具体描述
本书主要探讨理解图形数据、建立图形数据结构以及创建有意义的可视化的方法。s书中通过精彩的实例分析和令人信服的案例研究，详细介绍了图形数据可视化的技术与工具。你将学会如何用简单而有效的技术来建模数据、处理大数据以及描述时间和空间数据，并且将有能力探索自己的数据。
作者简介
目录信息
序言
致谢
前言
关于原书封面插图
D一部分图形可视化基础
D1章可视化图形介绍2
1.1初识图形可视化3
1.1.1何谓图形3
1.1.2引论5
1.1.3图形数据模型概述5
1.1.4何时会用到图形7
1.2了解图形可视化9
1.2.1何时可视化图形10
1.2.2图形可视化常用图例10
1.3小结13
D2章案例研究14
2.1情报与恐怖主义15
2.2信用卡诈骗19
2.2.1网购诈骗20
2.2.2在线审查诈骗22
2.2.3可视化审查诈骗22
2.3信息安全26
2.3.1识别异常网络流量27
2.3.2解构僵尸网络攻击28
2.3.3分析恶意软件传播30
2.4销售和营销图形32
2.5小结35
D3章Gephi与KeyLines介绍36
3.1Gephi37
3.1.1获取数据37
3.1.2导入数据到Gephi39
3.1.3用布局可视化组织数据40
3.1.4了解标签内容41
3.1.5筛xuan41
3.1.6大小43
3.1.7颜色45
3.1.8*终产品45
3.2KeyLines47
3.2.1编码HTML页面47
3.2.2编写KeyLines48
3.2.3KeyLines与数据绑定49
3.3小结51
D二部分可视化自己的数据
D4章数据建模54
4.1什么是数据模型54
4.1.1关系数据55
4.1.2键值存储57
4.2图形数据模型57
4.2.1确定结点57
4.2.2确定链接58
4.3图形数据库59
4.3.1Neo4j60
4.3.2Titan63
4.4小结64
D5章构建图形可视化65
5.1了解用户需求66
5.2使用直观的视觉属性68
5.2.1大小68
5.2.2颜色69
5.2.3结点图标71
5.2.4标识符72
5.2.5标签73
5.3构建有视觉属性的图形74
5.4小结81
D6章构建交互式可视化82
6.1图形浏览84
6.2整理图形86
6.2.1Gephi实现88
6.2.2KeyLines实现89
6.3数据量90
6.4动画和移动设备95
6.4.1动画图形95
6.4.2设计移动触摸环境96
6.5小结97
D7章组织图形98
7.1力导向布局100
7.1.1Gephi的力导向布局103
7.1.2KeyLines实现105
7.2其他布局106
7.2.1环形布局107
7.2.2层次布局109
7.2.3径向布局111
7.2.43D布局113
7.3小结114
D8章大数据：数据太多时使用图形115
8.1控制结点和边的可见性116
8.1.1在Gephi中筛xuan数据119
8.1.2在KeyLines中筛xuan数据122
8.2分组和组合125
8.2.1何谓分组125
8.2.2Gephi分组130
8.2.3KeyLines分组131
8.3小结133
D9章动态图形：如何随时间显示数据134
9.1图形如何随时间变化135
9.2可视化如何随时间变化137
9.2.1并排图标——用大量小图显示时间137
9.2.2基于时间筛xuan137
9.2.3动态属性图142
9.3实现动态图形143
9.3.1Gephi动态图形143
9.3.2KeyLines动态图形145
9.4小结149
D10章地图上的图形：图形可视化的位置150
10.1处理地理数据150
10.1.1位置数据图形151
10.1.2图形中如何对位置建模151
10.1.3限制位置表示为结点属性152
10.2地图上叠加图形152
10.2.1筛xuan数据子集154
10.2.2组合或分组156
10.3地图上构建图形158
10.3.1在KeyLines对象模型中保存数据158
10.3.2构建Hubway数据示例159
10.4小结162
附录AD3.js教程163
