数据可视化的基本原理与方法/普通高等教育“十二五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈为，张嵩，鲁爱东 著

图书标签:

• 数据可视化
• 信息图表
• 数据分析
• 统计图表
• 可视化设计
• 数据科学
• 高等教育
• 教材
• 数据处理
• 图表制作

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030374882

版次：1

商品编码：12109259

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十二五”规划教材·高等院校重点推荐教材

开本：16开

出版时间：2013-06-01

用纸：胶版纸

页数：303

字数：361000

正文语种：中文

内容简介

　　本书是面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势，专门为计算机、数据处理、视觉设计、统计、数学、航空航天、建筑、遥感影像等专业本科生开设数据可视化课程而编写的一本教材。
　　本书划分为三篇：基础篇、数据篇和应用篇。其中，基础篇从人、数据、可视化流程等三个层面阐述数据可视化的基础理论和概念；数据篇则针对实际应用中遇到的不同类型的数据，包括时空数据、地理信息数据、高维非空间数据、层次和网络数据介绍相应的可视化方法；应用篇着重介绍可视化综合应用及实用系统。为了便于学习，每章后都附有习题和参考文献。��
　　本书的特点是内容完整，叙述简明，重点突出；以数据类型为导向，以行业应用为目标。作者专门收集和整理了相关的课程教案、典型数据、精彩案例、可视化作品、课程附属视频和动画材料，将在课程网站上发布并实时更新。��
　　本书可作为高等院校计算机、数据处理及相关专业高年级学生和研究生的教学用书，对于从事数据可视化、数据分析、视觉艺术开发和应用的科技人员也有较大的参考价值。

内页插图

目录

第一篇 基础篇 ��
第一章 数据可视化简介
1．1 可视化的意义
1．2 可视化的目标和作用
1．3 可视化简史
1．4 数据可视化释义
1．4．1 数据可视化的现代意义
1．4．2 数据可视化分类
1．4．3 数据可视化与其他方向的关系
习题
参考文献�í�
第二章 视觉感知与视觉通道
2．1 视觉感知与认知
2．1．1 感知与认知定义
2．1．2 格式塔理论
2．1．3 视觉感知的相对性
2．2 视觉通道
2．2．1 视觉通道的类型
2．2．2 视觉通道的特性
习题
参考文献�í�
第三章 数据
3．1 数据基础
3．1．1 数据属性
3．1．2 数据相似性度量
3．2 数据特征
3．2．1 数据统计特征
3．2．2 数据的不确定性
3．3 数据预处理
3．3．1 数据质量
3．3．2 数据预处理步骤
3．3．3 数据预处理与可视化
3．4 数据存储
3．4．1 文件存储
3．4．2 数据库
3．4．3 数据仓库
3．4．4 数据存储与可视化
3．5 数据分析
3．5．1 统计分析方法
3．5．2 探索性数据分析
3．5．3 数据挖掘
3．5．4 可视数据挖掘与可视分析
习题
参考文献�í�
第四章 数据可视化基础
4．1 数据可视化流程
4．2 数据处理和数据变换
4．2．1 数据滤波
4．2．2 数据降维
4．2．3 数据采样
4．2．4 数据聚类和剖分
4．2．5 数据配准与转换
4．3 可视化编码
4．3．1 标记和视觉通道
4．3．2 可视化编码元素的优先级
4．3．3 源于统计图表的可视化
4．4 可视化设计
4．4．1 可视化设计框架
4．4．2 数据的筛选
4．4．3 数据到可视化的直观映射
4．4．4 视图选择与交互设计
4．4．5 可视化中的美学因素
4．4．6 可视化隐喻
习题
参考文献�í�

