Beautiful Visualization pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Julie Steele

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2010-6-28

价格:USD 59.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781449379865

丛书系列:Beautiful X Series

图书标签:

数据可视化
visualization
可视化
可视化数据
数据挖掘
Visualization
英文原版
设计
数据可视化
图表设计
可视化工具
信息图表
图表类型
设计原则
数据表达
可视化美学
交互可视化
可视化案例

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Visualization is the graphic presentation of data -- portrayals meant to reveal complex information at a glance. Think of the familiar map of the New York City subway system, or a diagram of the human brain. Successful visualizations are beautiful not only for their aesthetic design, but also for elegant layers of detail that efficiently generate insight and new understanding.

This book examines the methods of two dozen visualization experts who approach their projects from a variety of perspectives -- as artists, designers, commentators, scientists, analysts, statisticians, and more. Together they demonstrate how visualization can help us make sense of the world.

Explore the importance of storytelling with a simple visualization exercise

Learn how color conveys information that our brains recognize before we're fully aware of it

Discover how the books we buy and the people we associate with reveal clues to our deeper selves

Recognize a method to the madness of air travel with a visualization of civilian air traffic

Find out how researchers investigate unknown phenomena, from initial sketches to published papers

Contributors include:

Nick Bilton, Michael E. Driscoll, Jonathan Feinberg, Danyel Fisher, Jessica Hagy, Gregor Hochmuth, Todd Holloway, Noah Iliinsky, Eddie Jabbour, Valdean Klump, Aaron Koblin, Robert Kosara, Valdis Krebs, JoAnn Kuchera-Morin et al., Andrew Odewahn, Adam Perer, Anders Persson, Maximilian Schich, Matthias Shapiro, Julie Steele, Moritz Stefaner, Jer Thorp, Fernanda Viegas, Martin Wattenberg, and Michael Young.

