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出版者:Springer

作者:Post, Frits H.; Post, Frits H.; Nielson, Gregory M.

出品人:

页数:453

译者:

出版时间:2002-12-31

价格:USD 189.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781402072598

丛书系列:

图书标签:

• 原始/图形思维
• 统计
• 数据可视化
• 信息图表
• 数据分析
• 商业智能
• Tableau
• Python
• R语言
• 数据科学
• 可视化设计
• 统计图表

《数据可视化：洞察与表达的艺术》 在这个信息爆炸的时代，海量的数据如同一片浩瀚的海洋，其中蕴藏着无数的规律、趋势和价值。然而，原始的数据往往是枯燥、晦涩的，隐藏在数字的迷宫中，难以被我们直观地理解和利用。正是在这样的背景下，《数据可视化：洞察与表达的艺术》 应运而生。本书并非一本关于具体数据分析技术的工具书，也不是一本教授如何绘制图表的教程，而是深入探讨了如何将复杂的数据转化为清晰、有说服力且富有洞察力的视觉语言。 本书的核心在于“洞察”与“表达”这两个关键词。我们坚信，优秀的数据可视化不仅仅是“好看”，更是能够揭示数据背后深层含义的“有力”。因此，本书将带领读者踏上一段探索数据可视化本质的旅程，旨在培养一种思维方式，一种看待数据、解读数据并与之沟通的新视角。 第一部分：看见数据的本质——理解可视化背后的逻辑 在开始绘制任何图表之前，我们需要深刻理解数据本身以及我们希望通过可视化达到的目的。这一部分将引导读者思考： 数据与人类认知： 我们将审视人类大脑是如何处理视觉信息的，颜色、形状、大小、位置等视觉元素如何影响我们的感知和判断。了解这些认知原理，是设计出能够有效传达信息的图表的基础。 为何需要可视化： 除了直观性，数据可视化还能帮助我们发现数据中的模式、异常值，进行趋势预测，甚至发现我们之前未曾意识到的关联。本书将深入剖析数据可视化的价值所在，以及它在各个领域的应用潜力。 数据解读的陷阱： 在追求视觉吸引力的同时，我们必须警惕可能误导观众的“视觉幻觉”和“数据偏见”。本书将探讨常见的误导性可视化手法，并提供避免这些陷阱的原则。 明确你的目的： 在动手制作图表前，明确你想要回答的关键问题，你想传达的核心信息是什么？这本书将强调目标导向的重要性，帮助读者在海量数据中找到焦点。 第二部分：构建叙事的框架——从数据到意义的转化 将数据转化为有意义的叙事，是数据可视化的灵魂所在。本书将侧重于如何为你的数据赋予生命，使其能够讲故事： 选择恰当的表达方式： 不同的数据类型和分析目的需要不同的可视化形式。我们将探讨各种常见的图表类型（如条形图、折线图、散点图、饼图等），不仅仅是介绍它们的外形，更重要的是分析它们各自擅长表达的场景和适合的数据结构。本书将强调“合适”而非“时髦”的原则，帮助读者做出明智的选择。 信息的层级与突出： 如何在众多数据点中突出最重要的信息？我们将学习如何运用视觉元素（如颜色、粗细、大小、标注）来引导观众的视线，建立信息层级，让核心观点一目了然。 背景与上下文的营造： 单个图表可能不足以支撑一个完整的论点。本书将探讨如何通过组合多个图表、添加说明文字、引用背景信息等方式，为数据提供必要的上下文，使其更具说服力。 故事的逻辑与流程： 优秀的数据可视化能够引导观众沿着一条清晰的逻辑线索进行探索，逐步揭示数据背后的故事。我们将讨论如何构建一个引人入胜的数据叙事流程，让观众在观看的过程中产生共鸣和理解。 第三部分：设计的语言——让洞察闪耀光芒 视觉设计在数据可视化中扮演着至关重要的角色。它不仅关乎美学，更直接影响信息的传达效率： 色彩的智慧： 色彩不仅仅是装饰，它承载着丰富的情感和信息。本书将深入探讨色彩的选择原则，如何运用色彩来区分数据、强调重点、传达情绪，以及避免可能引起的混淆。 排版与布局的韵律： 清晰的排版和合理的布局能够极大地提升图表的可读性。我们将学习如何运用字体、间距、对齐等手段，创造出平衡、和谐的视觉效果。 留白的力量： “少即是多”在数据可视化中同样适用。本书将阐释留白（负空间）的重要性，它如何帮助观众聚焦于关键信息，减少视觉干扰。 交互的魅力： 在数字时代，交互式可视化能够极大地增强观众的参与感和探索性。我们将探讨如何通过交互设计，让观众能够自由地探索数据，发现更多隐藏的细节。 简洁与清晰的追求： 最终的目标是清晰。本书将贯穿“简洁”的理念，教导读者如何去除不必要的装饰，专注于信息的本质，让图表说话，而不是喧宾夺主。 《数据可视化：洞察与表达的艺术》 是一次关于如何“看见”和“讲述”数据的探索。它不提供廉价的“速成法”，而是希望通过对可视化本质的深入剖析，帮助读者培养一种批判性的思维和精湛的表达能力。无论你是数据分析师、产品经理、市场营销人员，还是任何一个希望更好地理解和沟通数据的人，《数据可视化：洞察与表达的艺术》都将是你不可或缺的伙伴，引导你穿越数据迷雾，发现其中蕴含的宝藏，并以最清晰、最有力的形式呈现给世界。这本书将帮助你超越简单的图表绘制，真正掌握数据可视化的艺术，将冰冷的数据转化为鲜活的洞察，驱动决策，启迪智慧。

