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目录信息
第一章 数据可视化简介
11 可视化的意义
12 可视化的目标和作用
13 可视化简史
14 数据可视化释义
141 数据可视化的现代意义
142 数据可视化分类
143 数据可视化与其他方向的关系
习题
参考文献
第二章 视觉感知与视觉通道
21 视觉感知与认知
211 感知与认知定义
212 格式塔理论
213 视觉感知的相对性
22 视觉通道
221 视觉通道的类型
222 视觉通道的特性
习题
参考文献
第三章 数据
31 数据基础
311 数据属性
312 数据相似性度量
32 数据特征
321 数据统计特征
322 数据的不确定性
33 数据预处理
331 数据质量
332 数据预处理步骤
333 数据预处理与可视化
34 数据存储
341 文件存储
342 数据库
343 数据仓库
344 数据存储与可视化
35 数据分析
351 统计分析方法
352 探索性数据分析
353 数据挖掘
354 可视数据挖掘与可视分析
习题
参考文献
第四章 数据可视化基础
41 数据可视化流程
42 数据处理和数据变换
421 数据滤波
422 数据降维
423 数据采样
424 数据聚类和剖分
425 数据配准与转换
43 可视化编码
431 标记和视觉通道
432 可视化编码元素的优先级
433 源于统计图表的可视化
44 可视化设计
441 可视化设计框架
442 数据的筛选
443 数据到可视化的直观映射
444 视图选择与交互设计
445 可视化中的美学因素
446 可视化隐喻
习题
参考文献
第二篇 数 据 篇
第五章 时空数据可视化
51 一维标量数据可视化
52 二维标量数据可视化
521 颜色映射法
522 等值线提取法
523 高度映射法
524 标记法
53 三维标量数据可视化
531 等值面绘制
532 直接体绘制
54 多变量空间数据可视化
541 常规多变量数据可视化
542 矢量场数据可视化
543 张量场数据可视化
55 时间序列数据可视化
551 时间的属性
552 时序数据可视化方法
习题
参考文献
第六章 地理空间数据可视化
61 地图投影
611 地图投影
612 常用可视化变量
62 点形数据的可视化
621 点地图
622 像素地图
63 线形数据的可视化
631 网络地图
632 流量地图
64 区域数据的可视化
641 等值线图
642 等值区间地图
643 比较统计地图
65 基于地理位置的综合信息可视化
651 地理信息简化与标识
652 多源时空地理信息可视化
习题
参考文献
第七章 高维非空间数据可视化
71 高维数据变换
711 主成分分析法
712 多维尺度分析法
713 等距映射法
714 局部线性嵌入法
72 高维数据的可视化呈现
721 基于点的方法
722 基于线的方法
723 基于区域的方法
724 基于样本的方法
73 高维数据的可视化交互
731 灰尘与磁铁
732 过滤
733 放大
734 画笔和链接
735 灵活轴线法
习题
参考文献
第八章 层次和网络数据可视化
81 层次数据可视化
811 结点链接法
812 空间嵌套填充法
813 其他方法
82 网络数据可视化
821 结点链接法
822 相邻矩阵布局
823 其他方法
83 图的交互与简化
831 动态网络数据的可视化
832 图可视化的视觉效果
833 图可视化中的交互
习题
参考文献
第三篇 应 用 篇
第九章 跨媒体数据可视化
91 文本与文档可视化
911 文本可视化释义
912 文本可视化基本流程
913 单文本内容可视化
914 多文档可视化
915 时序型文本可视化
916 特殊文本可视化
92 社交网络可视化
921 相关概念与原理
922 基本可视化方法
923 案例分析
93 日志数据可视化
931 商业交易数据可视化
932 移动轨迹数据可视化
933 系统日志数据可视化
习题
参考文献
第十章 可视化交互与评估
101 可视化交互
1011 可视化交互方法分类
1012 可视化交互空间
1013 可视化交互模型
1014 交互硬件与软件
102 可视化的价值和评估
1021 可视化的价值
1022 可视化评估
习题
参考文献
第十一章 可视化软件与工具
111 可视化软件分类
112 科学可视化软件与工具
113 信息可视化软件与工具
114 可视分析软件与开发工具
习题
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我非常赞赏作者在《数据可视化的基本原理与方法》中对“故事化叙事”的强调。数据可视化不仅仅是图表堆叠，更重要的是如何通过图表串联起一个引人入胜的故事。书中分享了许多将数据转化为生动故事的案例，从商业分析到社会研究，都展示了可视化在沟通和决策中的强大力量。作者详细阐述了如何构建清晰的叙事线索，如何运用对比、关联和趋势来推动故事发展，以及如何利用辅助元素（如标题、标注、注释）来增强信息的传达效果。这让我意识到，优秀的数据可视化作品，不仅要有技术上的准确性，更要有情感上的共鸣和逻辑上的说服力，能够引发读者的思考和行动。
