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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Peter J. Huber

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2011-4-19

价格:USD 120.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781118010648

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• Statistics
• MachineLearning
• DataMining
• DataAnalysis_ExperimentDesign
• Data
• 数据分析
• 统计学
• 数据挖掘
• Python
• R语言
• 数据可视化
• 机器学习
• 商业分析
• 数据科学
• 数据处理

《数据可视化：洞悉趋势，驱动决策》 在这个信息爆炸的时代，海量数据如潮水般涌来，如何从中提炼有价值的洞见，并将其转化为清晰易懂的语言，是每一位决策者、研究者和分析师面临的共同挑战。《数据可视化：洞悉趋势，驱动决策》正是为了应对这一挑战而生的。本书并非一本关于理论堆砌的枯燥手册，而是提供了一套系统而实用的方法论，旨在帮助读者掌握将复杂数据转化为直观视觉呈现的艺术与科学。 本书的编写初衷，源于对当下数据分析领域普遍存在的“数据孤岛”和“信息噪音”现象的深刻洞察。我们常常发现，即便拥有最先进的分析工具和最精细的数据模型，如果没有有效的可视化手段，那些隐藏在数字背后的趋势、关联和异常往往难以被察觉，更遑论在此基础上做出明智的决策。因此，本书将重点放在“如何看”和“如何说”数据，强调通过视觉化的语言，让数据“活”起来，让趋势“跳”出来，让决策“落地”有声。 全书内容概览： 《数据可视化：洞悉趋势，驱动决策》共分为四个核心部分，层层递进，循序渐进地引导读者掌握数据可视化的精髓。 第一部分：数据可视化的基石——理解与原则 这一部分将带领读者深入理解数据可视化的核心价值和基本原理。我们将探讨： 数据可视化的定义与目的： 为什么需要数据可视化？它如何帮助我们理解复杂信息，发现潜在规律，并有效地沟通洞察？ 视觉感知与认知心理学： 了解人类视觉系统的运作方式，以及认知心理学如何影响我们对图表的解读。这包括颜色、形状、大小、位置等视觉元素如何触发不同的感知反应。 选择合适的可视化类型： 针对不同类型的数据（分类、数量、时间序列、地理空间等）和不同的分析目标（比较、分布、构成、关系、趋势等），我们将详细介绍各种经典可视化图表（如条形图、折线图、散点图、饼图、地图等）的适用场景和设计要点。 数据可视化的设计原则： 强调清晰度、准确性、效率和美观的重要性。我们将讨论如何避免误导性图表、如何有效运用颜色、如何构建简洁而信息丰富的图表布局。 第二部分：实践技法——从工具到表达 本部分将聚焦于数据可视化的实际操作与技巧，帮助读者将理论知识转化为具体实践。我们将涵盖： 数据预处理与清洗： 在可视化之前，数据的质量至关重要。我们将介绍常见的数据清洗步骤，包括处理缺失值、异常值，以及数据格式的统一。 常用可视化工具介绍与实操： 本书不会局限于某一种工具，而是会介绍市面上主流且高效的数据可视化工具，并提供相关的操作指南和案例演示。这可能包括但不限于： 电子表格软件（如Excel）： 基础图表的创建与美化。 交互式可视化工具（如Tableau, Power BI）： 构建动态仪表盘，实现深度探索。 编程语言库（如Python的Matplotlib, Seaborn, Plotly；R的ggplot2）： 实现高度定制化和复杂的可视化。 图表设计进阶技巧： 叙事性可视化： 如何通过一系列图表串联，讲述一个引人入胜的数据故事。 交互式设计： 如何利用工具创建可交互的图表，让用户能够主动探索数据。 仪表盘设计： 构建有效且易于理解的仪表盘，整合多个关键指标。 地理空间数据可视化： 如何使用地图直观展示地理信息。 网络图与关系可视化： 展示复杂实体间的连接与关系。 第三部分：洞悉趋势——让数据说话 这一部分将引导读者如何利用可视化工具，深入挖掘数据背后的趋势、模式和异常。我们将重点关注： 趋势分析： 如何通过折线图、面积图等识别时间序列中的上升、下降、周期性波动等趋势。 模式识别： 如何利用散点图、热力图等发现变量之间的相关性、聚类和分布规律。 异常值检测： 如何通过箱线图、散点图等快速定位与整体数据显著不同的数据点。 比较与对比： 如何通过分组条形图、堆叠面积图等有效地比较不同类别或不同时间段的数据。 构成分析： 如何通过饼图、树状图等展示整体中各部分的占比关系。 第四部分：驱动决策——沟通与应用 最终，数据可视化的价值体现在其能否有效地指导决策。本部分将讨论如何将可视化成果转化为 actionable insights，并进行有效沟通。 将洞察转化为行动： 如何基于可视化分析结果，提出具体的改进建议或战略规划。 有效的数据沟通： 掌握向不同受众（技术团队、管理层、普通用户）清晰、简洁地呈现可视化结果的技巧。 案例研究与最佳实践： 通过一系列来自不同行业的真实案例，展示数据可视化在实际业务场景中的成功应用，包括市场营销、金融分析、产品优化、运营管理等。 伦理与责任： 探讨数据可视化中可能存在的偏见和误导，以及如何负责任地使用可视化技术。 未来展望： 简要介绍数据可视化领域的新兴技术和发展趋势，如AI辅助可视化、虚拟现实/增强现实可视化等。 《数据可视化：洞悉趋势，驱动决策》适合所有对数据分析感兴趣的读者，无论您是初学者还是有一定经验的专业人士，都将从中受益。本书将赋能您用视觉的力量，穿透数据的迷雾，发现隐藏的价值，并最终做出更明智、更有力的决策。我们相信，掌握了数据可视化的技能，您就掌握了在数字时代“看见”世界的关键钥匙。

