第1章 论美
Noah Iliinsky
何为美
学习经典
如何实现美丽
预期的信息
付诸实践
结束语
第2章 曾经的堆叠时间序列
Matthias Shapiro
问题 + 可视化数据 + 场景 = 故事
创建有效的可视化的步骤
可视化创建实践
结束语
第3章 Wordle
Jonathan Feinberg
Wordle的起源
Wordle如何工作
Wordle是优秀的信息可视化吗
如何真正使用Wordle
结束语
致谢
参考文献
第4章 色彩：数据可视化的“灰姑娘”
Michael Driscoll
为什么在数据图像中使用色彩
亮度作为恢复局部密度的方法
展望未来：关于动画
方法
结束语
参考文献和补充阅读
第5章 信息映射：重新设计纽约地铁图
Eddie Jabbour（Julie Steele执笔）
需要更好的工具
回忆在伦敦
纽约之“殇”
好的工具衍生更好的工具
尺寸只是一个因素
从回顾到展望
纽约独特的复杂性
地理即关系
砍掉“鸡毛蒜皮”的东西
结束语
第6章 飞行模式：深入探索
Aaron Koblin和Valdean Klump
技术和数据
色彩
动向
异常和错误
结束语
致谢
第7章 你的选择揭示你是谁：社会模式的挖掘和可视化
Valdis Krebs
早期社交图
Amazon的书籍购买数据的社交图
结束语
参考文献
第8章 美国参议院社交图（1991～2009）的可视化
Andrew Odewahn
创建可视化
收集原始数据
产生的故事
什么使它美丽
什么使它丑陋
参考文献
第9章 鸟瞰图：搜索和发现
Todd Holloway
可视化技术
YELLOWPAGESCOM
Netfl x奖项
创建自己的可视化
结束语
参考文献
第10章 从社交网络可视化的混杂之中寻找美丽的感悟
Adam Perer
社交网络可视化
谁想要对社交网络进行可视化
Soc alAct on的设计
案例研究：从混乱到美丽
参考文献
第11章 美丽的历史：对维基百科可视化
Martin Wattenberg 和 Fernanda Viégas
描述分组编辑
数据
历史流的实际作用
染色图：一次对一个人进行可视化
结束语
第12章 把表转换成树：把并行集发展成意义深远的项目
Robert Kosara
分类数据
并行集
可视化重设计
新的数据模型
数据库模型
树结构增长
现实世界中的并行集
结束语
参考文献
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
Moritz Stefaner
简介和概念
了解数据形势
探索数据
初次可视化草图
最终产品
结束语
致谢
参考文献
第14章 矩阵探秘
Maximilian Schich
越多越好吗
把数据库看做网络
可见的数据模型定义
网络维度
矩阵“缩小镜”
减少复杂性
矩阵操作进阶
改善后的矩阵
数据规模扩大
深层次应用
结束语
致谢
参考文献
第15章 1994年：基于《纽约时报》上的文章搜索API的数据探索
Jer Thorp
获取数据：文章搜索API
管理数据：使用Process ng编程语言
三个简单的步骤
维度搜索
连接
结束语
第16章 《纽约时报》的一天
Michael Young 和 Nick Bilton
收集一些数据
数据清洗
Python、Map/Reduce和Hadoop
可视化的第一步
刚刚处理的数据哪去了
场景1，步骤1
场景1，步骤2
可视化的第二步
可视化比例和其他可视化优化
使定时拍摄能够正常工作
生成的视频有什么用
结束语
致谢
第17章 深入揭秘复杂系统
Lance Putnam、Graham Wakef ield、Haru Ji、Basak Alper、
Dennis Adderton 和JoAnn Kuchera-Morin
多模式“竞技场”
创造性思维的路线图
项目探讨
结束语
参考文献
第18章 解剖可视化：真正的黄金标准
Anders Persson
背景
对法医工作的影响
虚拟尸检流程
虚拟尸检的未来
结束语
参考文献和扩展阅读
第19章 动画可视化：机遇和缺点
Danyel Fisher
动画原则
科学可视化中的动画
从卡通中学习
用动画进行的探索效率更低
展现不是探索
动画类型
用DynaV s制作的舞台动画
动画原则
结束语：是否采用动画
扩展阅读
致谢
参考文献
第20章 带索引的可视化
Jessica Hagy
可视化：是一头“大象”
可视化：是一门艺术
可视化：是一种商务
可视化：是永恒的
可视化：此时此刻
可视化：是编码的
可视化：是清晰的
可视化：是可学习的
可视化：是一个流行语
可视化：是一个机遇
作者简介
· · · · · · (收起)
具体描述
《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。
点击链接进入o'reilly之美系列：
《代码之美》
《项目管理之美》
《架构之美》
《团队之美》
《测试之美》
《数据之美》
《安全之美》
《数据可视化之美》
用户评价
##文集，不成体系，翻译一般，干货不多，很多页不知所云
评分##2013/10/12-10/13，10月12日购于亚马逊中国Kindle，24元 ，次日浏览完，翻译实在太差，英文错字连篇，退货了，2星。
评分##等我学了编程再看吧
评分##纽约时报的一天这章是我现在的工作，嗯，书没有白读。关于社交网络的算法让我第一次理解推荐系统的算法的本质。
评分##纽约时报的一天这章是我现在的工作，嗯，书没有白读。关于社交网络的算法让我第一次理解推荐系统的算法的本质。
评分##等我学了编程再看吧
评分##细分成十几个专题，有数据表现形式也有逻辑调理，真的很赞！
评分##:TP311.13/170
评分##有些挺有意思，每一篇的作者都是专家，可惜我看的是个网络扫描版，没色彩，悲催。中文翻译这个事情，我真是不明白，需要把“google”翻译成“百度”吗？需要把“English”翻译成“汉语”吗？不会显得很弱智么？
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