探讨如何通过视觉语言来讲述一个引人入胜的故事，如何运用恰当的颜色、形状和布局来引导读者的注意力，让他们在最短的时间内理解数据的含义并产生情感上的连接。我非常期待书中能有一些突破性的观点，能够帮助我跳出传统的可视化思维，去探索更多可能性。例如，如何运用情感化的设计来让数据变得更加鲜活，如何设计出能够引发思考和讨论的图表，以及如何利用跨媒体的方式来放大数据的传播效果。这本书能否真正实现“化繁为简，化静为动”的境界，是我最期待的。
评分我是在一次行业交流会上偶然听说了《数据可视化之美》这本书，当时就对“美”这个字眼产生了浓厚的兴趣。在我看来，数据可视化并不仅仅是把数据“画”出来，更重要的是如何让它“说话”，如何用最简洁、最直观、最富美感的方式，将复杂的信息传递给观众。这本书的封面设计就充满了这种“美”的意境，简约的线条勾勒出数据的流动感，色彩运用也恰到好处，让人一看就心生向往。我更关注的是书中是否能够深入探讨如何运用设计原则来提升数据可视化的表现力，比如如何平衡信息的准确性和视觉的吸引力，如何在有限的空间内突出重点，以及如何通过动画或交互来增强用户的参与感。如果这本书能够提供一些前沿的理论支持和创新性的实践方法，那无疑将是一次极大的收获。我已经迫不及待地想要一探究竟，看看这本书是否能真正将“数据”与“艺术”完美融合。
评分最近入手了《数据可视化之美》，拿到手的时候，首先被它的质感吸引。纸张的厚度和光泽度都恰到好处，印刷也十分清晰，翻阅起来手感极佳。我是一名初学者，对数据可视化一直怀有浓厚的兴趣，但总觉得概念有些模糊，实践起来更是困难重重。这本书的出现，就像是为我打开了一扇新的大门。我初步浏览了一下，发现它并非那种空泛的理论堆砌，而是充满了实际操作的指导和大量的精美案例。光是看那些图表，就已经觉得赏心悦目，仿佛能感受到数据背后涌动着的生命力。我特别留意到其中关于“选择合适图表类型的依据”的章节，这对我来说是至关重要的，因为我常常纠结于到底应该使用柱状图、折线图还是散点图，才能最有效地传达信息。这本书似乎提供了系统性的解决方案，让我不再盲目摸索。而且，作者在讲解过程中，语言风格十分亲切，没有让人望而却步的技术术语，对于我这样的新手来说，非常友好。
评分朋友推荐了我《数据可视化之美》这本书，说是我一直在找的。收到书后，我并没有急着打开阅读，而是先仔细观察了一下它的整体包装。简约的硬壳封面，烫金的字体，配上淡雅的插图，一股低调奢华的气息扑面而来，非常符合我对“美”的理解。我本人是一名对数据敏感的商业分析师，我深知将数据转化为可执行的洞察力是多么重要，而有效的数据可视化则是实现这一目标的关键。我特别期待的是书中关于“如何从海量数据中提炼出最有价值的叙事线索”的内容，这往往是决定一个可视化报告成败的关键。此外，我还在思考，书中是否会涉及一些新兴的可视化技术，比如3D可视化、VR/AR在数据呈现中的应用，以及如何构建动态、可交互的数据仪表盘。如果这本书能够提供一些实用的技巧和丰富的案例，能够帮助我更精准、更有效地与决策者沟通，那将是无价之宝。
评分这次有幸收到一本《数据可视化之美》，翻开扉页，一股淡淡的书香扑鼻而来，让我心生几分期待。这本书的装帧设计就充满了艺术感，简约而不失大气，封面色彩搭配和谐，仿佛预示着书中所要呈现的视觉盛宴。作为一名长期与数据打交道的设计师，我一直在寻找能够将枯燥数字转化为生动图表的艺术之道，而这本书似乎正是我苦苦寻觅的那盏明灯。从目录来看，涵盖了从基础概念到高级技巧，再到案例分析，层层递进，逻辑清晰。我尤其对其中关于“如何用色彩表达情感”和“设计一个引人入胜的故事线”的部分感到好奇，这往往是许多数据可视化作品的灵魂所在，但却鲜少被深入探讨。这本书能否真正触及到数据可视化背后的美学原理，并将理论与实践完美结合，这是我最为关注的。我已经迫不及待地想深入其中，去感受那些隐藏在数据背后的视觉冲击力和思想深度了。我相信，这本书不会让我失望，它将成为我工作桌上不可或缺的宝贵参考。
评分:TP311.13/170
评分科学可视化方面的内容几乎没有，图很fancy
评分例子很生动，外国人思维还是open的～想自己做的话，数据来源是个大问题。
评分纽约时报的一天这章是我现在的工作，嗯，书没有白读。关于社交网络的算法让我第一次理解推荐系统的算法的本质。
评分不明觉厉
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