《数据之眼：洞察与叙事的艺术》本书是一本深度探讨数据可视化理论、实践与未来趋势的综合性著作。它聚焦于如何将复杂、海量的数据转化为清晰、引人入胜的视觉叙事，并在此过程中揭示隐藏的洞察力。本书旨在为数据科学家、分析师、设计师乃至所有需要通过数据进行有效沟通的专业人士，提供一套从基础原则到高级应用的完整方法论。 --- 第一部分：视觉认知的基石与设计原则本部分深入解析了人类视觉系统处理信息的方式，这是高效数据可视化的基础。我们首先审视格式塔心理学在图表设计中的应用，解释了如何利用邻近性、相似性、闭合性等原理来构建清晰的视觉层级。接着，本书详细剖述了颜色理论在数据编码中的作用，不仅仅停留在美学层面，更侧重于颜色在区分变量、传达情感和警示方面的科学性运用，包括如何处理色盲用户群体的可访问性问题。关键的设计原则被系统化地阐述，例如“数据墨水比”（Data-Ink Ratio）的优化，强调去除不必要的图表噪音（Chart Junk），确保每一滴墨水都服务于信息传递。我们探讨了“避免误导性表述”的伦理责任，包括坐标轴截断、不恰当的比例尺选择以及如何选择最能准确反映数据分布的图表类型。第二部分：图表类型学的精妙选择与应用场景本书提供了一部详尽的“图表工具箱”，超越了常见的柱状图和折线图。我们对各类图表进行了深入的剖析，并明确了它们各自最适合解决的问题域：比较与排序：不仅仅是标准条形图，还包括坡度图（Slopegraphs）在时间点间变化展示中的高效性，以及范纳图（Venn Diagrams）在集合关系中的精确表达。分布与频率：详细介绍直方图、核密度估计图（KDE）的差异，以及箱线图（Box Plots）在展示离群值和四分位数区间时的强大能力。特别地，本书探讨了地震图（Ridgeline Plots）在多变量密度比较中的视觉优势。构成与占比：批判性地评估饼图（Pie Charts）的局限性，并推崇使用堆叠条形图、树状图（Treemaps）以及旭日图（Sunburst Charts）来展示层级结构中的部分与整体关系。关系与相关性：散点图矩阵、气泡图的应用，并介绍了使用回归线和拟合曲线来增强对变量间潜在关系的解读。地理空间数据：涵盖了从基础的分级设色地图（Choropleth Maps）到更复杂的点密度图和流线图（Flow Maps）的绘制技术，强调地图投影对最终解读的影响。第三部分：叙事驱动的可视化：讲好数据故事优秀的可视化不仅仅是信息的展示，更是故事的构建。本部分是本书的核心，聚焦于如何将分析结果转化为引人入胜的叙事流程。 “故事线构建”：我们指导读者如何确定核心论点（The Core Message），并围绕该论点组织图表的展示顺序。这涉及到从“宏观概览”到“细节深挖”的路径设计，确保观众的认知负荷处于最优水平。 “交互性与探索”：探讨了静态图与动态图的权衡。在介绍交互式可视化技术（如过滤、悬停高亮、钻取）时，本书强调交互性必须服务于分析目标，而非制造干扰。我们分析了如时间轴滑动、参数调节等交互设计如何引导用户发现新的关联。 “上下文的嵌入”：一个孤立的图表是无力的。本书详细阐述了如何利用标题、副标题、标注（Annotations）以及图例的精确措辞，为数据提供必要的背景信息和解读框架，从而减少观众的认知偏差。第四部分：高级技术与专业工具链本部分面向寻求技术深化的读者，探讨了当前数据可视化领域的前沿技术和主流工具链的整合。编程可视化实践：提供了使用主流编程语言库（如Python中的Matplotlib/Seaborn/Plotly，以及R语言中的ggplot2）进行定制化和高性能可视化的代码示例与最佳实践。重点在于如何通过代码实现传统BI工具难以企及的复杂视觉编码。动态与动画可视化：深入解析了D3.js在构建高度定制化和交互式网络图、树状图、以及复杂时间序列动画中的应用。我们讨论了动画在展示数据转换过程（如排序、合并）时的有效性与潜在的视觉陷阱。信息可视化与数据之美：探讨了更具挑战性的领域，如网络分析的可视化（Node-Link Diagrams, Force-Directed Layouts），以及高维数据的降维可视化方法（如t-SNE, PCA的图形化展示）。第五部分：评估、迭代与伦理责任最后一部分关注可视化的质量保障和其社会影响。 “用户测试与评估”：介绍了一系列定性和定量的方法来评估图表的有效性，例如“五秒测试”，以及如何收集用户反馈来指导设计迭代。 “可访问性与包容性设计”：超越了简单的颜色对比度检查，探讨了如何设计信息密度适中、结构清晰的图表，使其能够被屏幕阅读器辅助技术有效解读，确保信息平等。 “可视化伦理”：这是数据时代至关重要的一环。本书以案例研究的方式，剖析了历史上因误导性可视化引发的争议，强调了数据来源的透明度、分析假设的明确性以及对数据隐藏的警惕。 --- 《数据之眼：洞察与叙事的艺术》不仅是一本关于“如何制作图表”的指南，更是一部关于“如何清晰思考和有效沟通”的哲学指南。它引导读者从单纯的数据展示者，蜕变为能够驾驭视觉语言，驱动决策和理解的叙事大师。本书的案例丰富多样，涵盖金融、科学、公共政策和市场研究等多个领域，确保读者能够将理论知识无缝迁移至实际工作场景中。

