鲜活的数据:数据可视化指南
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图灵程序设计丛书

鲜活的数据:数据可视化指南

Nathan Yau (作者) 向怡宁 (译者)
本书是一本系统介绍数据可视化的图书。书中主要阐述了如何将冰冷枯燥的数据转换成易于理解、生动有趣、主题清晰的图表。作者根据数据可视化的一般顺序,先后介绍了如何获取数据,将数据格式化,然后用可视化工具(如R)生成图表,最后在图形编辑软件(如Illustrator)中修改完善,使图表达到最佳的可视化效果。本书详细介绍了柱形图、饼图、折线图和散点图等图表的绘制方法及各自的优缺点,还用专门的一章介绍与地图相关的数据可视化技巧。本书实例丰富、图文并茂,适合数据分析师、视觉设计师和对数据感兴趣的开发人员学习提高。

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《Python数据处理》

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出版信息

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本书特色

数据可视化经典著作
讲解清晰、示例丰富、实用性强
创作信息图的最佳参考指南

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。

Nathan 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。翻开本书,思维之门会豁然大开,你会发现有那么多样的手段去赋予数据全新的意义!

“本书就像是一封写给Python、R、地图和数据的情书。” ——FlowingData读者评论

“我是Nathan Yan的博客FlowingData的忠实粉丝,本书还没出来我就预订了。果然,它完全符合我的预期:各种各样的分析、数据资源和绝对精美的图表。” ——亚马逊读者评论

“本书写得很好,思路清晰,实例丰富,如果你经常与数据打交道,选择本书错不了。” ——亚马逊读者评论

目录

版权声明 阅读
O'Reilly Media, Inc.介绍 阅读
引言 阅读
第1章 用数据讲故事 阅读
第2章 处理数据
第3章 选择可视化工具
第4章 有关时间趋势的可视化
第5章 有关比例的可视化
第6章 有关关系的可视化
第7章 发现差异
第8章 有关空间关系的可视化
第9章 有目的地设计

作者介绍

Nathan Yau(作者) 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客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(译者) 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”。

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    • 交稿拖延了,是否还能被你评为好译者?编辑惴惴不安地问。

      武卫东  发表于 2012-03-13 05:14:25
  • 建议书名翻译成《可视化吧!》或者《把它可视化!》,一直不喜欢图灵花里胡哨的书名,甚至有时候题目原意都没了。
    Andy_Henry  发表于 2012-09-20 01:01:57
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    • 这个书名算不上花里胡哨吧。

      武卫东  发表于 2012-10-09 16:47:00
    • 这个挺好的啊

      2gua  发表于 2012-10-09 22:32:06
  • 期待!
    zhique  发表于 2012-06-29 12:27:43
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  • 直觉上可能会让不少人失望 !
    http://www.amazon.com/Visualize-This-FlowingData-Visualization-Statistics/dp/0470944889

    原作者简介
    Nathan Yau is a PhD candidate in Statistics at UCLA and a lifelong data junkie. His goal is to make data available and useful to those who aren't necessarily data experts, and he focuses on data visualization and personal data collection. You can follow his visualization experiments at http://flowingdata.com.
    子江  发表于 2012-10-10 13:39:07
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