第二篇 数据篇 ��
第五章 时空数据可视化
5．1 一维标量数据可视化
5．2 二维标量数据可视化
5．2．1 颜色映射法
5．2．2 等值线提取法
5．2．3 高度映射法
5．2．4 标记法
5．3 三维标量数据可视化
5．3．1 等值面绘制
5．3．2 直接体绘制
5．4 多变量空间数据可视化
5．4．1 常规多变量数据可视化
5．4．2 矢量场数据可视化
5．4．3 张量场数据可视化
5．5 时间序列数据可视化
5．5．1 时间的属性
5．5．2 时序数据可视化方法
习题
参考文献�í�
第六章 地理空间数据可视化
6．1 地图投影
6．1．1 地图投影
6．1．2 常用可视化变量
6．2 点形数据的可视化
6．2．1 点地图
6．2．2 像素地图
6．3 线形数据的可视化
6．3．1 网络地图
6．3．2 流量地图
6．4 区域数据的可视化
6．4．1 等值线图
6．4．2 等值区间地图
6．4．3 比较统计地图
6．5 基于地理位置的综合信息可视化
6．5．1 地理信息简化与标识
6．5．2 多源时空地理信息可视化
习题
参考文献�í�
第七章 高维非空间数据可视化
7．1 高维数据变换
7．1．1 主成分分析法
7．1．2 多维尺度分析法
7．1．3 等距映射法
7．1．4 局部线性嵌入法
7．2 高维数据的可视化呈现
7．2．1 基于点的方法
7．2．2 基于线的方法
7．2．3 基于区域的方法
7．2．4 基于样本的方法
7．3 高维数据的可视化交互
7．3．1 灰尘与磁铁
7．3．2 过滤
7．3．3 放大
7．3．4 画笔和链接
7．3．5 灵活轴线法
习题
参考文献�í�
第八章 层次和网络数据可视化
8．1 层次数据可视化
8．1．1 结点链接法
8．1．2 空间嵌套填充法
8．1．3 其他方法
8．2 网络数据可视化
8．2．1 结点链接法
8．2．2 相邻矩阵布局
8．2．3 其他方法
8．3 图的交互与简化
8．3．1 动态网络数据的可视化
8．3．2 图可视化的视觉效果
8．3．3 图可视化中的交互
习题
参考文献�í�

第三篇 应用篇 ��
第九章 跨媒体数据可视化
9．1 文本与文档可视化
9．1．1 文本可视化释义
9．1．2 文本可视化基本流程
9．1．3 单文本内容可视化
9．1．4 多文档可视化
9．1．5 时序型文本可视化
9．1．6 特殊文本可视化
9．2 社交网络可视化
9．2．1 相关概念与原理
9．2．2 基本可视化方法
9．2．3 案例分析
9．3 日志数据可视化
9．3．1 商业交易数据可视化
9．3．2 移动轨迹数据可视化
9．3．3 系统日志数据可视化
习题
参考文献�í�
第十章 可视化交互与评估
10．1 可视化交互
10．1．1 可视化交互方法分类
10．1．2 可视化交互空间
10．1．3 可视化交互模型
10．1．4 交互硬件与软件
10．2 可视化的价值和评估
10．2．1 可视化的价值
10．2．2 可视化评估
习题
参考文献�í�
第十一章 可视化软件与工具
11．1 可视化软件分类
11．2 科学可视化软件与工具
11．3 信息可视化软件与工具
11．4 可视分析软件与开发工具
习题

