Practical data design tips from a data visualization expert of the modern age Data doesn?t decrease; it is ever-increasing and can be overwhelming to organize in a way that makes sense to its intended audience. Wouldn?t it be wonderful if we could actually visualize data in such a way that we could maximize its potential and tell a story in a clear, concise manner? Thanks to the creative genius of Nathan Yau, we can. With this full-color book, data visualization guru and author Nathan Yau uses step-by-step tutorials to show you how to visualize and tell stories with data. He explains how to gather, parse, and format data and then design high quality graphics that help you explore and present patterns, outliers, and relationships. Presents a unique approach to visualizing and telling stories with data, from a data visualization expert and the creator of flowingdata.com, Nathan Yau Offers step-by-step tutorials and practical design tips for creating statistical graphics, geographical maps, and information design to find meaning in the numbers Details tools that can be used to visualize data-native graphics for the Web, such as ActionScript, Flash libraries, PHP, and JavaScript and tools to design graphics for print, such as R and Illustrator Contains numerous examples and descriptions of patterns and outliers and explains how to show them Visualize This demonstrates how to explain data visually so that you can present your information in a way that is easy to understand and appealing.
From the Author: Telling Stories with Data
Author Nathan Yau A common mistake in data design is to approach a project with a visual layout before looking at your data. This leads to graphics that lack context and provide little value. Visualize This teaches you a data-first approach. Explore what your data has to say first, and you can design graphics that mean something.
Visualization and data design all come easier with practice, and you can advance your skills with every new dataset and project. To begin though, you need a proper foundation and know what tools are available to you (but not let them bog you down). I wrote Visualize This with that in mind.
You'll be exposed to a variety of software and code and jump right into real-world datasets so that you can learn visualization by doing, and most importantly be able to apply what you learn to your own data.
Three Data Visualization Steps:
1) Ask a Question
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When you get a dataset, it sometimes is a challenge figuring out where to start, especially when it's a large dataset. Approach your data with a simple curiosity or a question that you want answered, and go from there.
2) Explore Your Data
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A simple curiosity often leads to more questions, which are a good guide for what stories to dig into. What variables are related to each other? Can you see changes over time? Are there any features in the data that stand out? Find out all you can about your data, because the more you know what's behind the numbers, the better story you can tell.
3) Visualize Your Data
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Once you know the important parts of your data, you can design graphics the best way you see fit. Use shapes, colors, and sizes that make sense and help tell your story clearly to readers. While the base of your charts and graphs will share many of the same properties – bars, slices, dots, and lines – the final design elements will and should vary by your unique dataset.
Nathan Yau 加州大学洛杉矶分校统计学专业在读博士、超级数据迷,专注于数据可视化与个人数据收集。他曾在《纽约时报》、CNN、Mozilla和SyFy工作过,认为数据和信息图不仅适用于分析,用来讲述与数据有关的故事也非常合适。Yau的目标是让非专业人士读懂并用好数据。他创建了一个设计、可视化和统计方面的博http://flowingdata.com,你可以从中欣赏到他最新的数据可视化实验作品。
向怡宁 交互和视觉设计师、摇滚乐手,同时还热衷于翻译和写作。著有《Flash组件、游戏、SWF加解密》及《就这么简单:Web开发中的可用性和用户体验》,译有《奇思妙想:15位计算机天才及其重大发现》、《瞬间之美:Web界面设计如何让用户心动》、《网站设计解构:有效的交互设计框架和模式》、《网站搜索设计:兼顾SEO及可用性的网站设计心得》等书。他认为“一个不会弹吉他的设计师不是个好译者”。
在多看买的电子版,闲时翻翻,看了一半。 鲜活的数据没有感觉到,倒是介绍了一些工具,Python/R/Illustrator/Flash/ActionScript。 不喜欢代码的人,一目十行略过;不喜欢 Illustrator 的人,也差不多。 我呢,既不想了解 Illustrator,暂时也没有计划学习 R,更关注数据的可视...
评分作者Nahan Yau,创建了可视化博客flowingdata.com,拥有66000用户,查看了下Amazon.com,发现作者一共只出版了两本书,一本书是这本《鲜活的数据-数据可视化指南》,另一本是2013年出版的《Data Points: Visualization That Means Something》,算是对上一本的补充,侧重讲各种...
