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出版者:Springer

作者:Simoff, Simeon J. (EDT)/ Bohlen, Michael (EDT)/ Mazeika, Arturas (EDT)

出品人:

页数:417

译者:

出版时间:2008-08-27

价格:USD 79.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540710790

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
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• 统计学
• 算法

《视觉数据挖掘：洞悉数据的隐藏叙事》 在这信息爆炸的时代，数据已成为我们认识世界、驱动决策的关键。然而，海量数据的背后往往潜藏着错综复杂的关系和深邃的洞见，它们如同未经雕琢的宝石，需要我们以独特的方式去发掘和理解。本书《视觉数据挖掘：洞悉数据的隐藏叙事》正是为应对这一挑战而生，它并非一本枯燥的技术手册，而是一次关于“看见”的探索之旅，引导读者如何运用视觉的强大力量，穿透数据表面的迷雾，触及那些隐藏在数字背后的深刻叙事。 我们生活在一个视觉化日益重要的时代。从社交媒体上的信息流，到科学研究中的图表分析，再到商业报告中的数据可视化，视觉元素以其直观、高效的特性，深刻地改变着我们接收和处理信息的方式。本书的核心观点是：数据可视化不仅仅是为了“展示”数据，更是为了“理解”数据。通过精心设计的视觉呈现，我们可以将抽象的数值转化为生动的图像，从而更容易地识别模式、发现异常、验证假设，甚至激发新的灵感。 《视觉数据挖掘》将带您深入了解数据挖掘的全貌，但我们将视角聚焦于一个极为关键的环节——视觉化。本书不会为您详细列举各种算法的数学推导，也不会深入讲解数据库的底层架构。相反，它将专注于如何将数据挖掘的成果，以最清晰、最有洞察力的方式呈现出来。我们将从基础的视觉编码原则谈起，例如如何选择合适的图表类型来代表不同的数据关系（散点图、折线图、柱状图、热力图等），以及如何运用色彩、形状、大小和位置等视觉变量来传达信息。 本书的篇章设计旨在循序渐进，引导读者构建扎实的视觉数据挖掘能力： 第一部分：数据之眼——看见数据的本质 数据世界概览： 在正式进入视觉化之前，我们将简要回顾数据挖掘所面临的挑战，以及为何视觉化成为解决这些挑战的利器。我们将探讨数据的类型、结构以及它们在不同领域中的应用，为后续的视觉化工作打下基础。 视觉化原理基础： 这一部分将深入剖析人类视觉认知的工作机制，以及这些机制如何被应用于数据可视化设计。我们将讨论“图形的意义”、“视觉的感知层级”等概念，帮助读者理解为何某些可视化方式更有效，而另一些则可能误导。 探索性数据分析（EDA）中的视觉化： 在许多数据挖掘流程中，EDA是至关重要的一步。本书将重点介绍如何利用各种图表来探索数据的分布、识别潜在的关联性、发现异常值以及理解数据中的趋势。您将学会如何通过迭代的视觉化过程，逐步揭示数据的特性。 第二部分：视觉叙事——绘制数据的生命线 图表选择与设计之道： 不同的数据需要不同的图表。我们将系统地介绍各种常用图表的适用场景，并提供详细的设计指南，帮助您避免常见的可视化陷阱，创造出既美观又具信息量的图表。例如，如何选择合适的图表来展示时间序列数据，如何有效地对比多个类别的数据，以及如何可视化复杂的高维数据。 交互式可视化的力量： 静态图表有其局限性，而交互式可视化则能赋予数据生命。本书将探讨如何通过缩放、过滤、钻取、链接等交互方式，让用户能够更深入地与数据互动，发现更细微的模式。您将学习如何构建能够引导用户探索、发现的交互式数据故事。 高级可视化技术与应用： 随着数据复杂度的提升，我们需要更高级的可视化技术。本部分将介绍网络图（用于展示关系）、地理信息系统（GIS）可视化（用于空间数据）、以及一些新兴的可视化方法，并结合实际案例，展示它们在不同领域的应用，如金融市场分析、社交网络研究、生物医学可视化等。 第三部分：洞悉未来——让数据说话 从可视化到洞察： 将可视化成果转化为 actionable insights 是数据挖掘的最终目标。本书将引导读者思考，如何从复杂的视觉呈现中提炼出有价值的结论，如何有效地向不同受众传达这些洞察，以及如何将视觉化的发现转化为实际的业务或研究策略。 构建你的数据叙事： 最终，数据挖掘是为了解决问题、讲述故事。本书将帮助您掌握如何将一系列精心设计的可视化图表组织起来，构建一个引人入胜的数据叙事，清晰地展示您的发现和结论，从而影响决策，驱动变革。 工具与实践： 虽然本书的重点在于概念和方法，但我们也会简要提及一些主流的数据可视化工具和库（如 Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn, Plotly 等），并提供一些实际练习的思路，鼓励读者将所学付诸实践。 《视觉数据挖掘：洞悉数据的隐藏叙事》适合任何希望更深入地理解和利用数据的人。无论您是数据科学家、分析师、研究人员，还是对数据驱动的决策感兴趣的商业人士，本书都将为您提供一套强大的视觉工具和思维方式，让您能够从数据的海洋中，捕获那些闪烁着智慧光芒的珍珠。准备好让您的数据“开口说话”了吗？让我们一起开启这场视觉化的探索之旅。

