數據可視化之美

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Julie Steele
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前言
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)

具体描述

《數據可視化之美》內容簡介:可視化是數據描述的圖形錶示,旨在一目瞭然地揭示數據中的復雜信息。可視化的典型如紐約地鐵圖和人腦圖。成功的可視化的美麗之處既在於其藝術設計,也在於其通過對細節的優雅展示,能夠有效地産生對數據的洞察和新的理解。

在《數據可視化之美》中,20多位可視化專傢包括藝術傢、設計師、評論傢、科學傢、分析師、統計學傢等,展示瞭他們如何在各自的學科領域內開展項目。他們共同展示瞭可視化所能實現的功能以及如何使用它來改變世界。在《數據可視化之美》中,你將:

通過簡單的可視化實踐探索講故事的重要性。

瞭解顔色如何傳達我們尚未充分意識到而大腦已經識彆齣的信息。

發現我們購買的書籍和我們的交際圈如何揭示內心的自我。

通過對民航交通的可視化探索識彆航空旅行的混亂的一種方法。

揭秘研究人員如何調查未知問題,包括從最初的草圖到發錶的論文。

點擊鏈接進入o'reilly之美係列:

《代碼之美》

《項目管理之美》

《架構之美》

《團隊之美》

《測試之美》

《數據之美》

《安全之美》

《數據可視化之美》

用户评价

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##文集,不成体系,翻译一般,干货不多,很多页不知所云

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##值得看。

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##:TP311.13/170

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##科学可视化方面的内容几乎没有,图很fancy

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##值得看。

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##细分成十几个专题,有数据表现形式也有逻辑调理,真的很赞!

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##文集,不成体系,翻译一般,干货不多,很多页不知所云

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了解数据可视化的最佳入门读物,本书主要介绍了数据可视化在各个领域中的应用实例。唯一的缺点:书中将Google搜索都翻译为百度搜索,简直可耻!

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##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。

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