《数据可视化之美》（美）Julie Steele＆Noah Iliinsky 编著

《数据可视化之美》（美）Julie Steele＆Noah Iliinsky 编著


内容简介
可视化是数据描述的图形表示，旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。
在本书中，20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。在《数据可视化之美》中，你将：
· 通过简单的可视化实践探索讲故事的重要性。
· 了解颜色如何传达我们尚未充分意识到而大脑已经识别出的信息。
· 发现我们购买的书籍和我们的交际圈如何揭示内心的自我。
· 通过对民航交通的可视化探索识别航空旅行的混乱的一种方法。
· 揭秘研究人员如何调查未知问题，包括从最初的草图到发表的论文。

目录
《数据可视化之美(通过专家的眼光洞察数据)》
前言 1
第1章 论美 7
Noah Iliinsky7
何为美 7
学习经典 9
如何实现美丽 12
预期的信息 13
付诸实践 16
结束语 18
第2章 曾经的堆叠时间序列 19
Matthias Shapiro 19
问题 + 可视化数据 + 场景 = 故事 20
创建有效的可视化的步骤 22
可视化创建实践 29
结束语 37
第3章 Wordle 39
Jonathan Feinberg 39
Wordle的起源 40
Wordle如何工作 47
Wordle是优秀的信息可视化吗 56
如何真正使用Wordle 59
结束语 60
致谢 60
参考文献 60
第4章 色彩：数据可视化的“灰姑娘” 61
Michael Driscoll 61
为什么在数据图像中使用色彩 61
亮度作为恢复局部密度的方法 66
展望未来：关于动画 67
方法 68
结束语 69
参考文献和补充阅读 69
第5章 信息映射：重新设计纽约地铁图 70
Eddie Jabbour（Julie Steele执笔） .70
需要更好的工具 70
回忆在伦敦 72
纽约之“殇” 73
好的工具衍生更好的工具 73
尺寸只是一个因素 74
从回顾到展望 76
纽约独特的复杂性 78
地理即关系 78
砍掉“鸡毛蒜皮”的东西 85
结束语 89
第6章 飞行模式：深入探索 90
Aaron Koblin和Valdean Klump 90
技术和数据 93
色彩 94
动向 98
异常和错误 99
结束语 100
致谢 101
第7章 你的选择揭示你是谁：社会模式的挖掘和可视化 102
Valdis Krebs 102
早期社交图 102
Amazon的书籍购买数据的社交图 110
结束语 120
参考文献 120
第8章 美国参议院社交图（1991～2009）的可视化 122
Andrew Odewahn 122
创建可视化 123
收集原始数据 124
产生的故事 130
什么使它美丽 134
什么使它丑陋 135
参考文献 139
第9章 鸟瞰图：搜索和发现 141
Todd Holloway141
可视化技术 142
YELLOWPAGES.COM 142
Netfl x奖项 148
创建自己的可视化 153
结束语 154
参考文献 154
第10章 从社交网络可视化的混杂之中寻找美丽的感悟 155
Adam Perer .155
社交网络可视化155
谁想要对社交网络进行可视化 158
Soc alAct on的设计 159
案例研究：从混乱到美丽 163
参考文献 170
第11章 美丽的历史：对维基百科可视化 171
Martin Wattenberg 和 Fernanda Viégas 171
描述分组编辑 171
数据 172
历史流的实际作用 179
染色图：一次对一个人进行可视化 181
结束语 185
第12章 把表转换成树：把并行集发展成意义深远的项目 187
Robert Kosara 187
分类数据 188
并行集 189
可视化重设计 190
新的数据模型 192
数据库模型 194
树结构增长 195
现实世界中的并行集 197
结束语 198
参考文献 198
第13章 “X byY”的设计：奥地利电子艺术节档案的信息美学探索 199
Moritz Stefaner .199
简介和概念 199
了解数据形势 200
探索数据 202
初次可视化草图204
最终产品 208
结束语 214
致谢 216
参考文献 217
第14章 矩阵探秘 218
Maximilian Schich .218
越多越好吗 219
把数据库看做网络 220
可见的数据模型定义 221
网络维度 224
矩阵“缩小镜”225
减少复杂性 229
矩阵操作进阶 236
改善后的矩阵 236
数据规模扩大 237
深层次应用 238
结束语 239
致谢 239
参考文献 239
第15章 1994年：基于《纽约时报》上的文章搜索API的数据探索 245
Jer Thorp 245
获取数据：文章搜索API 245
管理数据：使用Process ng编程语言 247
三个简单的步骤251
维度搜索 253
连接 254
结束语 258
第16章 《纽约时报》的一天 260
Michael Young 和 Nick Bilton 260
收集一些数据 261
数据清洗 262
Python、Map/Reduce和Hadoop 263
可视化的第一步263
刚刚处理的数据哪去了 266
场景1，步骤1 266
场景1，步骤2 268
可视化的第二步269
可视化比例和其他可视化优化 272
使定时拍摄能够正常工作 274
生成的视频有什么用 275
结束语 275
致谢 278
第17章 深入揭秘复杂系统 279
Lance Putnam、Graham Wakef ield、Haru Ji、Basak Alper、
Dennis Adderton 和JoAnn Kuchera-Morin .279
多模式“竞技场” 279
创造性思维的路线图 281
项目探讨 284
结束语 295
参考文献 296
第18章 解剖可视化：真正的黄金标准 297
Anders Persson 297
背景 298
对法医工作的影响 298
虚拟尸检流程 301
虚拟尸检的未来309
结束语 312
参考文献和扩展阅读 313
第19章 动画可视化：机遇和缺点 315
Danyel Fisher 315
动画原则 316
科学可视化中的动画 317
从卡通中学习 317
用动画进行的探索效率更低 322
展现不是探索 323
动画类型 324
用DynaV s制作的舞台动画 328
动画原则 332
结束语：是否采用动画 333
扩展阅读 334
致谢 334
参考文献 334
第20章 带索引的可视化 337
Jessica Hagy 337
可视化：是一头“大象” 337
可视化：是一门艺术 339
可视化：是一种商务 340
可视化：是永恒的 341
可视化：此时此刻 343
可视化：是编码的 344
可视化：是清晰的 345
可视化：是可学习的 346
可视化：是一个流行语 348
可视化：是一个机遇 349
作者简介 353


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