参考文献

前言/序言

　　数据是记录科学现象和客观世界的基本信息单元。当今世界每时每刻都在产生大量的数据。数据可视化为人类洞察数据的内涵、理解数据蕴藏的规律提供了重要的手段。我国对数据可视化的研究始于1990年初，部分高校开设了面向研究生的科学可视化课程，一些经典的科学可视化教材相继出版，例如，1996年浙江大学石教英教授等编写的《科学计算可视化》、1999年清华大学唐泽圣教授等编写的《三维数据场可视化》等，为我国培养可视化研究和应用方面的专业人才发挥了重要的作用。进入21世纪，人类获取数据的能力得到迅猛发展。据统计，2010年世界新增信息总量为988艾（1018）字节，该数量以每年至少30%的速率增长。随着数据时代的来临，针对实际科学和社会问题，涌现了许多新的复杂数据的处理与分析方法。面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势，高校急需一本新的数据可视化教材。本书正是在这样一个背景下，基于作者多年从事大学本科可视化课程建设和科学研究的积累编撰而成。全书分为三篇，共11章，组织结构分布如下图所示。
　　基础篇阐述数据可视化的历史沿革，从人、数据、可视化流程等三个层面阐述数据可视化的基础理论和概念。其中，第一章阐述可视化的定义、作用和发展历史，给出了数据可视化的分类，并简略描述了数据可视化设计框架和可视化流程。第二章详细介绍视觉感知和认知的基本原理和可视化编码原则。数据模型在第三章中介绍，包括数据定义、组织、管理、分析、挖掘等及数据工作流。第四章介绍可视化的基础理论，包括可视化流程、图形符号、视觉变量和评估方法等内容。
　　根据数据的时空特性，可粗略地将数据分为时空数据和非时空数据。数据篇的第一部分讲述含有空间或时间信息的可视化方法。其中，第五章介绍空间标量场数据可视化，包括一维、二维或三维真实物理空间的标量场数据的可视化方法。当空间数据具有真实的地球地理空间坐标时，需要采用特定的地理信息可视化方法，第六章详细介绍面向地理信息的基于点、线和区域的可视化方法及其应用。
　　数据篇的第二部分介绍复杂多变量、非结构化、非几何的抽象数据的可视化方法，这类数据来源于真实物理空间、人类社会空间和网络信息空间，例如，物种遗传关系、家谱和社交网络。第七章将介绍复杂多变量数据的可视化方法，主要采用视觉通道编码、降维、变量选择、交互等方法减少复杂多变量的非时空数据可视化产生的视觉混淆对有用信息的干扰。注意到大部分非时空数据具有层次结构关系，例如公司组织结构、社交网络用户关系，第八章详细描述层次结构数据的可视化方法，包括树、图、超图、网络等。
　　应用篇着重介绍面向不同类型数据的可视化综合应用及实用系统。其中，第九章介绍跨媒体数据（文本、图像、音乐、视频等数据的综合）的可视化方法；第十章介绍可视化中的人机交互方法，包括交互准则、交互的分类和相关评测技术；第十一章介绍可视化系统，包括应用系统、开发工具和研究小组等。
　　本书可作为大学本科计算机或相关专业的三、四年级学生的数据可视化课程的教科书，课程总学时是32。具体分配方案是：第四、五、七章每章4个学时；其余各章，每章2个学时；学期末的4个学时安排期末的大课程答辩。授课可采用多媒体投影教学方式，辅助以大量的案例分析、视频材料和互动演示。课程的实践可采用Processing和VTK。
　　本书的附属资料（电子课件、作业、数据、在线资源、视频和图像）。
　　本书由陈为（浙江大学）、张嵩（美国密西西比州立大学）、鲁爱东（美国北卡罗莱纳大学夏洛特分校）合作撰写。陶煜波（浙江大学）、陈伟锋（浙江财经学院）、吴向阳（杭州电子科技大学）及浙江大学CAD＆CG国家重点实验室部分师生参与了初稿的写作。各章初稿的撰写人是：第一章陈为、陶煜波；第二章陈伟锋；第三章吴向阳、马昱欣；第四、五、十一章张嵩，第4.3、4.4节陈伟锋；第六、七、十章鲁爱东，第10.2节张嵩；第八章夏菁；第九章黄芯芯、马晓红和彭帝超。彭群生教授参与了本书的策划，对全书稿做了认真审查，并提出了许多具体的修改建议。
　　本书编辑鞠丽娜女士对此书的出版给予了大力支持。浙江大学CAD＆CG国家重点实验室可视分析小组的朱斯衎、张建霞、邹瑶瑶等同学参与了书稿的准备、讨论和校对。杭州电子科技大学刘真博士帮助审校了部分章节，在此一并致谢。
　　由于时间仓促，作者水平有限，书中难免存在欠妥之处，敬请读者不吝指正。