书中对于“美学原则在数据可视化中的应用”的讨论，无疑是这本书的一大亮点。作者并没有将美学视为可有可无的点缀，而是将其上升到了影响信息传达效率和用户体验的关键层面。从网格线、留白、字体选择，到整体的布局和视觉平衡，书中都进行了细致的讲解和示范。我特别赞赏作者在“避免视觉干扰”方面的建议，例如如何正确使用阴影、边框，以及避免过多的装饰性元素。这些看似微小的细节，却能极大地提升可视化的清晰度和专业感，让观众能够更专注于数据本身，而不是被华而不实的视觉效果所干扰。
《数据可视化的基本原理与方法》在讲解“可视化中的偏差与伦理”这一部分时，展现了作者深刻的洞察力。数据可视化并非总是客观公正的，不当的设计很容易误导观众，甚至传播虚假信息。书中列举了许多视觉偏差的典型案例，例如通过改变坐标轴的起点来夸大或缩小趋势，或者利用不恰当的图表类型来掩盖真相。作者还深入探讨了数据隐私和知情同意等伦理问题，并强调了可视化从业者应承担的社会责任。这一点让我受益匪浅，让我深刻认识到，在追求视觉效果的同时，更要时刻保持警惕，确保数据的准确性和传递信息的伦理道德。
这本书中关于“可视化工具与技术栈”的介绍，虽然没有深入到具体的代码实现，但为我提供了一个非常清晰的全局视野。作者简要介绍了当前主流的可视化库和平台，如Python的Matplotlib、Seaborn，JavaScript的D3.js，以及Tableau、Power BI等商业软件。更重要的是，它并没有直接推荐某一个工具，而是引导读者根据自身的需求、项目规模和技术背景，来选择最合适的工具。这种“授人以渔”的教学方式，让我不再对琳琅满目的工具感到迷茫，而是能够更有目的地去学习和探索。
《数据可视化的基本原理与方法》中关于“衡量可视化效果的指标”的讨论，让我耳目一新。作者并没有停留在“好看”这个主观评价层面，而是提出了一些客观的指标来评估可视化的有效性。例如，信息传递的准确性、用户的理解速度、交互的顺畅度，甚至是通过可视化所带来的决策改变。书中还介绍了A/B测试等方法，用于比较不同可视化方案的效果。这让我明白，优秀的数据可视化作品，最终是要经受住实践的检验，能够真正地帮助用户理解数据，并做出更好的决策。
这本书在探讨可视化方法时，并未止步于介绍一些主流的图表，而是将重点放在了“选择”的艺术上。作者花了大量篇幅讨论如何根据数据的类型（分类、数值、时间序列等）、数据的量级以及想要传达的信息，来选择最合适的图表。例如，书中对于散点图、折线图、柱状图、饼图等基本图表的适用场景做了详尽的对比分析，并提出了“避免误导性可视化”的原则。我印象最深刻的是关于“巧用颜色”的部分，作者不仅仅是告诉我们如何调色，更强调了颜色的心理效应和文化含义，以及如何利用色彩来突出重点、引导视线，而不是制造视觉混乱。这种细致入微的考量，让我对“好”的可视化有了更深刻的认识。
《数据可视化的基本原理与方法》这本书，可以说是我近期阅读中收获最大的一本。它并没有局限于枯燥的技术堆砌，而是深入浅出地剖析了数据可视化背后的核心逻辑。我尤其欣赏作者在开篇部分对“为什么需要可视化”的解读。书中没有直接罗列各种图表类型，而是从人类认知、信息传递的本质出发，阐述了视觉化信息相较于纯文本的优势。它强调了大脑处理图像信息的效率，以及可视化如何帮助我们快速识别模式、趋势和异常值。这一点对我来说至关重要，因为我常常在面对庞杂的数据集时感到无从下手，而这本书让我明白，可视化不仅仅是“画图”，而是一种强大的思维工具，能够重塑我们理解和分析数据的方式。
总的来说，《数据可视化的基本原理与方法》这本书，不仅仅是一本技术指南，更是一本关于如何“思考”和“沟通”的宝典。它让我从一个单纯的“制图者”转变为一个更具策略性和洞察力的“信息传达者”。书中对原理的深入剖析，对方法的细致讲解，以及对伦理和美学的全面考量，都让我受益匪浅。它所倡导的“以人为本”的设计理念，贯穿了整本书，让我明白，最成功的数据可视化，是那些能够清晰、高效、准确地传达信息，并最终赋能用户的作品。
在《数据可视化的基本原理与方法》中，作者对于“互动性设计”的探讨，给我留下了深刻的印象。书中详细阐述了如何通过交互式元素，如缩放、过滤、联动、高亮等，来增强用户对数据的探索和理解能力。作者不仅介绍了实现这些交互功能的常见技术，更重要的是，它分析了不同交互方式对用户体验的影响，以及如何设计出直观、易用的交互界面。我尤其喜欢书中关于“信息层次”的设计原则，它指导我如何在有限的屏幕空间内，通过交互层层递进地展现复杂的数据信息，让用户在探索过程中逐步深入，而不是被信息淹没。
让我印象深刻的还有书中关于“不同领域的数据可视化实践”的案例分析。作者选取了金融、医疗、科学研究、新闻报道等多个领域，展示了数据可视化如何在各自的场景中发挥关键作用。例如，在新闻报道中，如何用可视化来说明复杂的社会议题；在科学研究中，如何用可视化来揭示隐藏在数据背后的科学规律。这些鲜活的案例，让我看到了数据可视化应用的广阔前景，也激发了我将所学知识应用于实际问题的热情。
为了构思，从师姐那里借来书。集中两天刷完了...个人感觉是可视化理论型的入门读物，涉及知识较广，可有目的性地去跳读，书中部分关于可视化的理解比较透彻。
这是自己的导师和实验室出的书。我是从大一暑假看这本书开始入门可视化领域的。
太理论了，文科生看得好痛苦
将数据可视化的原理讲得颇为透彻。但该书偏于理论，实践操作较少（有几道课后习题用的软件还倒灶了，网络上学习资源很少，甚至连下载地址都找不到，譬如说Weave和Processing），适合有一定可视化经验的学习者阅读。希望研究生阶段能听到老师的课！
为了构思，从师姐那里借来书。集中两天刷完了...个人感觉是可视化理论型的入门读物，涉及知识较广，可有目的性地去跳读，书中部分关于可视化的理解比较透彻。