评分普及性质,作者非常热爱数据可视化 http://app.yinxiang.com/shard/s2/sh/5ac3535a-8218-4d57-8a33-5478c16a6c37/a7251d1a09c33ab8e14754b8897efdbc
评分普及性质,作者非常热爱数据可视化 http://app.yinxiang.com/shard/s2/sh/5ac3535a-8218-4d57-8a33-5478c16a6c37/a7251d1a09c33ab8e14754b8897efdbc
坦白说,我刚开始翻开这本书时,带着一丝怀疑。市面上关于信息图表和数据展示的书籍汗牛充栋,大多数都是重复造轮子,无非是教你用Excel或者Tableau画出那些标准的柱状图和饼图。但《Visualize This》完全打破了我的预期。它更像是一本艺术家的速写本,里面充满了对“直觉判断”的尊重和对“数据美学”的追求。作者似乎拥有一种魔力,能将那些复杂、多维度的数据结构,拆解成一个个可供消化的视觉模块。我特别喜欢书中对于“叙事节奏”的讨论,如何引导读者的视线,让他们自然而然地跟随你设定的路径去发现洞察。这种对信息流的精妙控制,让我想起那些优秀的电影导演,他们知道何时推近,何时拉远镜头。如果你的工作是需要频繁面对高管汇报或者需要向非专业人士解释复杂模型,这本书提供的方法论比任何软件教程都更有价值,它教会你如何建立信任,让你的数据“开口说话”。
评分这本书的排版和视觉设计本身就是一种示范教学。我很少看到一本如此注重细节的专业书籍。每一页的边距、字体选择、图表的留白,都体现出一种克制而高级的美感。对于我这种对视觉体验有轻微洁癖的人来说,阅读过程本身就是一种享受。它在用自己的方式践行着“少即是多”的原则。书中展示了许多“坏案例”和“好案例”的对比,这种直接的“疼痛点”展示比空泛的理论更有说服力。例如,书中对比了两种不同的地图可视化方法,一种是让人眼花缭乱的等值区域图,另一种是清晰聚焦于数据点的符号图,对比效果立竿见影,让人瞬间明白过度美化带来的信息损耗有多严重。这本书的深度在于它能将“美学”和“功能性”这两个看似矛盾的概念,完美地融合在每一个图表构建的步骤之中。它让我意识到,好的数据可视化,首先是负责任的沟通,其次才是艺术创作。
评分这本《Visualize This》简直是数据可视化的“圣经”!我原本以为这只是一本教你如何使用特定软件的工具书,结果大跌眼镜,它更像是一部关于如何用视觉语言讲故事的哲学著作。书中的案例分析深入浅出,没有那种故弄玄虚的术语堆砌,而是真正站在一个初学者的角度,告诉你如何将枯燥的数字转化为引人入胜的叙事。我尤其欣赏作者对于“有效沟通”的执着,他反复强调,再华丽的图表如果不能清晰地传达信息,那就是失败的。书里有一章专门讨论了颜色在不同文化中的含义,这个细节真是太到位了,让我意识到自己在过去做图表时,对色彩的运用有多么随意和不负责任。它不只是教你“怎么做”,更重要的是教你“为什么这么做”,让你在设计每一个元素时都能带着清晰的意图。读完之后,我感觉自己看世界的方式都变了,走路都能留意到路边信息牌的设计是否合理,这种思维方式的转变,是任何一本技术手册都无法给予的。
评分我是一名资深的数据分析师,自认为对图表设计已经有了一定的掌控力,但这本书给我的震撼是自下而上的颠覆。它没有浪费篇幅在那些基础的图表类型介绍上,而是直接切入了“视觉认知的陷阱”和“如何对抗人类大脑的偏见”。其中关于时间序列数据展示的几种新颖手法,彻底刷新了我过去十年里对折线图的刻板印象。作者似乎在不断地挑战“约定俗成”的规范,鼓励读者去探索那些更有效、更具冲击力的替代方案。我记得书里有一个案例,展示了如何用非线性布局来表现社交网络连接的紧密程度,那个图表结构异常复杂,但通过作者精妙的标注和色彩运用,即使是第一次见的人也能立刻抓住核心关系。这本书的价值在于,它迫使你走出舒适区,去质疑那些你习以为常的“标准答案”。它不是一本让你变得“合格”的书,而是让你力求“卓越”的指南。
评分我曾经花了不少钱参加昂贵的线下工作坊,学习如何操作那些前沿的可视化工具,但老实说,那些课程结束后我很快就忘记了大部分操作步骤。而《Visualize This》给我的启发是持久且可迁移的。它真正深入骨髓的是关于“思考模式”的训练。它教会我,在打开任何软件之前,必须先在脑海里构建一个清晰的“信息结构草图”。书中强调了对受众的深度理解,你的图表是为谁服务的?他们最关心哪个指标?他们对复杂度的接受阈值是多少?这些基于用户研究和心理学的洞察,远远超越了单纯的技术指导。我发现,自从运用了书中的框架去组织我的项目报告后,我的邮件回复中关于图表的疑问率明显下降了,同事们也更少要求我“把这个数字放得更明显一点”。这本书像是一位严厉而富有远见的导师,指导你如何从一个“数据制作者”蜕变为一个“数据解释者”。
评分有点儿意思(仍然痛恨flash)
评分可视化参考,比较适合新手,有意思
评分suitable for undergraduate students
评分当年折磨我的论文来源
评分每个理科研究生,特别是R用户都应该读读
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