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简介

数据可视化之美: 数据可视化之美

数据可视化之美: 数据可视化之美 7.6分

资源最后更新于 2020-03-29 02:02:38

作者:〔美〕Julie Steele〔美〕 Noah Iliinsky

译者:祝洪凯李妹芳

出版社:出版社机械工业出版社

出版日期:2011-06

ISBN:9787111337966

文件格式: pdf

标签: 计算机 IT 可视化 数据 信息分析 华章圣诞 计算机与互联网

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《数据可视化之美》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。O’Reilly Media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自1978年开始,O’Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来,而我们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者,O’Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。
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目录

  1. O'Reilly Media,Inc.介绍
  2. 译者序
  3. 前言
  4. 第1章 论美
  5. 何为美
  6. 学习经典
  7. 如何实现美丽
  8. 付诸实践
  9. 结束语
  10. 第2章 曾经的堆叠时间序列
  11. 问题+可视化数据+场景=故事
  12. 创建有效的可视化的步骤
  13. 可视化创建实践
  14. 结束语
  15. 第3章 Wordle
  16. Wordle的起源
  17. Wordle如何工作
  18. Wordle是优秀的信息可视化吗
  19. 如何真正使用Wordle
  20. 结束语
  21. 致谢
  22. 参考文献
  23. 第4章 色彩:数据可视化的“灰姑娘”
  24. 为什么在数据图像中使用色彩
  25. 亮度作为恢复局部密度的方法
  26. 展望未来:关于动画
  27. 方法
  28. 结束语
  29. 参考文献和补充阅读
  30. 第5章 信息映射:重新设计纽约地铁图
  31. 需要更好的工具
  32. 回忆在伦敦
  33. 纽约之“殇”
  34. 好的工具衍生更好的工具
  35. 尺寸只是一个因素
  36. 从回顾到展望
  37. 纽约独特的复杂性
  38. 地理即关系
  39. 砍掉“鸡毛蒜皮”的东西
  40. 结束语
  41. 第6章 飞行模式:深入探索
  42. 技术和数据
  43. 色彩
  44. 动向
  45. 异常和错误
  46. 结束语
  47. 致谢
  48. 第7章 你的选择揭示你是谁:社会模式的挖掘和可视化
  49. 早期社交图
  50. Amazon的书籍购买数据的社交图
  51. 结束语
  52. 参考文献
  53. 第8章 美国参议院社交图(1991~2009)的可视化
  54. 创建可视化
  55. 产生的故事
  56. 什么使它美丽
  57. 什么使它丑陋
  58. 结束语
  59. 参考文献
  60. 第9章 鸟瞰图:搜索和发现
  61. 可视化技术
  62. YELLOWPAGES.COM
  63. Netflix奖项
  64. 创建自己的可视化
  65. 结束语
  66. 参考文献
  67. 第10章 从社交网络可视化的混杂之中寻找美丽的感悟
  68. 社交网络可视化
  69. 谁想要对社交网络进行可视化
  70. SocialAction的设计
  71. 案例研究:从混乱到美丽
  72. 参考文献
  73. 第11章 美丽的历史:对维基百科可视化
  74. 描述分组编辑
  75. 历史流:对编辑历史进行可视化
  76. 历史流的实际作用
  77. 染色图:一次对一个人进行可视化
  78. 结束语
  79. 第12章 把表转换成树:把并行集发展成意义深远的项目
  80. 分类数据
  81. 并行集
  82. 可视化重设计
  83. 新的数据模型
  84. 数据库模型
  85. 树结构增长
  86. 现实世界中的并行集
  87. 结束语
  88. 参考文献
  89. 第13章 “X by Y”的设计:奥地利电子艺术节档案的信息美学探索
  90. 简介和概念
  91. 了解数据形势
  92. 探索数据
  93. 初次可视化草图
  94. 最终产品
  95. 结束语
  96. 致谢
  97. 参考文献
  98. 第14章 矩阵探秘
  99. 越多越好吗
  100. 把数据库看做网络
  101. 可见的数据模型定义
  102. 网络维度
  103. 矩阵“缩小镜”
  104. 减少复杂性
  105. 矩阵操作进阶
  106. 改善后的矩阵
  107. 数据规模扩大
  108. 深层次应用
  109. 结束语
  110. 致谢
  111. 参考文献
  112. 第15章 1994年:基于《纽约时报》上的文章搜索API的数据探索
  113. 获取数据:文章搜索API
  114. 管理数据:使用Processing编程语言
  115. 三个简单的步骤
  116. 维度搜索
  117. 连接
  118. 结束语
  119. 第16章 《纽约时报》的一天
  120. 收集一些数据
  121. 数据清洗
  122. Python、Map/Reduce和Hadoop
  123. 可视化的第一步
  124. 刚刚处理的数据哪去了
  125. 场景1,步骤1
  126. 场景1,步骤2
  127. 可视化的第二步
  128. 可视化比例和其他可视化优化
  129. 使定时拍摄能够正常工作
  130. 生成的视频有什么用
  131. 结束语
  132. 致谢
  133. 第17章 深入揭秘复杂系统
  134. 多模式“竞技场”
  135. 创造性思维的路线图
  136. 项目探讨
  137. 结束语
  138. 参考文献
  139. 第18章 解剖可视化:真正的黄金标准
  140. 背景
  141. 对法医工作的影响
  142. 虚拟尸检流程
  143. 虚拟尸检的未来
  144. 结束语
  145. 参考文献和扩展阅读
  146. 第19章 动画可视化:机遇和缺点
  147. 动画原则
  148. 科学可视化中的动画
  149. 从卡通中学习
  150. 展现不是探索
  151. 动画类型
  152. 动画的分类
  153. 用DynaVis制作的舞台动画
  154. 动画原则
  155. 结束语:是否采用动画
  156. 扩展阅读
  157. 致谢
  158. 参考文献
  159. 第20章 带索引的可视化
  160. 可视化:是一头“大象”
  161. 可视化:是一门艺术
  162. 可视化:是一种商务
  163. 可视化:是永恒的
  164. 可视化:此时此刻
  165. 可视化:是编码的
  166. 可视化:是清晰的
  167. 可视化:是可学习的
  168. 可视化:是一个流行语
  169. 可视化:是一个机遇
  170. 作者简介