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我一直觉得，优秀的数据可视化作品不仅仅是把数据画出来，更是一种艺术和设计的表达。这本书恰恰满足了我对这一块的求知欲。它在介绍技术工具的同时，非常注重“美学”和“用户体验”的层面。书中对色彩搭配、字体选择、布局设计等细节的讲解，让我意识到一个小小的调整就能让整个可视化作品的传达效果产生天翻地覆的变化。它不仅仅是教你如何操作，更是在培养你“用眼睛去理解数据”的能力。比如，书中对于信息层级的设计、焦点引导的技巧，以及如何避免视觉疲劳的建议，都非常有启发性。我特别喜欢其中关于“叙事性可视化”的讨论，它强调了数据可视化不仅仅是展示数据，更是要通过数据构建一个引人入胜的故事。这本书提供的案例，很多都让我眼前一亮，它们不再是枯燥的数字堆砌，而是充满生命力和感染力。我甚至开始尝试在自己的报告和演示中运用书中提到的设计原则，效果立竿见影，同事们也给予了很高的评价。
这本书真是让我大开眼界！之前我对数据可视化只停留在Excel图表和一些基础的Python库，总觉得不够“酷”，而且很多复杂的交互和动态效果总是可望而不可即。但《图形数据可视化(技术工具与案例)》彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是罗列各种工具，而是深入剖析了“为什么”要这样可视化，以及“如何”将数据背后的故事讲得更生动。书中提到的D3.js，我之前只知道它很强大，但具体怎么用、能实现什么效果，一直是个谜。这本书从最基础的SVG、DOM操作讲起，再到如何构建复杂的力导向图、地理信息可视化，条理清晰，逻辑严谨。特别是案例部分，选取了非常贴近实际应用场景的例子，比如社交网络分析、金融市场趋势预测，甚至还有一些艺术相关的可视化。我最喜欢的是它对不同可视化类型适用场景的讲解，让我不再盲目地选择图表，而是能根据数据特点和想要传达的信息，找到最合适的表现形式。读完后，我感觉自己就像获得了一把开启数据世界大门的钥匙，对数据分析和呈现有了全新的认识。
这本书就像一个经验丰富的数据可视化向导，带领我穿梭在数据的海洋中。它并没有简单地堆砌公式和代码，而是从宏观的角度，引导读者理解数据可视化背后的逻辑和哲学。它教会我如何用图形来“思考”，如何通过视觉的语言来揭示数据中隐藏的模式、趋势和异常。我之前在解读复杂的图表时，常常感到力不从心，而这本书通过大量的范例，让我学会了如何从不同的角度去审视一个可视化作品，如何去辨别其中的优点和不足。它还对一些常见的误区和陷阱进行了深入的剖析，帮助我避免在实践中走弯路。更重要的是，它激发了我对数据可视化的热情，让我看到了用图形讲故事的巨大潜力。我开始主动去寻找那些能够用可视化来解决的问题，并尝试着用书中学到的知识去实现它们。这本书不仅仅是一本技术书籍，它更像是一次思维的启蒙。
从技术的角度来看，这本书的深度和广度都令人印象深刻。它并没有局限于某一两种主流的可视化库，而是涵盖了从前端交互（如JavaScript、Canvas、SVG）到后端处理（如Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly，以及R语言的ggplot2），甚至还触及了大数据可视化的一些前沿技术。我之前在工作中遇到过一些棘手的数据处理和可视化难题，总是找不到合适的解决方案，而这本书里恰恰提供了很多实用的技巧和思路。它详细讲解了各种图表的原理、优缺点，以及在特定场景下的最佳实践。比如，对于高维数据的降维可视化，书中就介绍了PCA、t-SNE等算法的应用，并且提供了相应的代码示例。另外，它对一些新兴的可视化工具，如Tableau、Power BI的介绍，也让我看到了数据可视化在商业领域的广阔应用前景。这本书绝对是技术爱好者和数据从业者不可多得的宝藏，它能帮助你快速提升在数据可视化领域的技术实力。
拿到《图形数据可视化(技术工具与案例)》这本书，我首先被它厚实的体量和精美的排版所吸引。我是一个喜欢通过实际项目来学习的人，所以这本书丰富的案例研究对我来说简直是量身定制。它不像一些理论书籍那样枯燥乏味，而是将每一个技术点都融入到了生动具体的应用场景中。无论是对金融数据的深度挖掘，还是对用户行为轨迹的分析，亦或是对科学研究成果的呈现，书中都提供了详细的步骤和代码实现。我特别喜欢它对每个案例的拆解，从数据准备、特征工程，到选择合适的可视化模型，再到最终的交互设计，每一个环节都讲解得非常到位。我尝试着跟着书中的案例，亲手复现了一些可视化作品，不仅巩固了理论知识，更重要的是，我学会了如何将抽象的数据转化为直观、有洞察力的图形。这本书让我深刻体会到了“授人以鱼不如授人以渔”的道理，它不仅给了我“鱼”，更教会了我“渔”。
不懂代码大块看不懂。还有，数据可视化的书不能看黑白印刷的。
不懂代码大块看不懂。还有，数据可视化的书不能看黑白印刷的。
是图数据，不是图形数据，最基本的术语犯错了。
是图数据，不是图形数据，最基本的术语犯错了。
不懂代码大块看不懂。还有，数据可视化的书不能看黑白印刷的。