《数据可视化的基本原理与方法》：揭示信息之美，洞察万物之理 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所包围。这些数据如同未经雕琢的宝石，蕴藏着无限的价值和深刻的洞察。然而，冰冷、抽象的数字和文字往往难以直接传达其内在的规律和模式，使得我们难以理解和利用它们。《数据可视化的基本原理与方法》一书，正是为了破解这一难题而生。它不仅仅是一本介绍技术工具的书籍，更是一次深入探索信息之美、洞察万物之理的旅程。 为何需要数据可视化？ 我们的大脑天生就更擅长处理视觉信息。一幅精心设计的图表，往往比千言万语更能迅速、准确地传达信息。数据可视化，就是利用图形、图像、地图等视觉元素，将抽象的数据转化为直观、易于理解的形式，从而帮助我们： 发现隐藏的模式与趋势： 通过将数据可视化，我们可以清晰地看到数据中蕴含的规律、周期性变化、异常值以及事物之间的关联，这些往往在原始数据中难以察觉。 理解复杂的关系： 复杂的数据集可能包含多变量、多维度信息。可视化可以将这些复杂的关系以清晰的结构呈现出来，让我们能够更好地把握它们之间的相互作用。 进行有效的沟通与决策： 无论是在学术研究、商业分析，还是日常生活中，清晰的数据可视化能够极大地提升沟通效率，使观点更具说服力，从而支持更明智的决策。 探索与实验： 可视化不仅仅是呈现结果，更是一个探索的过程。通过交互式可视化，我们可以自由地探索数据，提出假设，并进行验证。 本书将带你走进数据可视化的世界 《数据可视化基本原理与方法》并非止步于罗列各种图表类型，而是致力于深入剖析数据可视化的核心理念、设计原则以及背后逻辑。本书将引导读者从宏观到微观，系统地掌握数据可视化的精髓。 一、 数据可视化的基石：基本原理 在开始探索各种可视化技术之前，理解其根本原理至关重要。本书将首先为你构建坚实的理论基础： 人类视觉感知与认知： 为什么某些图表能够直观地传达信息，而另一些则令人费解？我们将探讨人类的视觉感知机制，如颜色、形状、大小、位置等如何影响我们对信息的理解，以及认知心理学在可视化设计中的应用。了解这些原理，将帮助你设计出真正有效的可视化作品。 信息设计的黄金法则： 本书将提炼出信息设计的核心原则，例如清晰性、准确性、效率和美学。我们将学习如何避免“信息噪音”，如何确保可视化所传达的信息是真实可靠的，以及如何通过精妙的设计提升信息的吸引力。 数据与视觉表达的桥梁： 数据可视化是将抽象数据转化为直观图形的关键。本书将详细阐述如何根据数据的类型（定量、定性、时间序列、地理空间等）和分析目标，选择最恰当的视觉编码方式。例如，使用长度表示数量，使用颜色深浅表示强度，使用位置表示关系等等。 二、 丰富多样的可视化方法 掌握了基本原理，我们便可以开始学习各种具体的实现方法。本书将涵盖从经典到现代的多种可视化技术，并深入剖析它们的适用场景和设计要点： 基础图表： 从最常用的柱状图、折线图、饼图、散点图等，本书将详细解析它们的构造、优势、局限性以及优化技巧。例如，何时使用柱状图而非饼图？如何让折线图更清晰地展示趋势？ 关系型可视化： 当需要展示数据之间的关联时，如网络图、树状图、矩阵图等，将成为我们探索数据结构的重要工具。本书将介绍如何有效地呈现复杂网络中的节点和连接，以及如何通过层级结构展示数据间的依赖关系。 空间与地理可视化： 地图是展示地理信息最直观的方式。本书将探索如何利用地图进行数据可视化，包括热力图、点密度图、区域着色图等，以及如何结合地理信息分析区域特征。 高维数据可视化： 面对维度众多的复杂数据，如何有效地将其呈现在二维或三维空间中？本书将介绍散点图矩阵、平行坐标图、t-SNE、UMAP等技术，帮助你探索高维数据中的潜在结构。 文本与文字挖掘可视化： 文本数据是信息的重要来源。本书将介绍词云、主题模型可视化、情感分析可视化等方法，让你能够从海量文本中快速提取关键信息。 交互式可视化： 静态图表有其局限性，而交互式可视化则能赋予数据生命。本书将引导你了解如何设计和实现交互式可视化，如缩放、过滤、联动、高亮等，让用户能够主动探索数据，获得更深入的理解。 三、 设计与实践的艺术 数据可视化并不仅仅是技术操作，更是一门融合了科学与艺术的设计学科。本书将在原理和方法的基础上，进一步指导你如何进行高效、美观的可视化设计： 目标驱动的设计： 明确可视化要解决的问题和传达的目标，是设计的前提。本书将强调如何根据不同的受众和沟通目的，定制最优的可视化方案。 色彩、形状与布局的运用： 颜色不仅仅是为了美观，更是传递信息的有力工具。本书将提供关于色彩选择、搭配的专业建议，以及如何利用形状、大小、疏密等视觉元素来引导观众的注意力，提升信息传达的效率。 避免常见的误区： 在数据可视化的实践中，存在许多容易掉入的陷阱，例如误导性的图表、过度的装饰、不恰当的数据编码等。本书将揭示这些常见的错误，并提供规避的方法。 工具与流程的建议： 虽然本书侧重于原理与方法，但也会为读者提供一些在实际应用中可能遇到的工具和工作流程方面的指导性建议，帮助读者将所学知识付诸实践。 谁适合阅读本书？ 无论你是： 计算机科学、数据科学、统计学、信息科学等相关专业的学生： 本书将为你打下坚实的理论基础，成为你学习相关课程的有力支撑。 希望提升数据分析和沟通能力的从业者： 无论是市场营销、金融分析、产品设计、科学研究，还是新闻媒体等领域，本书都将为你提供一套强大的工具，帮助你更好地理解和呈现数据。 对数据背后的故事充满好奇的任何人： 如果你希望用更直观、更生动的方式去理解世界，去发现隐藏在数字背后的规律，那么本书将为你打开一扇新的大门。 《数据可视化基本原理与方法》是一次让你从“看懂”数据到“玩转”数据的蜕变之旅。它将帮助你掌握将冰冷的数据转化为富有洞察力、引人入胜的视觉故事的能力。准备好迎接一场数据的视觉革命了吗？

