洞悉資料 用視覺化方法發掘資料真義 洞悉数据:用可视化方法发掘数据真义

惠特尼 (Hunter Whitney)

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商品描述

 

<內容簡介>

本書為瞭解數據可視化的重要內容和功能提供了多學科的視角,通過各種各樣的案例分析,來演示可​​視化如何讓數據變得更清晰、更全面,通過對數據可視化的廣泛用途和適用性的討論,來瞭解它如何讓數據變得更加讓人容易接受和理解。

 

<章節目錄>

第1章萬億字節裡的洞察力1
1.1如虎添翼:縝密的可視化讓生活更美好2
1.1.1你的“神經末梢” 3
1.1.2擴展的視角3
1.1.3剔除數據“噪聲” 4
1.1 .4尋找信息和數據如大海撈針4
1.1.5模式識別4
1.1.6思維方法5
1.2不要害怕圖表5
1.3洞察數據的世界10
1.4從數據到智慧10
1.5我與數據的一天12
1.6數據洪流與數據涓流:統計學家約翰·博斯利的觀點18
1.6.1雨點和大海19
1.6.2數據流20
1.6.3數據是一種“社會商品” 2
1.7困惑叢生21
1.8數據生命週期23
1.8. 1計劃和準備24
1.8.2收集和處理24
1.8.3分析和總結25
1.8.4表現和溝通25
1.8.5實現和管理25
1.9 “只要事實”:什麼是數據和元數據26
1.10留下哪些,刪掉哪些:對話新聞學教授及科技企業家倫恩·塞勒斯29
1.11哪些數據有價值30
1.12漣漪效應35
1.12.1數據可視化與這杯牛奶的相同點和不同點38
1.12.2牛奶管理39
1.12.3冰山一角42
1.13數據可視化的特性43
1.14與Splunk公司首席信息官道格·哈爾深入機器數據45
1.14.1存 ​​儲熱數據、暖數據和冷數據48
1.14.2運營智能可視化48
1.15寓繁於簡(簡單形式展現複雜數據) 50
1.16有哪些新特性52
第2章提出更好的問題55
2.1詢問的藝術55
2.1.1提出問題56
2.1.2權衡答案56
2.2好的問題57
2.3華盛頓特區的1100個亮點58
2.4二十個問題60
2.5模式、上下文和問題61
2.5.1不同的角度、觀點以及分辨率62
2.5.2999歲的患者?數據未曾提出的問題65
2.6設計軟件65
2.6.1別去追逐瀑布66
2.6.2正確的軌道66
2.6.3相信數據的同時驗證數據67
2.6.4個人問題與公共問題68
2.7問題中的問題68
2.8知道自己得到了什麼77
2.8.1計劃和準備78
2.8.2收集和處理79
2.8.3分析和總結79
2.8.4表現和溝通79
2.8.5實現和管理80
2.9問題和元數據80
2.9. 1講述完整的故事84
2.9.2收集本地數據84
2.9.3深思熟慮85
2.10快速提問85
2.11找到“最適合自己”的標準(基於信息專家丹·吉爾曼的研究) 86
2.12降低商業中的“好奇稅” 87
2.13提出好問題94
2.14以初學者的心態研究數據95
2.15數據過多96
2.16更好的問題96
第3章致勝組合:巧用可視化組成元素98
3.1恰當的組合98
3.2從反面理解:如何利用不同元素99
3.3擺好餐具,作好準備100
3.4第一部分:選擇、存儲並組合不同的數據元素101
3.4.1選擇101
3.4.2存儲102
3.4.3組合106
3.4.4基本成分:不同的數據107
3.4.5估量數據成分108
3.4.6設置表格:數據類型和表現形式109
3.4.7逐個擊破:數據、數據單元、數據範圍以及數據存儲概覽111
3.4.8模型、材料和量度113
3.5第二部分:使數據類型和視覺形式相匹配114
3.5.1活用圖形115
3.5.2圓形非萬能118
3.5.3點中有乾坤119
3.5.4畫些線條121
3.6色彩125
3.6.1順序、位置和層次127
3.6.2圖表類型簡介129
3.6.3重在組合:數據、可視化和人129
3.7第三部分:將不同的數據可視化模型組合在一起131
3.7.1什錦拼盤和多重課程:組合不同的可視化和數據視角131
3.7.2多少才是“過多” 132
3.8小範圍內的成功合作133
3.9結論136
第4章視線的路徑、目的和視點137
4.1緊盯直線137
4.2追蹤數據趨勢140
