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作者:北京华夏树人数码科技有限公司

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价格:58.00元

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isbn号码:9787900229687

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《数字时代的数据可视化与信息设计》 内容概要： 本书聚焦于数字时代信息爆炸的背景下，如何有效地运用数据可视化和信息设计原理，将复杂的数据转化为清晰、直观且富有洞察力的视觉叙事。它深入探讨了从基础理论到高级实践的全过程，旨在帮助读者掌握从数据采集、清洗、分析到最终视觉呈现的完整流程，尤其强调在不同媒介和平台上的适应性策略。 第一部分：数据可视化的基石与思维框架 本部分奠定了读者理解数据可视化所必需的理论基础和认知模型。 第一章：信息洪流中的视觉导航 本章首先剖析了当前信息环境的特征——海量、快速、多源异构。我们讨论了信息过载对人类认知的影响，并引入了“信息清晰度”与“认知负荷”之间的平衡点。重点阐述了数据可视化的核心目标：降噪、提纯、增强洞察。通过对比不同历史时期的信息呈现方式（如图形学的演变、统计学图表的诞生），确立了现代可视化在决策支持中的关键地位。 第二章：数据类型与适当的图形选择 理解数据的本质是有效可视化的前提。本章详细分类了定量数据、定性数据、时间序列数据、地理空间数据以及层级/网络数据的特点。随后，系统性地介绍了标准图表类型的适用性矩阵： 比较类： 柱状图、条形图、雷达图的细微差别及其应用场景。 构成类： 堆积图、树状图（Treemap）、旭日图（Sunburst）如何展示整体与部分的关系。 分布类： 直方图、箱线图（Box Plot）、小提琴图（Violin Plot）如何揭示数据散布和异常值。 关系类： 散点图、气泡图、关联矩阵图在揭示变量间相关性时的表现力。 趋势类： 折线图、面积图在时间序列分析中的最佳实践与陷阱规避。 第三章：视觉编码的认知科学基础 本章深入探讨了人眼和大脑处理视觉信息的方式。我们将视觉变量（如长度、宽度、颜色、形状、位置）的有效性进行了量化排序，并引入了“预注意处理”（Preattentive Processing）的概念。讨论了如何利用预注意特征快速引导观众的注意力至关键信息点。同时，本章也警示了视觉编码的误区，例如使用三维图表（3D Charts）对真实值造成的扭曲，以及不恰当的颜色梯度对感知精度的影响。 第二部分：信息设计的核心原则与美学实践 本部分关注如何将技术性的图表转化为易于理解的叙事工具，强调设计的规范性和影响力。 第四章：清晰度与数据墨水比 借鉴于信息设计大师的理念，本章聚焦于“数据墨水比”（Data-Ink Ratio）的优化。详细指导读者如何识别并去除“非数据墨水”（Non-Data Ink），例如过多的网格线、冗余的装饰、不必要的阴影和边框。通过大量的案例对比，展示如何通过精简设计来提升数据的可读性和信息的纯度。本章包含对字体选择、图例布局、坐标轴标注规范化的详尽指南。 第五章：叙事驱动的可视化构建 优秀的可视化不仅仅是数据的罗列，更是一种有目的的叙事。本章探讨了“解释性可视化”（Explanatory Visualization）与“探索性可视化”（Exploratory Visualization）的区别。内容包括： 建立视觉路径： 如何使用标注、高亮和动画来引导观众的阅读顺序。 情景化数据： 将数据嵌入到实际背景中，使其更具关联性（例如，与历史基准线、行业平均值的对比）。 标题与摘要的力量： 如何撰写能够概括核心发现的“行动导向型”标题。 第六章：颜色在信息传递中的战略运用 颜色是强大的工具，也是常见的陷阱。本章超越了基础的颜色理论，专注于信息设计中的颜色策略： 定量、顺序、发散色阶的选择： 针对不同类型数据应采用的专用色板（如Viridis, ColorBrewer）。 可访问性（Accessibility）： 针对色盲用户的颜色方案设计，确保信息传递的普适性。 文化与情感暗示： 探讨不同文化背景下颜色符号的差异，避免在跨文化展示中产生误导。 第三部分：高级可视化技术与交互式应用 本部分将视角转向更复杂的数据结构处理，以及在现代数字平台上的实现方法。 第七章：处理复杂结构：网络、地理与层级数据 本章专注于那些不适合标准二维图表展示的复杂信息： 网络图（Graph Visualization）： 节点与边布局算法（如力导向布局）的选择与优化，用于揭示社交网络、依赖关系或系统架构。 地理空间分析： 从基础的Choropleth Maps（分级设色地图）到点密度图、流线图（Flow Maps）的应用，重点讨论投影方法的选择对区域感知的影响。 层级结构： 深度解析Sunburst、Icicle Plots（冰柱图）和Packing Diagrams在展示树状结构时的优劣势。 第八章：交互性的设计：从静态到动态的飞跃 在Web和移动平台上，交互是释放数据潜力的关键。本章详细介绍了实现有效交互的原则： 筛选、钻取与联动（Filtering, Drilling, Brushing & Linking）： 如何设计用户友好的控制面板，使用户能够主动探索数据。 时间维度控制： 滑块（Sliders）、播放按钮在时间序列动态可视化中的实现机制。 性能考量： 如何在保持流畅交互体验的同时，处理大规模数据集的渲染效率问题。 第九章：可视化工具生态系统与工作流程整合 本章不对特定软件进行深入的“如何点击”式教学，而是提供一个高级视角来评估和整合现有工具链： 编程驱动（如Python的Matplotlib/Seaborn/Plotly，R的ggplot2）： 适用于定制化和自动化报告。 商业智能平台（如Tableau, Power BI）： 适用于快速迭代的业务分析。 前端库（如D3.js, Vega-Lite）： 适用于高度定制化和嵌入式Web应用。 本章指导读者如何根据项目的规模、定制需求、团队技能和最终交付平台，选择最合适的工具栈，并建立起从原始数据到最终部署的稳健工作流程。 结语：面向未来的数据素养 总结数据可视化不仅仅是一项技术技能，更是一种现代的批判性思维工具。拥有强大的数据可视化能力，意味着能够更清晰地理解世界运行的底层逻辑，并更有力地影响他人的决策。本书旨在培养的，是一种对信息负责、对受众负责的专业素养。

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