作者简介

Julie Steele、Noah Iliinsky等编。

目录信息

Table of Contents
Chapter 1 On Beauty What Is Beauty?
Learning from the Classics
How Do We Achieve Beauty?
Putting It Into Practice
Conclusion
Chapter 2 Once Upon a Stacked Time Series Question + Visual Data + Context = Story
Steps for Creating an Effective Visualization
Hands-on Visualization Creation
Conclusion
Chapter 3 Wordle Wordle's Origins
How Wordle Works
Is Wordle Good Information Visualization?
How Wordle Is Actually Used
Conclusion
Acknowledgments
References
Chapter 4 Color: The Cinderella of Data Visualization Why Use Color in Data Graphics?
Luminosity As a Means of Recovering Local Density
Looking Forward: What About Animation?
Methods
Conclusion
References and Further Reading
Chapter 5 Mapping Information: Redesigning the New York City Subway Map The Need for a Better Tool
London Calling
New York Blues
Better Tools Allow for Better Tools
Size Is Only One Factor
Looking Back to Look Forward
New York's Unique Complexity
Geography Is About Relationships
Sweat the Small Stuff
Conclusion
Chapter 6 Flight Patterns: A Deep Dive Techniques and Data
Color
Motion
Anomalies and Errors
Conclusion
Acknowledgments
Chapter 7 Your Choices Reveal Who You Are: Mining and Visualizing Social Patterns Early Social Graphs
Social Graphs of Amazon Book Purchasing Data
Conclusion
References
Chapter 8 Visualizing the U.S. Senate Social Graph (1991–2009) Building the Visualization
The Story That Emerged
What Makes It Beautiful?
And What Makes It Ugly?
Conclusion
References
Chapter 9 The Big Picture: Search and Discovery The Visualization Technique
YELLOWPAGES.COM
The Netflix Prize
Creating Your Own
Conclusion
References
Chapter 10 Finding Beautiful Insights in the Chaos of Social Network Visualizations Visualizing Social Networks
Who Wants to Visualize Social Networks?
The Design of SocialAction
Case Studies: From Chaos to Beauty
References
Chapter 11 Beautiful History: Visualizing Wikipedia Depicting Group Editing
History Flow in Action
Chromogram: Visualizing One Person at a Time
Conclusion
Chapter 12 Turning a Table into a Tree: Growing Parallel Sets into a Purposeful Project Categorical Data
Parallel Sets
Visual Redesign
A New Data Model
The Database Model
Growing the Tree
Parallel Sets in the Real World
Conclusion
References
Chapter 13 The Design of "X by Y" Briefing and Conceptual Directions
Understanding the Data Situation
Exploring the Data
First Visual Drafts
The Final Product
Conclusion
Acknowledgments
References
Chapter 14 Revealing Matrices The More, the Better?
Databases As Networks
Data Model Definition Plus Emergence
Network Dimensionality
The Matrix Macroscope
Reducing for Complexity
Further Matrix Operations
The Refined Matrix
Scaling Up
Further Applications
Conclusion
Acknowledgments
References
Chapter 15 This Was 1994: Data Exploration with the NYTimes Article Search API Getting Data: The Article Search API
Managing Data: Using Processing
Three Easy Steps
Faceted Searching
Making Connections
Conclusion
Chapter 16 A Day in the Life of the New York Times Collecting Some Data
Let's Clean 'Em First
Python, Map/Reduce, and Hadoop
The First Pass at the Visualization
Scene 1, Take 1
Scene 1, Take 2
The Second Pass at the Visualization
Visual Scale and Other Visualization Optimizations
Getting the Time Lapse Working
So, What Do We Do with This Thing?
Conclusion
Acknowledgments
Chapter 17 Immersed in Unfolding Complex Systems Our Multimodal Arena
Our Roadmap to Creative Thinking
Project Discussion
Conclusion
References
Chapter 18 Postmortem Visualization: The Real Gold Standard Background
Impact on Forensic Work
The Virtual Autopsy Procedure
The Future for Virtual Autopsies
Conclusion
References and Suggested Reading
Chapter 19 Animation for Visualization: Opportunities and Drawbacks Principles of Animation
Animation in Scientific Visualization
Learning from Cartooning
Presentation Is Not Exploration
Types of Animation
Staging Animations with DynaVis
Principles of Animation
Conclusion: Animate or Not?
Further Reading
Acknowledgments
References
Chapter 20 Visualization: Indexed. Visualization: It's an Elephant.
Visualization: It's Art.
Visualization: It's Business.
Visualization: It's Timeless.
Visualization: It's Right Now.
Visualization: It's Coded.
Visualization: It's Clear.
Visualization: It's Learnable.
Visualization: It's a Buzzword.
Visualization: It's an Opportunity.
Appendix Contributors
· · · · · · (收起)

读后感

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

阅读体验的连贯性是这本书最致命的弱点。全书的结构松散得像是随机拼凑起来的期刊论文合集，章节之间的逻辑跳跃性极大。前一页还在热烈讨论如何用色彩饱和度来暗示情感张力，下一页却突然转向了如何优化SVG渲染性能的底层代码细节。这种叙事焦点的突然切换，让人完全无法沉浸其中，只能被迫接受这种碎片化的信息输入。我努力寻找一条清晰的主线，希望它能将所有零散的知识点串联起来，形成一个统一的“数据叙事方法论”，但这条线索似乎从未清晰地出现过。它更像是一个知识的“大杂烩”，虽然食材丰富，但烹饪手法却杂乱无章，最终呈现出来的是一种信息上的“消化不良”。最终，我放下这本书时，脑中留下的是无数孤立的知识点，而非一个可供我立即应用到工作中的、系统性的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度是毋庸置疑的，它在符号学和认知心理学上引用了大量的经典文献，构建了一个看似坚不可摧的理论框架。然而，这种理论的堆砌，反而成了理解和实践的最大障碍。作者似乎坚信，只有完全掌握了所有的理论基石，才能进行任何形式的可视化创作。这种做法导致全书的节奏异常缓慢，每一个小节都必须先建立起一个庞大的理论前提，才能引出一个简单的可视化结论。这就像一个厨师，在教你煎鸡蛋之前，先让你阅读了三百页关于分子烹饪学的论文。对于那些希望快速上手、通过实践来巩固理解的“动手型学习者”来说，这本书无疑是令人望而却步的。它将“学习”变成了一种必须通过的冗长仪式，而不是一个探索和发现的愉悦过程。我希望看到的是“先做，后理解”的引导，而不是“先理解所有哲学，再尝试画一个点”的苛刻要求。

