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发表于2025-04-17
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学编程
评分买过最贵的电子书....
评分除了数据分析师,数据科学家,未来应该还有一个角色,数据设计师,会很热火。这本书正是再好不过的入门书籍。但也只限于入门。里面两点思路很清晰:考虑你的受众,考虑你的目的。
评分没读完
评分除了数据分析师,数据科学家,未来应该还有一个角色,数据设计师,会很热火。这本书正是再好不过的入门书籍。但也只限于入门。里面两点思路很清晰:考虑你的受众,考虑你的目的。
Nathan Yau 加州大学洛杉矶分校统计学专业在读博士、超级数据迷,专注于数据可视化与个人数据收集。他曾在《纽约时报》、CNN、Mozilla和SyFy工作过,认为数据和信息图不仅适用于分析,用来讲述与数据有关的故事也非常合适。Yau的目标是让非专业人士读懂并用好数据。他创建了一个设计、可视化和统计方面的博http://flowingdata.com,你可以从中欣赏到他最新的数据可视化实验作品。
向怡宁 交互和视觉设计师、摇滚乐手,同时还热衷于翻译和写作。著有《Flash组件、游戏、SWF加解密》及《就这么简单:Web开发中的可用性和用户体验》,译有《奇思妙想:15位计算机天才及其重大发现》、《瞬间之美:Web界面设计如何让用户心动》、《网站设计解构:有效的交互设计框架和模式》、《网站搜索设计:兼顾SEO及可用性的网站设计心得》等书。他认为“一个不会弹吉他的设计师不是个好译者”。
在生活中,数据几乎无处不在,任我们取用。然而,同样的数据给人的感觉可能会千差万别:或冰冷枯燥,让人望而生畏、百思不解其意;或生动有趣,让人一目了然、豁然开朗。为了达到后一种效果,我们需要采用一种特别的方式来展示数据,来解释、分析和应用它。这就是数据可视化技术。Nath an Yau是这一创新领域的先锋。在本书中,他根据数据可视化的工作流程,先后介绍了如何获取数据,将数据格式化,用可视化工具(如R)生成图表,以及在图形编辑软件(如Illustrator)中修改以使图表达到最佳效果。本书介绍了数十种方法(如柱形图、饼图、折线图和散点图等),以创造性的视觉方式生动讲述了有关数据的故事。
粗略将书看了一遍,着重看了几个例子的实现,还没动手实践。贯穿书中的数据可视化标准步骤可能就是:Python采集数据,R生成草图,最后illustrator refine。 后面计划将书中实例都好好实践一遍,细细评味下书中对各种chart的选择、评价...
评分粗略将书看了一遍,着重看了几个例子的实现,还没动手实践。贯穿书中的数据可视化标准步骤可能就是:Python采集数据,R生成草图,最后illustrator refine。 后面计划将书中实例都好好实践一遍,细细评味下书中对各种chart的选择、评价...
评分一些图形对于R用户来说,不是有多难,没有看到用巧思妙想来展示可视化数据化,图!=可视化。这一点我个人有点体会。比如http://xccds1977.blogspot.com/2012/07/blog-post_26.html这篇文章,粗看很炫,可实际效用多少呢,满屏满屏的线条,能说明什么呢。 这里无意冒犯谁,因为...
评分本科的数学生涯确实因为缺少兴趣而显得枯燥乏味,机缘巧合在图书馆里借了这本书,兴致勃勃的看了两遍。她像调味剂一样,将在学校学到的统计知识与编程应用以可视化的形式糅合在一起,是数学出身的本科生以不丢弃本专业为前提而找到自己的方向的入门级好书,尤其是喜欢视觉设计...
评分粗略将书看了一遍,着重看了几个例子的实现,还没动手实践。贯穿书中的数据可视化标准步骤可能就是:Python采集数据,R生成草图,最后illustrator refine。 后面计划将书中实例都好好实践一遍,细细评味下书中对各种chart的选择、评价...
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