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出版者:

作者:廖超平,邓力

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2009-8

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787564026400

丛书系列:

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
• 验证
• 测试
• 芯片设计
• 电子设计自动化
• VLSI
• 设计验证
• 电路分析

好的，这是一份关于一本假设的图书的详细简介，该书名为《现代信息可视化与数据叙事：从基础到高级应用》。 --- 现代信息可视化与数据叙事：从基础到高级应用 核心理念：超越图表，讲述数据背后的故事 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是冰冷的数字，它们是驱动决策、揭示趋势、塑造洞察的生命线。然而，原始数据本身往往难以被理解和利用。《现代信息可视化与数据叙事》一书，正是为了弥合数据科学的严谨性与人类认知理解之间的鸿沟而创作。本书旨在提供一套系统化、实战化的方法论，指导读者如何将复杂的数据集转化为清晰、引人入胜、且具有高度影响力的视觉叙事。 本书的深度和广度远远超越了基础的图表绘制技巧。我们聚焦于如何构建一个有效的视觉信息生态系统，确保每一次数据呈现都能服务于特定的沟通目标，最终实现有效的、可行动的洞察传递。 第一部分：信息可视化的理论基石与认知科学 本部分奠定了读者理解“好”的可视化的理论框架。我们探讨的不仅仅是“画什么”，更是“为什么这么画”。 第一章：数据可视化的心理学基础 深入探讨人脑如何处理视觉信息。涵盖格式塔原理（Gestalt Principles）在图表设计中的应用，如邻近性、相似性、连续性在区分数据点中的作用。分析人类的视觉搜索模式（自下而上处理与自上而下处理），并阐述色彩、形状和空间作为视觉变量的认知负荷效应。本章特别分析了人类注意力的有限性，指导读者如何利用“预注意（Preattentive Processing）”特性，确保关键信息在用户扫视屏幕的几毫秒内被捕捉。 第二章：图表选择的决策树与陷阱识别 系统地梳理从描述性统计到推断性分析的图表选择流程。本书超越了传统的柱状图/饼图二元对立，详细剖析了关系型、分布型、对比型、构成型四大类图表家族。 关系型图表深潜： 散点图、气泡图、网络图的进阶应用与误用分析。 时间序列的挑战： 线性图、面积图、日历热力图在处理不同频率和周期性数据时的最优选择。 地理空间数据的精妙： 区分合法的地图投影（如墨卡托、阿尔伯斯）与易产生误导的面积/密度失真，并介绍核密度估计（KDE）的应用。 第三章：设计原则：美学、清晰度与信息密度 讨论可视化作品的“三元悖论”：美观、清晰和信息量。介绍Tufte的“数据墨水比”（Data-Ink Ratio），并将其扩展到数字界面设计中的优化策略。深入讲解如何通过消除冗余元素（Chart Junk）、优化轴线标签、以及精炼图例来最大化信息密度而不牺牲可读性。 第二部分：工具链的精深掌握与实践建模 本部分聚焦于现代数据可视化生态系统中的核心工具的应用，并强调代码驱动的可视化在自动化和可重复性上的优势。 第四章：编程可视化的高级技术栈 本书不拘泥于单一软件，而是侧重于跨平台、可定制化的编程库。重点深入讲解Python生态（Matplotlib的底层定制、Seaborn的高级统计图集成、Plotly/Bokeh的交互性实现）和JavaScript前端库（D3.js框架下的数据绑定、力导向布局的定制、以及Web Workers在处理大数据集时的性能优化）。章节内容包含：如何使用Vega-Lite进行声明式可视化，实现快速原型设计。 第五章：处理大规模与高维度数据 面对TB级数据集，传统渲染方法力不从心。本章提供大数据可视化的实战策略： 1. 数据抽样与聚合： 讨论在不丢失关键趋势的前提下，如何进行有效的分层聚合（Hierarchical Aggregation）。 2. 降维可视化： 详细介绍主成分分析（PCA）和t-SNE在二维或三维空间中呈现高维特征的步骤与结果解读。 3. 交互式过滤与缩放（Zooming & Panning）： 介绍基于WebGL或Canvas的渲染技术，以保证大型点云图的流畅交互体验。 第六章：动态可视化与时间轴的挑战 动态可视化并非简单地播放动画，而是需要精确控制时间信息。本章探讨如何设计有效的时间轴导航器（Time Navigator），并讲解如何使用最小化多图（Small Multiples）策略来对比不同时间段的数据，避免动画带来的记忆负担和信息遗漏。 第三部分：叙事驱动与影响力构建 最高级的信息可视化是数据叙事（Data Storytelling）。本部分将视角从“如何画”提升到“如何用数据说服人”。 第七章：叙事结构与观众定位 构建一个引人入胜的数据故事需要遵循明确的叙事结构，类似于文学作品的“起承转合”。本章教授如何根据受众（决策者、技术专家、普通公众）调整信息的深度、专业术语的使用、以及情感色彩的注入。详细分析如何使用“锚点洞察”（Anchor Insights）引导观众的注意力，避免“数据迷宫”。 第八章：交互式仪表板的设计哲学 仪表板是数据的“中枢神经系统”，但好的仪表板绝不是一堆图表的堆砌。本书探讨“专注度设计”（Focus-Oriented Design），指导读者设计层级分明的仪表板布局：第一层概述（One Glance Metrics），第二层钻取（Drill-Down），第三层探究（Exploration）。强调上下文依赖性的交互设计，确保用户在筛选数据时，所有相关视图都能即时同步更新。 第九章：数据伦理、偏见与可信度 一个负责任的可视化实践者必须理解其工作的社会影响。本章深入探讨可视化中的伦理陷阱：如何因轴线截断、不当的颜色编码（如非顺序色标用于顺序数据）、或缺失的对照组而无意中误导受众。指导读者进行可重复性验证，并明确披露数据集的局限性与预处理步骤，确保最终叙事的透明度和可信度。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者成为数据翻译官——能够精准捕捉数据的本质，并用最有效、最清晰的视觉语言将其传达给世界。通过本书的理论学习和实践案例，读者将掌握从数据清洗、模型选择到最终视觉呈现和叙事构建的全流程能力，真正实现数据驱动决策的价值最大化。 适用读者： 数据分析师、商业智能（BI）专家 UX/UI设计师、交互设计师 市场研究人员、金融分析师 对提升数据沟通能力感兴趣的各领域专业人士

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