The How-to Book for SAS Graph Software pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Miron, Thomas

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:1995-10

价格:$ 47.40

装帧:

isbn号码:9781555442330

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• Graph
• 数据可视化
• 统计图形
• SAS编程
• 数据分析
• 软件教程
• 图表制作
• 商业智能
• 数据报告

现代数据可视化与报告的基石：深入探索统计图形的艺术与实践 书籍名称：数据驱动的洞察：高级统计图形的构建与应用 书籍内容简介 本手册致力于为统计分析师、数据科学家、商业智能专家以及任何需要将复杂数据转化为清晰、有说服力的视觉叙述的专业人士，提供一套全面、深入且高度实用的指南。我们聚焦于构建现代数据可视化和报告所需的关键技术、理论基础和前沿方法，完全跳脱于特定软件的限制，强调通用统计图形的原理和最佳实践。 本书的核心目标是弥合数据分析的严谨性与视觉传达的有效性之间的鸿沟。我们假设读者已经对基础统计概念有所了解，并将重点放在如何通过精心的图形设计来揭示数据背后的复杂模式、趋势和异常值，从而驱动更明智的决策。 --- 第一部分：统计图形的理论基础与认知科学 本部分奠定了坚实的基础，探讨了为什么有些图形比其他图形更有效。我们不谈论软件的菜单操作，而是深入研究人类视觉系统如何处理信息，以及如何利用这些生物学特性来设计最优化的图形。 1.1 视觉感知与数据编码的法则： 我们将详细剖析图层理论（如Tufte的“数据墨水比”）、麦克马纳斯（McKinney）的图形认知负荷模型，以及将统计数据映射到视觉变量（如长度、面积、颜色、位置）的准确性等级。重点讨论如何避免引入“欺骗性”的视觉偏差，例如非零基线、不当的纵横比或误导性的颜色梯度。 1.2 图形类型的决策树：选择“正确”的图表： 不同类型的数据（单变量、双变量、多变量、时间序列、地理空间数据）需要不同的视觉载体。本章提供了一个详尽的决策框架，指导读者根据分析目标（比较、分布、构成、关系）来选择最合适的统计图形，包括但不限于： 分布展示： 优化直方图、核密度估计图（KDE）的带宽选择，以及探索箱线图（Box Plots）的变体（如小提琴图）。 关系探究： 散点图的过度绘制（Overplotting）问题及其解决方案（如使用二维直方图或分面技术），以及回归线和置信区间在散点图中的规范化展示。 时间序列分析： 识别趋势、季节性和周期性的高级时间序列图，以及如何处理多重时间序列的同步比较。 1.3 统计准确性与图形的严谨性： 探讨在可视化中准确表示不确定性（如标准误、置信区间、预测区间）的必要性。我们将对比不同表示置信区间的技术，并论证在科学报告中，遗漏不确定性等同于报告不完整的分析结果。 --- 第二部分：高级图形构建模块与技术实现 本部分转向实用技巧，重点关注如何通过组合和定制基本元素来构建复杂、信息密集的专业级统计图形。我们关注的是图形的“语法”而非特定工具的“命令”。 2.1 分面（Faceting）与多视图集成： 讲解如何使用分面技术（如Trellis Display或Small Multiples）来隔离和比较不同子群体的数据。这包括如何设计有效的分面布局（行/列变量的选择），以及在分面图中保持视觉一致性和信息传递效率的原则。 2.2 颜色理论在统计图形中的应用： 系统阐述颜色在区分类别、表示连续值和突出重点方面的作用。深入探讨不同颜色系统（顺序、发散、定性）的选择，以及如何确保图形对色盲用户（Color-Blind Friendly）的可访问性。讨论颜色饱和度与亮度的精确控制。 2.3 统计文本与注释的艺术： 优秀的可视化不应让观众猜测。本章教授如何有效地嵌入统计摘要、显著性标记（如星号表示P值）和关键数据点的标注。强调注释的简洁性、准确性及其在不干扰数据流下的放置策略。 2.4 地理空间数据的可视化挑战： 处理地图数据时，我们关注如何避免地图谬误（如亚美尼亚悖论）。探讨分级设区图（Choropleth Maps）的局限性，以及如何使用点密度图、流线图或使用面积比例图（Proportional Symbol Maps）来更准确地表示区域数据。 --- 第三部分：报告与交互式叙事 数据可视化最终服务于沟通。本部分探讨如何将单个图形整合成连贯、专业的报告和交互式体验。 3.1 报告级图形的布局与整合（Dashboarding的非软件视角）： 关注如何设计一个报告页面或仪表板，确保信息流的逻辑性。讨论图形之间的视觉层级、空间分配原则（如“左上优先”原则），以及如何通过统一的主题和风格指南来增强品牌或研究机构的专业度。 3.2 统计报告中的图表嵌入标准： 界定在学术论文、技术白皮书和商业演示文稿中，图表必须包含哪些标准元素（图题、轴标签、单位、图例、数据源引用）。讨论图表说明（Captions）的撰写技巧，使其能独立于正文完整解释图形内容。 3.3 探索性分析（EDA）到解释性报告的转换： 指导读者如何区分用于内部探索（快速迭代、注重细节）的图形和用于外部解释（简洁、高影响）的图形。介绍如何通过动态调整图形的抽象程度来适应不同的受众群体。 3.4 统计图形的动态化与可访问性（超越静态输出）： 讨论在现代数据环境中，图形需要具备响应性。我们将探索如何设计那些能够适应不同屏幕尺寸的图形结构，以及在交互式环境中，如何通过平移、缩放和刷选（Brushing and Linking）来增强用户对多维数据的理解，同时确保最终输出的静态存档版本仍能传达核心信息。 --- 本书特色： 本书完全专注于“如何思考”和“为什么这样做”，而非“输入哪个命令”。它提供了一个跨越软件边界的、基于统计理论和人机交互原理的可视化蓝图，使读者能够掌握设计任何数据可视化作品的底层逻辑和高级技巧，从而创作出既美观又在统计上无可指摘的专业级图表。

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