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这本书的结构安排，简直是一场灾难。它没有清晰的逻辑线索，章节之间的跳转如同漫无目的的散步。你可能刚刚读完一个关于“时间序列的周期性波动与月相的关系”的章节，下一章会突然跳到“如何用手写体记录实验日志的审美价值”。我本想找找关于数据清洗的章节，结果却发现作者将“数据清洗”定义为一种“对原始信息的精神净化过程”，并花了大量的篇幅介绍了一种冥想技巧，声称这能帮助分析师更“纯粹”地接触数据。最令人费解的是，书中没有提供任何可供读者练习的代码片段或数据集下载链接。这对于一本声称是关于数据分析的书来说，是不可原谅的疏忽。它更像是一本“数据分析哲学导论”，但即便是哲学导论，它的论证过程也显得薄弱无力，缺乏坚实的理论支撑，更不用提任何实际案例来印证其观点。

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这部书的名字叫《Data Analysis》，但老实说，我翻开它的时候，期待的那些关于数据挖掘、统计建模的干货，一点都没找到。它更像是一本关于“如何泡一杯完美的咖啡”的指南，但讲得极其啰嗦和玄乎。作者似乎将大量的篇幅用来探讨“数据”这个概念的哲学内涵，比如“数据在宇宙中的位置”或者“信息熵与人类情感的关联性”。我记得有一章花了整整三十页，来描述作者如何从一个农贸市场收集了关于西红柿价格的原始数据，但随后，他们并没有展示任何清洗、转换或可视化的过程，而是转而讨论了西红柿种植者对“价格波动”的心理预期。这让我感觉自己像是在听一个极其冗长且不知所云的讲座，充满了对基础概念的过度解读，却完全回避了实际操作层面的问题。如果你是想学习如何使用Python或R进行实际分析的初学者或中级用户，这本书绝对会让你感到抓狂。它像是为那些对“数据”这个词本身比对数据能做什么更感兴趣的人准备的。我甚至怀疑作者是否真的进行过任何实质性的数据分析工作。

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从排版和视觉设计来看，这本书也透露出一种强烈的反现代感。字体选择昏暗且密集，图表的使用频率极低，即便有图表，也大多是手绘的示意图，线条粗糙，信息密度极低，很多图例需要猜测才能理解。例如，作者在论述“异常值检测”时，只配了一张看起来像是用蜡笔画的散点图，其中几个点被画上了小小的感叹号，旁边写着“警惕！”——这对于试图理解Z分数或IQR方法的读者来说，简直是侮辱。阅读体验极其痛苦，长时间盯着密密麻麻的文字，很容易让人产生视觉疲劳。更糟糕的是，全书引用的参考文献列表，几乎全部指向了晦涩难懂的古代文献和一些我从未听过的、非主流的学术期刊，完全看不到任何来自近十年数据科学领域的权威研究成果。这本书仿佛被刻意地孤立在了现代技术发展之外。

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我最大的失望在于，这本书彻底背离了“实践指导”的本质。作者似乎坚信，只要拥有正确的“数据分析心态”，数据自然会向你展示答案，而无需任何工具或技术。在全书接近尾声的地方，我满怀希望地期待能看到一个综合性的案例研究，哪怕是一个简单的数据集演示也好。结果呢？作者用了一个极其含糊的、关于“一个古代文明如何记录雨水”的传说故事，来总结全文。他总结道，真正的分析在于“倾听沉默的数据所低语的古老智慧”。我合上书本，唯一的感受是：我浪费了宝贵的时间，没有学会任何可以应用到我工作中的技能。这本书与其叫做《Data Analysis》，不如叫做《Data Contemplation》或者干脆就叫《关于数据分析家精神的冗长独白》。对于任何渴望提升实际技能的读者来说，请避开它，它提供的只是精神上的“安慰剂”，而非知识的“强心剂”。

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我读完这本书的第一感受是：作者对“分析”的理解，可能停留在十九世纪末期的哲学思辨层面。整本书的语言风格极其晦涩、充满古旧的学术腔调，仿佛是从一本泛黄的康德评论集里随机抽取出来的段落。它洋洋洒洒地讨论了“观察者效应”在数据收集中的作用，用了一种极其绕口的语言来阐述皮格马利翁效应如何影响统计假设的建立。有一处，作者引用了大量的古典文学典故，试图论证“缺失值”的出现，是宇宙秩序自我平衡的一种体现，而非简单的输入错误。这种对抽象概念的过度迷恋，使得任何实用的技术点都被稀释得无影无踪。比如，书中提到“回归分析”时，用的词汇是“线性因果关系的几何投影与本体论辩证”，而非我们熟悉的最小二乘法。我不得不频繁地查阅专业词典来理解作者到底想表达什么，最终发现，他表达的可能只是一个非常基础的统计学概念，只是被包裹在了过度华丽的辞藻之下。

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The War theroy in Data Analysis Chapter 2 and Chapter 6 is excellent. The metaphor of war is a nice touch. In the data analysisi, we really need more strategy thinking to coulpe with the complexity of the data.

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