评分☆☆☆☆☆

这本书在介绍各种可视化图表类型时，并没有仅仅停留在“这是什么图，有什么用”的层面。它非常深入地挖掘了每种图表背后的“适用场景”和“最佳实践”。例如，在讲解条形图时，它不仅列举了简单的柱状图和堆叠柱状图，还详细说明了如何根据比较的对象（分类数据、时间序列数据）和想要强调的重点（绝对值、相对比例）来选择不同的变体。更令我惊喜的是，它还讨论了条形图的“一些潜在的陷阱”，比如如何避免使用3D效果来增加视觉干扰，以及如何合理地设置坐标轴的起始点。对于散点图，书中更是详尽地介绍了如何运用颜色、大小、形状等视觉变量来展现多维数据的关系，以及如何通过添加回归线、趋势线来揭示数据中的关联性。让我印象深刻的是，它还提到了“热力图”和“树状图”等更复杂的图表类型，并清晰地解释了它们各自独特的应用价值，比如热力图在展现数据密度和聚类方面的优势，以及树状图在展示层级结构数据时的直观性。这本书的讲解方式，让我觉得仿佛跟着一位经验丰富的导师，一步步地学会如何像“数据侦探”一样，选择最合适的工具来解开数据的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书在结尾部分，并没有像许多技术书籍那样直接结束，而是以一种充满启发性的方式，引导读者展望数据可视化的未来。作者探讨了数据可视化在人工智能、大数据、物联网等新兴技术浪潮中的重要作用，以及它如何帮助我们更好地理解和驾驭这些复杂的技术。它还提出了一些关于“伦理与责任”的思考，比如在设计可视化时，如何避免算法偏见被放大，如何保护用户隐私，以及如何确保数据信息的公平和公正。这部分内容让我觉得，这本书不仅仅是一本关于“怎么做”的指南，更是一本关于“为什么这么做”和“未来可以怎么做”的思考录。它让我意识到，数据可视化不仅仅是一种技术，更是一种思维方式，一种能够帮助我们更好地理解世界、解决问题的强大工具。读完这本书，我感觉自己对数据可视化的理解不再仅仅停留在表面的图表制作，而是上升到了更深层次的战略和伦理层面，这对我未来的学习和工作方向，都产生了深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

书中对于“数据可视化工具与技术”的介绍，虽然没有直接给出代码，但其深度和广度令人称道。它并没有局限于介绍某一个具体的工具，而是从原理层面，阐述了不同类型可视化工具的特点和适用场景。例如，它讨论了专门用于数据分析和统计建模的软件（如R、Python的库），以及那些更侧重于交互式探索和仪表盘制作的平台（如Tableau、Power BI）。作者还深入分析了不同技术栈在可视化实现上的优势和劣势，比如矢量图形（SVG）和栅格图像（PNG）在网页可视化中的区别，以及WebGL在处理大规模三维可视化时的作用。让我印象深刻的是，它还提及了一些新兴的可视化技术，比如基于机器学习的可视化推荐，以及利用自然语言处理来生成可视化的研究方向。这种对技术趋势的把握，以及对其背后原理的清晰阐述，让我觉得这本书不仅是一本入门教材，更是一本能够引导我持续学习和探索的宝典。它让我明白，掌握数据可视化，不仅需要理解原理，还需要了解支撑这些原理的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

