具体描述
《可视化数据》是一本关于计算信息设计的书籍。从如何获取原始数据开始,到如何理解原始数据,《可视化数据》都给出了非常详尽的介绍。《可视化数据》使用由作者开发的开源编程环境Processing编程,它非常简单易用。对于熟悉使用Java的程序员来说,《可视化数据》后面的章节还介绍了如何将Processing和Java结合使用。
《可视化数据》是写给那些拥有一个数据集合,好奇如何探索它,并且考虑如何交流这些数据的人们的。随着我们处理越来越多的信息,需要可视化数据的人们的数量增长的非常迅速。更重要的是,读者已经超越了某些可视化领域的专家。通过让更大范围的人们都接触到可视化思想,我们在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的事情。
作者简介
目录信息
第1章 可视化数据的七个阶段 1
1.1 为什么数据显示需要计划2
1.2 一个例子 6
1.3 相互影响和联合 14
1.4 原则 15
1.5 综述 18
第2章 processing入门 19
2.1 processing的草图功能 20
2.2 导出和发布你的项目 23
2.3 示例和参考 24
2.4 函数 27
2.5 草图和脚本编程 28
2.6 准备好了吗? 30
第3章 映射 31
3.1 绘制一幅地图 31
3.2 地图上的定位 32
3.3 地图上的数据34
3.4 使用你自己的数据 51
3.5 下面的步骤 53
.第4章 时间序列 54
4.1 牛奶、茶和咖啡(获取和分析) 55
4.2 清理桌子(过滤和挖掘) 55
4.3 一个简单的图表(表述和修饰) 57
4.4 为当前数据集合贴上标签(修饰和交互)59
4.5 绘制坐标轴(修饰) .62
4.6 选择一个合适的表述(表述和修饰) 73
4.7 通过鼠标滚动强调数据点(交互) 76
4.8 连接数据的方法(修饰) 77
4.9 标签面板一样的文本标签(交互) 83
4.10 数据集合之间插值(交互) 87
4.11 结束时间序列 92
第5章 连接和关连 94
5.1 改变数据源 94
5.2 问题描述 95
5.3 预处理 96
5.4 使用预处理过的数据(获取,分析,过滤,挖掘) 111
5.5 显示结果(表述) 118
5.6 回到问题本身(修饰) 121
5.7 复杂排序:将收入作为判断胜局的依据 126
5.8 转移到多个日期(交互) 127
5.9 平滑交互(修饰) 132
5.10 实施时的考虑因素(获取,分析,过滤) 133
第6章 散点地图 145
6.1 预处理 145
6.2 载入数据(获取和分析) 155
6.3 用邮政编码绘制散点图 (挖掘和表述) 157
6.4 在输入的时候突出显示 (优化和交互) 158
6.5 显示目前已选择的点(优化) 162
6.6 逐渐地将点变暗和变亮(优化) 165
6.7 放大(交互) 167
6.8 改变缩放时的点的画法(优化) 177
6.9 部署的问题(获取和优化) 178
6.10 下面的步骤 180
第7章 树、层次结构和递归 182
7.1 用递归来构建一个目录树 182
7.2 用队列来异步的加载(交互) 186
7.3 树图的简介189
7.4 哪些文件占据了最多的空间 194
7.5 查阅文件夹的内容(交互) 199
7.6 提高树图的显示(修饰) 201
7.7 快速浏览文件(交互) 208
7.8 下面的步骤 219
第8章 网络和图 220
8.1 简单的图的演示示例 220
8.2 一个更加复杂的图 229
8.3 解决网络问题 240
8.4 高级图例 242
8.5 挖掘更多信息 262
第9章 获取数据 264
9.1 哪里能找到数据 265
9.2 从互联网上获取数据的工具 266
9.3 用processing定位使用的文件 268
9.4 载入文本数据 270
9.5 处理文件和文件夹 276
9.6 列出一个文件夹中的文件 277
9.7 异步图像下载 281
9.8 以openstream()为桥联系java 284
9.9 处理字节数组 284
9.10 高级网页技术 284
9.11 使用数据库 288
9.12 处理大量文件 295
第10章 分析数据 296
10.1 努力程度 296
10.2 收集线索的工具 298
10.3 文本是最好的 299
10.4 文本标注语言 303
10.5 正则表达式(regexps) 316
10.6 语法和bnf范式 316
10.7 压缩的数据 317
10.8 向量和几何 320
10.9 二进制数据格式 325
10.10 高级侦查工作 328
第11章 结合processing和java 331
11.1 编程模式 331
11.2 附加的源文件(tabs) 334
11.3 预处理程序 335
11.4 api结构 336
11.5 将papplet嵌入到java应用程序中 338
11.6 在processing的sketch程序中使用java代码 342
11.7 使用库 343
11.8 用processing.core的源代码编译 343
参考书目 345
索引 349
· · · · · · (收起)
读后感
刚开始看,还颇有些兴趣。因为他着重讲到一个思想。明确需求,再去重新过滤数据。以前,竟想到怎么去匹配,挖掘数据了。看到他做的地图,感觉也不错。 后来,看着看着,有点枯燥,感觉在自己的工作过程中,用处并不是很大,毕竟,自己不会为展示数据,而花时间开发一个可视化的...
定价65的书,翻译居然这么差。。只看了前两章,且从第二章发现句子很奇怪之后才开始对照英文看,这么短的篇章就错误连篇得足以让我放弃继续阅读中译本了。 抱歉,你的评论太短了抱歉,你的评论太短了抱歉,你的评论太短了抱歉,你的评论太短了抱歉,你的评论太短了抱歉,你的评...
