数据之美：一本书学会可视化设计 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

版权信息
书名：数据之美：一本书学会可视化设计
作者：（美）邱南森
出版社：中国人民大学出版社
出版日期：2013-12-1
ISBN：978-7-3001-8612-2
价格：89.00元
目录
CONTENTS
引言 可视化是一种媒介
第1章 你真的理解数据了吗
数据表达了什么
数据的可变性
数据的不确定性
数据所依存的背景信息
第2章 数据引导可视化设计
新数据研究需要新工具
信息图形和展示
可视化的娱乐性
走进数据艺术的世界
日常生活中的可视化
第3章 掌握可视化设计的原材料
各种可视化组件
整合可视化组件
第4章 不了解数据，一切皆是空谈
数据可视化的过程
分类数据的可视化
时序数据的可视化
空间数据的可视化
多元变量
数据的分布
第5章 让可视化设计更为清晰
建立视觉层次
增强图表的可读性
高亮显示重点内容
注解可视化表达了什么
从不同角度做一些计算
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
读者不同，数据展示方式不同
需要注意的事项
可视化步骤的整合
第7章 将可视化进行到底
可视化工具
编程工具
插图工具
数据统计
结语 可视化设计，若烹小鲜
译者后记
引言
可视化是一种媒介
什么是好的可视化设计？如果只看光秃秃的原始数据，你可能会忽视掉某些东西。好的可视化是一种表达数据的方式，能帮助你发现那些盲点。你可以通过可视化展示的趋势、模式和离群值来了解自己以及身处的世界。最好的可视化设计能让你有一见钟情的感觉，你知道眼前的东西就是你想看到的。有时候，可视化设计仅仅只是一个条形图，但大多数时候可视化会复杂得多，因为数据本来就很复杂。
可视化让数据更可信
数据集犹如即时快照，能帮助我们捕捉不断变化的事物。数据点聚集在一起就形成了数据集合以及统计汇总，可以告诉你预期的收获。这就是平均数、中位数和标准差，它们用来描述世界各地以及人口的状况，并用来比较不同的事物。你可以去了解每个数据的具体细节。这就是所谓的数据集人性化，它会使数据更加可信。
从抽象意义上说，包含信息和事实的数据是所有可视化的基础。对原始数据了解得越多，打造的基础就越坚实，也就越可能制作出令人信服的数据图表。人们往往会忽略一点：好的可视化设计是一个曲折的过程，需要具备统计学和设计方面的知识。没有前者，可视化只是插图和美术练习；而没有后者，可视化就只是分析结果。统计学和设计方面的知识都只能帮助你完成数据图形的一部分。只有同时具备了这两种技能，你才可以随心所欲地在数据研究和讲故事两者间自如转换。
这本书是为那些对设计和数据分析过程感兴趣的人而写的。我们在每一章都介绍了通往可视化的一个步骤。在这里，可视化不只是剪贴画上大大的数字，而是向我们传递了数据的意义。可视化创作是一个迭代的过程，不同的数据集迭代周期不同。
本书第一部分主要帮助读者了解自己的数据，以及把数据可视化的意义。由于数据代表了一定的人物、地点和事物，所以除了真实的数字之外，还有重要的背景信息。数据是关于谁的？它从哪里来以及是什么时候收集的？虽然是计算机生成并输出数据，但我们也需要对这些由人处理的部分负责。除此之外，大部分数据集都是估算的，并不是绝对真实的，犹如人生一样，充满不确定性和可变性。
本书的中间部分，我们会带你进入探索模式。通过数据挖掘，你可以自由地提出问题并解答这些问题。你还可以寻找数据中的模式、关联以及所有看起来不大对劲的东西。由于拼写错误，经常会出现缺失值。你可以借此机会进行大量的实验，从不同角度观察数据。你可能会有一些意外的发现，也许最终这就是数据所能呈现的最有趣的东西。由于种种原因，人们往往会跳过探索阶段，这导致最终的成果往往让人难以理解。花一些时间去了解数据以及它们所代表的东西，能加倍提升可视化的效果。
当你找到了潜在的故事，接下来就要将其传达给更多的客户。这是本书的最后一部分，要用设计来美化一下。为4个熟悉该话题并且阅读过所有相关重要论文的人所做的图表，和为不熟悉这一话题的普通读者所做的图是不一样的。
这些步骤并非要按部就班地进行。如果你已经在和数据打交道了，那就会知道在研究已有数据时经常会发现需要新的数据。同样地，设计过程会迫使你看到之前没有注意到的细节，让你不得不重新回到探索阶段或者回到起点。如果你是新手，在阅读本书时就会了解到这个过程，并且你会自信能把从本书中学到的知识用到自己的项目中。在数据和故事间来回往返是很有趣的。
《数据之美》是对我的上一本书《鲜活的数据》的完美补充。《鲜活的数据》介绍了可视化设计可以使用的工具，提供了具体的编程示例；《数据之美》则描述了整个可视化的过程和思想，涉及更大的数据项目并且不涉及任何软件。换句话说，这两本书互为补充。《鲜活的数据》为准备制作图表的人提供了技术指南，而《数据之美》则描述了数据及其可视化的过程，以便帮助你创造出更好的、更有意义的东西。
可视化不只是一种工具
在本书中，我们将可视化看作是一种媒介，而非一种特定的工具。如果把可视化当成死板的工具，你很容易以为几乎所有的图形都比条形图好。对于大部分图表而言，确实如此，但前提是必须是在适合的条件下。譬如，在分析模式中，你通常会期望图表便于快速阅读且十分精确。但如果目标是激发感情和好奇心呢？可视化是一种表达数据的方式，是对现实世界的抽象表达。它像文字一样，为我们讲述各种各样的故事。报纸文章和小说不能用同一个标准来评判，同样，数据艺术也不能用商业图表的标准来衡量。
无论哪一种可视化类型都有其规则可循。这些规则并不取决于设计或统计数字，而受人类感知的支配。它们确保读者能准确解读编码数据。这样的规则很少，例如，当用面积作为视觉暗示时，要将面积按大小恰当地排序，其余的都只是建议。
你需要区分规则和建议。规则是应该时时遵循的，而建议则要具体分析，视情况而定是否采纳。很多初学者会犯这样的错误，遵循了具体的建议，结果丢失了数据的背景信息。例如，爱德华·塔夫特（Edward Tufte）建议剔除图表中所有的垃圾信息，但所谓的垃圾是相对而言的。一个图表中需要剔除的东西 ............

书籍插图：

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