| 词条 | 数据可视化之美 |
| 释义 | 图书信息作者：Julie Steele (作者), Noah Iliinsky (作者), 祝洪凯 (译者), 李妹芳 (译者) 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2011年6月22日) 外文书名: Beautiful Visualization 平装: 456页 正文语种: 简体中文 开本: 16 ISBN: 9787111337966 条形码: 9787111337966 内容简介《数据可视化之美》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《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。 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。 目录前言 1 第1章 论美 7 Noah Iliinsky 7 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 Shap 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ValdeanKlump 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 YELLOWPAGESCOM 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 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 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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