题目起的不厚道。英文书名则明确说明本书是数据可视化工具Processing的使用详解。本书专门讲解数据可视化工具processing的使用。有许多代码示例。感兴趣的可以先下载Processing看看,需要深入的话再买这本书细读。
我给五星不是因为这本书确实好,而是因为我自己很喜欢,很合我的胃口,外加增加它在我的已看书单里的权重,让别人点进我的豆瓣主页时更可能优先从“共同喜好”里看到。 总的来说干货不多,水多。讲的与设计相关的东西太少,一直在那儿讲获取数据和parse数据,然后大段大段贴代...
在这个到处都是信息的时代,我们无论主动被动都会时不时接收到若干的数据集合,如何理解这些数据往往依赖于接收者的知识技能背景,但是这个不是非常重要,因为好奇心总是会驱使着人们去尝试些有挑战性的工作。于是“数据可视化”正逐渐成了越来越多的人理解、交流获取到的数据...
用户评价
拿到这本书的时候,首先映入眼帘的是其厚实的纸张和精美的印刷,这给了我一种踏实且值得期待的感觉。我特别关注的是书中是否有足够多的实际案例,因为理论知识固然重要,但如果没有实际操作的指导,我很容易感到迷茫。我希望能看到一些不同行业、不同领域的数据可视化实例,了解在实际应用中,数据可视化是如何帮助人们做出决策、解决问题的。例如,在商业领域,可视化数据如何帮助分析师发现市场趋势?在科学研究中,它又如何揭示复杂的实验结果?我尤其好奇那些能够将海量数据提炼出核心洞见的案例,它们是如何通过精妙的设计,将抽象的概念具象化,从而产生强大的说服力。此外,我也希望这本书能介绍一些常用工具或软件的使用方法,这样我才能将学到的知识真正应用到实践中去。
这本书的篇幅适中,封面设计透露着一种专业感,散发出一种严谨的气息。我更侧重于理解数据可视化的底层逻辑和设计哲学。我不太关心具体的软件操作,更想知道为什么某些可视化方法比其他方法更有效。是什么样的心理学原理支撑着我们对某些图表的理解?如何才能设计出既美观又易于理解的图表?我希望这本书能深入探讨这些问题,例如,色彩的选择、图形的形状、布局的安排,它们各自扮演着什么样的角色,又会对信息的传达产生怎样的影响。我渴望了解那些能够让数据“说话”的设计技巧,以及如何避免因为不当的可视化而误导读者。这本书能否帮助我建立起一种批判性的思维,让我能够审视和评估各种数据可视化作品的优劣,是我最为期待的。
我注意到这本书的标题,这让我联想到我日常工作中常常遇到的挑战。我是一名市场营销人员,需要不断分析用户行为、市场反馈等大量数据,并需要向团队和领导汇报我的发现。传统的文本和表格报告往往显得枯燥乏味,而且很难让人快速抓住关键信息。我期待这本书能够为我提供一些切实可行的解决方案,让我能够将这些复杂的数据转化为清晰、直观的可视化报告。我希望能够学习如何通过图表和图形,更有效地展示营销活动的成效,分析用户画像,发现潜在的商机。这本书能否帮助我提升我的沟通效率和表达能力,让我的数据分析成果更加具有影响力,是我购买这本书的主要原因。
这本书的封面设计简约而现代,仅仅是书名“可视化数据”几个大字,就充满了引人入胜的吸引力。我是在一次书店闲逛时偶然瞥见的,当时的直觉告诉我,这本书可能包含了我一直在寻找的某种启发。我本身对数据分析领域并没有深厚的背景,更多的是对如何将枯燥的数字转化为生动形象的图像感到好奇。我常常在新闻报道、研究报告中看到各种图表,但往往一闪而过,很难深入理解其背后的信息。我希望通过阅读这本书,能够掌握一些基础的原理和方法,至少能够看懂那些复杂的数据图表,并且能够自己尝试制作一些简单的可视化作品。我期待这本书能让我对数据有一个全新的认识,不再觉得它们冰冷而遥不可及,而是能够通过视觉化的方式,发现隐藏在数字背后的故事和规律。我希望它能像一位耐心的老师,一步步地引导我,从零开始,建立起对数据可视化的基本认知,并逐步培养起这项重要的技能。
坦白说,我选择这本书更多的是出于一种对信息传播方式的好奇。我是一名内容创作者,在写作过程中,我常常需要引用各种数据来支撑我的观点,但如何将这些数据以一种更加吸引人、更容易被理解的方式呈现出来,一直困扰着我。我希望这本书能提供一些实用的方法和技巧,帮助我在我的文章、演示文稿,甚至社交媒体内容中,更有效地运用数据可视化。我不需要成为一名专业的数据分析师,但我希望我能运用一些基础的可视化元素,让我的内容更加生动有趣,更容易引起读者的共鸣。我希望书中能有关于如何选择合适的图表类型来表达不同类型数据的建议,以及如何设计出具有视觉冲击力的图表,能够迅速抓住受众的注意力。
研究下自己能否从猴子变成艺术家
翻阅
读研的时候看过,书里面用到的那个库挺好用的
很有趣的案例,层层递进,就是coding的时候会遇到一些小bug,很有必要在书上标注下。
连不想说自然语言那本看到后来太难了转投这本容易一点的。看到第五章整章在mlb上扒数据的时候忍不住过来标记一下里面所有的URL都变了。