在讨论“不同领域的数据可视化应用”时，这本书展现了其广博的视野。它并没有局限于某种特定的学科，而是跨越了多个领域，展示了数据可视化在不同场景下的独特价值。例如，在介绍科学研究领域时，它展示了如何利用复杂的三维可视化来呈现分子结构、天体运动，以及如何通过可视化来加速新药的研发过程。在谈到商业领域时，它详细介绍了如何利用数据仪表盘来监控企业运营状况，如何通过用户行为可视化来优化产品设计，以及如何通过市场趋势可视化来制定营销策略。让我特别感兴趣的是，它还探讨了数据可视化在社会科学、教育、艺术等领域的应用。比如，如何利用可视化来分析社会事件的传播规律，如何通过交互式图表来帮助学生理解抽象的数学概念，甚至是如何利用数据可视化来创作具有艺术价值的作品。这种多角度、跨学科的介绍，让我看到了数据可视化无处不在的潜力和影响力，也激发了我对未来学习和应用的更多想象。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节编排逻辑性极强，每一部分都像是在为下一部分打下坚实的基础。当我看到关于“信息图形设计原则”的章节时，我真的惊叹于作者的细致。它并没有简单地给出一堆“要点”，而是深入剖析了优秀信息图形的构成要素，比如“清晰性”、“准确性”、“简洁性”和“美观性”。作者花了相当多的篇幅来讲解如何运用“视觉层次”来引导读者的注意力，如何通过“颜色搭配”来传达情感和区分信息，以及如何利用“排版和布局”来提升图表的可读性。我尤其喜欢它对“避免误导性可视化”的讨论。它通过对比分析，展示了那些因为设计不当而可能产生的歧义，例如坐标轴的截断、不恰当的比例尺使用，甚至是误导性的图表类型选择。这些例子让我茅塞顿开，原来我们平时看到的一些图表，可能在不经意间就传递了错误的信息。书中还提到了“讲故事”的方法，即如何通过一系列精心设计的图表，将数据背后的故事娓娓道来，让读者在获得信息的同时，也能产生共鸣。这部分内容让我意识到，数据可视化不仅仅是技术的运用，更是一门艺术，一门沟通的艺术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，尤其是那句“普通高等教育‘十二五’规划教材”，一开始就给我一种庄重且权威的感觉。我原本以为这本书会像许多同类教材一样，内容 khô cứng，充满了理论公式和抽象概念，但当我翻开第一页，就被一种意想不到的清晰和逻辑所吸引。作者并没有一开始就抛出大量术语，而是从数据可视化的核心价值——“理解”和“沟通”——入手，娓娓道来。比如，它详细阐述了为什么我们需要数据可视化，它如何帮助我们从海量、杂乱的数据中提炼出有意义的模式和洞察。其中关于“人类视觉感知系统如何处理信息”的部分，我觉得尤为精彩。作者并没有简单地罗列感知的原理，而是通过生动的例子，比如颜色、形状、大小等视觉元素如何影响我们对数据的理解速度和准确性，让我切实感受到了将信息转化为视觉语言的魔力。我特别喜欢它对“认知负荷”的讨论，解释了为什么过多的信息堆砌反而会阻碍理解，而优秀的图表则能有效降低这种负荷，使数据信息更加易于消化。书中对不同类型数据（定量、定性、时间序列、空间数据等）的特点进行了深入剖析，并初步介绍了如何选择最适合的图表类型来展现这些数据。这种循序渐进的讲解方式，对于我这种初学者来说，无疑是极大的福音，让我能够一步步建立起对数据可视化世界的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书在介绍数据可视化的基本原理时，并没有停留在概念层面，而是非常注重实际操作的指导。例如，在讲解“数据预处理”这一环节，它并没有简单地说“你需要清洁数据”，而是深入分析了数据中常见的错误类型，如缺失值、异常值、重复值，并提供了多种实用的处理策略。让我印象深刻的是，作者并没有局限于某种特定的编程语言或工具，而是从更宏观的视角，阐述了这些处理原则的普适性。它列举了许多真实世界的数据集，展示了这些数据在未经处理时可能存在的各种问题，然后一步步演示如何运用统计学方法和一些基础的编程技巧（虽然没有直接给出代码，但逻辑清晰）来解决这些问题。