评分☆☆☆☆☆

从作者的叙事风格来看，我强烈感觉到他似乎生活在一个完全脱离实际商业环境的象牙塔中。书中充斥着大量的篇幅去讨论如何利用最新的编程语言库（比如某个我从未听过的R包）来实现那些极其小众、只在特定学术圈内流传的图表样式。对于我们这些需要快速产出商业洞察的从业者来说，这些内容就像是高空抛物，与地面的实际需求完全脱节。我真正需要的是，如何在Excel或Tableau的标准化功能范围内，榨取出最大的视觉冲击力，如何针对不同受众（从技术人员到CEO）快速切换叙事焦点。然而，这本书却花了整整一章去论证一个只有三个人会看的“动态分形图”的优越性。这种“炫技式”的讲解，让人感到时间被极大地浪费了。它不是一本实用的工具书，更像是一份作者的个人技术展示目录，其价值主要体现在对作者自身技术广度的证明上，而不是对读者解决实际问题的帮助上。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计，说实话，简直是一场灾难，让人不禁怀疑编辑团队是否对“美学”一词存在着根本性的误解。大量的篇幅被用于展示那些过于写实、细节堆砌到令人眼花缭乱的图表，它们更像是数据可视化领域的“巴洛克风格”，试图用一切可能的元素去填充每一个像素点，生怕漏掉任何一丁点信息。我甚至需要戴上老花镜才能分辨出其中某张“多维时间序列热力图”中的细微色差代表的含义。更要命的是，那些所谓的“案例分析”，其数据源和背景信息极其模糊，仿佛作者只是随手找了一些漂亮的图片来充数，而没有真正深入挖掘背后的商业逻辑或社会影响。如果一本关于“视觉呈现”的书籍本身在视觉上就让人感到压抑和信息过载，那它就失去了最基本的说服力。我渴望的是那种极简主义的优雅，是“少即是多”的智慧，是那种能让数据在画布上呼吸的留白艺术。但这本书提供的，却是密不透风的、数据点的“围城”，让人在试图理解信息之前，就已经被视觉的噪音淹没了。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本《优雅的数据故事集》，我原本满怀期待，希望能找到那种能将枯燥数字瞬间点亮的神奇画笔。然而，读完前几章，我的内心却像经历了一场视觉上的“过山车”。首先，作者对于色彩理论的探讨，简直是教科书式的、冰冷而精确，每一个色值、每一个对比度的解释，都像是直接从印刷规范手册里抠出来的，缺乏一丝人情味。我期待的是那种能告诉我“在展示用户流失数据时，为什么应该选择柔和的莫兰迪色系而非高饱和度的警示红”，而不是一堆晦涩难懂的RGB值。更令人费解的是，书中对于图表类型的选择，总是倾向于那些在学术论文中常见的、极其复杂的网络图或桑基图。坦白说，我需要的是如何用一个清晰的柱状图或折线图，迅速抓住高层管理者的注意力，而不是让他们花十分钟去解析一个交织复杂的节点关系图。这本书似乎更侧重于“理论的完整性”而非“沟通的有效性”。它像一位技艺精湛的工匠，展示了他对工具的极致掌控，却忘记了，工具最终是为人服务的，是为了讲述一个引人入胜的故事。我合上书页，感受到的不是顿悟，而是一种被过度“技术化”的挫败感，仿佛我需要先拿到一个数据科学硕士学位才能真正理解其中的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

忽悠必学技之一。。。

评分☆☆☆☆☆

GREAT.

评分☆☆☆☆☆

目前为止包含了我的疑问和方向，但回答都过于简明，或者说太简单，没有更深入的例子。另外，这书如果没看过彩色版就别说自己看过呵呵呵。。。

评分☆☆☆☆☆

目前为止包含了我的疑问和方向，但回答都过于简明，或者说太简单，没有更深入的例子。另外，这书如果没看过彩色版就别说自己看过呵呵呵。。。

评分☆☆☆☆☆

读过，无什么卵用