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这本书给我最大的感觉是“遗漏的广度”。它在某些特定的、非常狭窄的领域——比如关于印刷媒体时代信息图表的历史沿革——做得非常深入，几乎可以算作是该细分领域的权威参考。然而，一旦涉及任何与现代计算技术、互联网交互或大规模数据处理相关的部分，其深度和广度便急剧萎缩。例如，书中几乎没有提及任何关于地理信息系统（GIS）数据可视化在当前城市规划和物流优化中的重要作用，或者说，对于时间序列数据的可视化，它停留在简单的折线图分析，完全没有触及到如何有效地展示高频交易数据或物联网传感器数据的流式可视化技术。我本期待能找到关于数据伦理和可视化误导性的深入探讨，毕竟在“假新闻”盛行的当下，如何负责任地呈现数据比如何炫酷地呈现数据更为关键。这本书对这些社会责任层面的讨论，轻描淡写，仿佛数据可视化仅仅是一个纯粹的技术实现问题，与更宏大的社会语境无关。这使得这本书在指导我们应对当代复杂信息环境的挑战时，显得力不从心，像是一件精心打磨的古董工具，虽然精美，却无法用来修理现代的精密仪器。

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从作者的写作视角来看，这本书似乎是写给一个“理想中的读者”的，一个拥有无限时间、可以查阅所有外部资料，并且对理论的每一个细枝末节都抱有极大热情的读者。书中频繁地使用“读者可以自行查阅参考文献X和Y，以获得更详细的证明”这样的表述，这让我感觉自己像是在阅读一份研究计划的草稿，而不是一本成熟的指导手册。真正有价值的洞见往往隐藏在冗长的脚注或不显眼的角落里，需要极大的耐心和筛选能力才能挖掘出来。此外，本书在“工具箱”方面的介绍，几乎是零散且过时的。它提到了几个早期的开源库，但对于当前业界主流的D3.js、Plotly、Tableau等工具的深入比较和最佳实践分析，却付之阙如。这让我不禁怀疑，作者是否真正接触过当前数据分析师的日常工作流程。一本关于可视化的书，如果不能有效指导读者如何将理论转化为屏幕上可操作的成品，那它的实用价值就大打折扣了。总而言之，这本书更像是一份为特定学术圈层准备的知识索引，而非一本能帮助广大学习者快速入门并提升技能的实用指南，它的重量，更多是体现在纸张的厚度上，而非知识的即时可迁移性上。