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坦白讲，《Visual Data Mining》这本书，是我在数据探索领域看到过最令人耳目一新的著作之一。它在“挖掘”数据背后的意义方面，提供了非常深刻的见解。我最喜欢的是书中关于“探索性数据分析（EDA）”的理念。它强调，在正式建模之前，应该花费大量时间和精力去“玩弄”数据，用各种可视化手段去理解数据的本质，发现潜在的关联。这本书没有直接给我灌输复杂的统计理论，而是通过大量的实践案例，展示了如何通过简单的散点图、箱线图、分布图等，来揭示数据的分布特征、离散程度、以及变量之间的相关性。我曾经在分析一篇论文的数据时，遇到了很多困惑，很多指标的意义不明确，关联性也看不出来。看了书里关于如何通过散点图矩阵来快速审视多个变量之间的关系后，我豁然开朗，很快就找到了关键的几个影响因素。而且，书中还提到了很多关于“发现惊喜”的技巧，鼓励读者保持好奇心，主动去探索数据中可能存在的、未曾预料到的规律，这对于提升研究的深度和价值，起到了非常重要的作用。

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《Visual Data Mining》这本书，我可以说是一口气读完的，那种感觉就像是打开了一个全新的世界。它在数据的“呈现”上，给了我很大的惊喜。我一直认为，数据挖掘是少数精英的领域，但这本书却以一种极其友好的姿态，将这个过程变得触手可及。书中对于“数据故事”的构建，真的让我大开眼界。它不仅仅是教你怎么画图，更是教你怎么通过图画来“讲故事”，将复杂的数据关系变得生动形象，让非技术背景的同事也能轻松理解。我记得书中有一个案例，是关于城市交通流量分析的，通过一张张动态可视化的地图，清晰地展示了高峰时段的拥堵情况，以及不同交通工具的出行占比。这比我之前看过的任何报告都要直观和有说服力。而且，这本书还鼓励读者去思考“谁是你的听众”，以及“你想通过数据传达什么信息”，这让我从一个单纯的数据处理者，变成了一个能够运用数据进行有效沟通的人。它让我明白了，优秀的数据可视化，不仅仅是技术的体现，更是沟通能力的升华。

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《Visual Data Mining》这本书，我拿到手的时候，就感觉它的名字本身就充满了吸引力。毕竟，谁不想在浩瀚的数据海洋中，寻找到那闪耀着洞察力的“视觉”明珠呢？翻开书页，我首先被它精美的排版和清晰的图示所吸引，这对于一本侧重“视觉”的书来说，简直是太重要了。我记得当时我正在参与一个关于用户行为分析的项目，数据量非常大，传统的表格分析已经让我有些力不从心，常常感觉在数字的迷宫里打转。这本书的出现，就像给我打开了一扇新的窗户。它并没有直接丢给我一堆复杂的算法，而是从更宏观的层面，讲述了如何通过可视化手段来理解数据。我尤其喜欢它关于数据预处理和探索性数据分析（EDA）的章节，书中举了许多生动的例子，展示了如何通过散点图、直方图、热力图等不同类型的图表，快速地发现数据中的模式、异常值以及潜在的关联性。我曾经花了好几个小时试图从Excel表格中找出销售高峰期，但看了书里的一个关于时间序列可视化的案例后，我茅塞顿开，立刻明白了如何用更直观的方式呈现这些信息，效率瞬间提升。而且，书中对于不同图表适用场景的解释也非常到位，避免了新手们常常犯的“什么都想画，但不知道画什么”的错误。它鼓励读者“用眼睛去思考”，而不是仅仅依赖枯燥的数字。

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老实说，我一开始对“数据挖掘”这个词有些畏惧，总觉得它离我很遥远，需要很深的数学功底和编程技术。但《Visual Data Mining》这本书，彻底颠覆了我的看法。它并非一本面向专业数据科学家的高阶读物，而更像是一本面向广大数据爱好者和业务分析师的启蒙手册。它以一种非常平易近人的方式，将数据挖掘的核心概念融入到各种可视化的实践中。我记得我读到它关于聚类分析的介绍时，并没有直接给我讲解K-means算法的数学原理，而是通过展示一系列不同形状和颜色的数据点，以及如何用不同的颜色和标记来区分不同的簇，让我直观地理解了“分组”的概念。这种“先看图，后理解”的学习方式，对于我这样视觉型学习者来说，简直是福音。书中还介绍了一些常用的可视化工具和库，但有趣的是，它并没有把重点放在技术细节上，而是强调如何利用这些工具去“讲故事”。例如，书中有一个案例，展示了如何通过一系列动态图表，清晰地展示一个公司产品销量的季度变化趋势，以及不同地区贡献的比例。这让我意识到，数据挖掘不仅仅是发现规律，更是如何将这些规律有效地传达给他人，而可视化就是最好的语言。

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我对于《Visual Data Mining》这本书的评价，可以说是相当高的。它在处理数据洞察力方面，给我带来了前所未有的启发。这本书的独特之处在于，它并没有仅仅停留在“展示”数据，而是深入探讨了如何通过“设计”可视化来驱动“挖掘”。我印象最深的是书中关于“交互式可视化”的章节。在现实工作中，我们常常需要对数据进行多角度的探索，而静态的图表往往难以满足需求。这本书则介绍了如何创建动态的、可交互的图表，允许用户通过鼠标点击、拖拽等操作，深入探索数据的细节，发现隐藏的模式。我曾经用书中的一些技巧，为我们团队构建了一个关于客户反馈的交互式仪表板，通过这个仪表板，销售团队和产品团队可以实时地查看不同渠道的客户意见，并快速定位到具体的问题点。这极大地提高了我们的决策效率和问题解决能力。而且，书中关于“可视化陷阱”的讨论也让我受益匪浅。它提醒我们在设计图表时，要注意避免误导性的表达，例如不当的轴刻度、选择错误的图表类型等，这对于保证数据分析的准确性和客观性至关重要。

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