这种“理论与实践并行”的讲解模式，让我觉得学到的知识不仅有深度，更有广度。而且，书中对“数据探索性分析”（EDA）的强调，让我认识到在可视化之前，充分理解和探索数据的重要性。它详细介绍了如何通过各种统计指标和基础图表（如直方图、散点图）来发现数据的分布特征、变量之间的关系，以及潜在的异常点。这部分内容对于我这种刚开始接触数据分析的人来说，简直是打开了新世界的大门，让我明白了一个好的可视化，绝非仅仅是“画个图”那么简单，而是建立在对数据深刻理解的基础之上的。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于“评估数据可视化效果”的论述，充满了实践指导意义。它并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了一套切实可行的方法，帮助读者判断一个可视化作品的好坏。作者首先强调了“清晰性”和“准确性”是衡量可视化效果的两个基本标准，并详细解释了如何从图表的易读性、信息的传达效率以及是否存在误导性等方面来评估。让我印象深刻的是，它还提出了“用户体验”的重要性。一个好的可视化不仅仅是信息本身的呈现，更是用户在观看和互动过程中的整体感受。书中介绍了一些评估用户体验的方法，比如通过用户访谈、可用性测试来收集反馈，以及如何分析用户在交互过程中的行为数据。另外，它还提到了“可扩展性”和“可维护性”这些在实际应用中非常重要的考量因素，比如一个好的可视化设计是否能够方便地更新数据，是否能够适应不同的屏幕尺寸和设备。这部分内容让我觉得，这本书不仅教我如何“做”好数据可视化，更教我如何“评判”和“优化”它，这对于我日后进行实际项目至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在讲述“交互式可视化”时所展现出的前瞻性。它没有仅仅将交互式可视化视为一种炫技的手段，而是深入分析了交互性如何能够极大地增强用户对数据的探索能力和理解深度。书中详细讨论了各种常见的交互技术，例如“过滤”、“缩放”、“平移”、“悬停提示（tooltip）”等等，并结合具体的应用场景，展示了这些技术如何帮助用户深入挖掘数据中的细节，发现隐藏的模式。例如，在讲解如何通过交互式地图来探索地理空间数据时，它演示了如何通过鼠标悬停来查看特定区域的详细信息，如何通过缩放来观察不同尺度的地理分布特征，以及如何通过点击来筛选出符合特定条件的数据点。这部分内容让我深切体会到，静态图表固然重要，但当数据量庞大、关系复杂时，交互式可视化所带来的“即时反馈”和“个性化探索”的优势是无法比拟的。书中还提到了“数据仪表盘（dashboard）”的设计理念，即如何将多个相关的可视化图表组织起来，形成一个集信息展示、监控和交互于一体的综合性界面，这对于我理解商业智能和数据分析报告的构建非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于“数据故事化”的阐述，让我耳目一新。我之前总觉得数据分析就是冰冷冷的数字和图表，但这本书却告诉我们，数据背后往往蕴含着引人入胜的故事，而数据可视化正是讲好这个故事的关键。作者详细阐述了如何构建一个引人入胜的数据故事，包括如何设定叙事的主题，如何选择最有力的证据（可视化图表）来支撑论点，以及如何通过流畅的叙事结构来引导读者的情感和认知。书中提供了一些非常具体的案例，比如如何用一系列的图表来讲述一个城市交通拥堵的演变过程，或者如何通过可视化来揭示一个产品销售额的波动原因。让我印象深刻的是，它强调了“以人为本”的设计理念，即在设计可视化时，要时刻考虑目标读者的背景、需求和理解能力，用他们能够理解和接受的方式来呈现数据。书中还提到了“情感化设计”的概念，即如何通过色彩、形状、动态效果等视觉元素，来触动读者的情感，从而让数据信息更加深入人心。这部分内容让我觉得，数据可视化不仅仅是技术的展示，更是一门关于如何与人沟通的艺术。