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这本书的封面设计，坦白说，第一眼看上去就带着一股陈旧的学院派气息，那种厚重的、略显呆板的字体排版，让人不由得联想到图书馆深处那些尘封已久的统计学教材。我本期望能看到一些关于如何用色彩心理学或者前沿交互技术来革新数据呈现方式的亮眼案例，毕竟现在“数据可视化”这个词汇早已超越了简单的图表制作，它关乎叙事、关乎美学，甚至关乎社会影响力的构建。然而，翻开前几章，我发现内容更像是对上世纪末信息图形学先驱们理论的梳理与复述，虽然其理论基础无可指摘，但对于一个急切想掌握最新工具和技巧的实践者来说，这种深度聚焦于“为何如此”而非“如何去做”的论述，显得有些力不从心。书中对不同图表类型的分类讨论，虽然详尽，但缺乏对新兴图表格式，比如流式数据可视化、多维复杂网络图在实际商业应用中的具体案例分析。我倒是期待能看到一些关于如何处理超大规模数据集的可视化挑战，例如如何高效地在浏览器端渲染数百万个数据点而不牺牲用户体验，或者关于增强现实（AR）在数据探索中的前瞻性应用，这些在书里几乎是空白。整体感觉，这是一部扎实的理论基石，却在飞速发展的技术浪潮中，显得有些跟不上时代的步伐，更像是一份严谨但略显过时的学术文献集锦。

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阅读体验上，这本书简直像是在进行一场没有导航的迷宫探险。章节之间的逻辑跳跃性极大，仿佛是不同作者在不同时间点拼凑起来的文稿合集。比如，前一节还在深入探讨直方图的 bin 宽度选择对正态性判断的影响，细致到小数点后几位的数学推导让人头晕目眩；紧接着下一节，画风突变，开始用一种非常口语化的方式讨论“如何让你的老板看懂你的报告”，用词浅显，举例也极其老套，无非是销售额的同比环比。这种从高深莫测的理论殿堂瞬间跌落到入门级PPT技巧的落差感，实在让人难以适应。更令人抓狂的是，书中引用的许多案例数据和图表截图，其设计风格已经严重过时——那些厚重的3D效果、阴影和渐变，简直是十年前的视觉灾难。我试着去寻找一些关于交互式叙事的章节，希望能够学习如何构建引人入胜的数据故事线，但相关内容寥寥无几，且讨论的交互性也仅限于简单的钻取（drill-down）功能。这本书似乎坚信，只要数据被正确地摆放，故事就会自然而然地发生，却完全忽略了现代用户对动态反馈和沉浸式体验的渴求。对于渴望在信息爆炸时代脱颖而出的数据讲述者而言，这本书提供的工具箱，可能更适合用来装修一个复古风格的办公室，而非应对瞬息万变的数字世界。

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如果要用一个词来形容这本书的价值，那应该是“晦涩的详尽”。它的确详尽，详尽到令人发指的地步，但在这种详尽中，清晰的脉络却被淹没了。作者似乎有一种强迫症，一定要把所有相关的历史、统计学定义、甚至是一些已被证明效率低下的方法也一一罗列出来，仿佛生怕漏掉了任何一个可以被引用的脚注来源。结果就是，当你真正想知道“在特定的A/B测试结果下，我应该选择散点图还是箱线图”时，你得穿过二十页关于概率分布假设的枯燥论述才能找到勉强相关的几句话。更别提它的排版了，大段大段的纯文字论述，很少有图示来辅助理解那些抽象的概念，这对于一个学习“视觉化”的人来说，是极大的讽刺。我尝试着跟着书中的步骤去尝试构建一个简单的仪表板（Dashboard），但书中提供的代码示例（如果提供了的话）总是充满了我系统无法识别的过时库函数或者自定义宏，使得实践环节总是以失败告终，徒留一堆编译错误。这本书似乎是为那些已经拥有深厚统计学背景、并且习惯于通过纯文本阅读来构建知识体系的学者而准备的，对于我这种更偏爱“边做边学”、依靠直观视觉反馈来吸收新知的学习者来说，它更像是一种智力上的折磨，而不是学习上的助力。

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贵死了...

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我擦这本书在某宝卖1.9K-2K多，后悔没在NTU把丫复印了则个。

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