4.3再次上路142
4.4有形和無形的線路143
4.5路徑和過程148
4.6在茂密的叢林中尋找珍稀鳥類:可視化工具清單148
4.6.1探索149
4.6.2選擇150
4.6.3協作153
4.6.4想像154
4.7時間旅行、軌跡以及尾跡:可視化流量及數據154
4.8數據和敘事方式159
4.8.1在道路中找到故事160
4.8.2同樣的道路,不同的觀點161
4.8.3故事更複雜162
4.9交叉點和圖表可視化164
4.10橋、網絡和角色167
4.10.1設計、監管和維護數字網絡169
4.10.2有策略的規劃170
4.11高級別的點171
4.11.1圖片中的局部知識點172
4.11.2留下足跡173
4.12不僅僅只是地圖上的點(帕特裡克·梅耶爾的觀點) 173
4.12.1危機和衝突的可視化174
4.12.2關註“點” 175
4.13不僅僅是數據點177
4.13.1 “Home and Away ”項目177
4.13.2 “Crime Spotting”項目178
4.13.3 “形成城市的流” 180
4.14需牢記的要點181
第5章可用的視角182
5.1溝通和傳遞182
5.2理解灰色區域184
5.3視角決定一切187
5.4數據模型VS.用戶模型188
5.5重視心理模型VS.利用心理模型189
5.6用戶體驗設計與理解數據191
5.7能否避免變化193
5.8命令行用戶界面VS.自然用戶界面193
5.9技術與訓練的雙重組合197
5.10適合特定的設備199
5.11棒球、低音管以及精湛技藝200
5.12人機交互的建議和施奈德曼“黃金法則” 203
5.13可用性和數據可視化204
5.13.1專家未必是“專家級用戶” 204
5.13.2保持溝通204
5.14與TomSawyer軟件公司CEO布蘭登·麥登探討用戶驅動設計207
5.15與藝術家沃特·巴特曼探討色彩與構成209
5.15.1關註調色板212
5.15.2未表現的內容同樣重要213
5.15.3瞭解色彩和色值214
5.15.4聆聽色彩的音樂性214
5.15.5每張圖片都有故事215
5.15.6繪畫也是一種交互過程215
5.16回顧218
第6章會思考的機器219
6.1數據分析中的陰陽221
6.2放大分析的視角:知識、數據挖掘、機器學習222
6.3數據挖掘探究223
6.4手動和自動224
6.5機器觀測和人為假設225
6.6黑盒、玩具盒以及盒子外面227
6.7考驗和算法228
6.8懼怕關聯和因果229
6.9數據形象化231
6.10如何折疊蛋白質234
6.11多元智力理論和數據可視化236
6.12問題、觀點和視角237
6.13人類、計算機以及協作240
6.13.1在數據海洋中發現生命,第一部分:人機協作241
6.13.2在數據海洋中發現生命,第二部分:數字藝術家斯潘塞·林賽244
6.13.3 “微型漂浮物”和觸摸牆247
6.14總結250
第7章後見、先見和洞見251
7.1第一部分:適應數據251
7.1.1看見變化251
7.1.2為需求而優化252
7.1.3尋求解決方式254
7.2保持節奏256
7.2.1傢具的變化258
7.2 .2古今“岩洞”圖畫259
7.2.3人不斷地適應科技,科技也在不斷地適應人260
7.2.4過去、現在與未來的連接262
7.2.5架構與靈活性262
7.2.6歷史進程與可視化的機遇263
7.2.7更多想法264
7.3第二部分:數據可視化的新維度266
7.3.1恩格爾巴特與全息甲板267
7.3.22D或非2D,這是一個問題267
7.3.3數據的新維度269
​​7.3.4深入蛋白質分子的奇妙之旅269
7.3.5移動數據中心的實時X光模式視角270
7.3.6在3D空間內解碼達·芬奇的畫作272
7.3.7配置新型3D顯示設備的老房子274
7.3.8全息圖與3D 275
7.3.9模擬全息圖276
7.3.10現實的未來276
7.4第三部分:現實277
7.5房間裡的大象278
7.6跨越邊界280
相關資源281
參考文獻285

 

<作者介紹>

作者:[美]惠特尼(Hunter Whitney)譯者:劉雲濤
Hunter Whitney是一位UX設計師,幫助客戶創作有效和可用的界面設計,涉及領域涵蓋生物科學、醫學信息技術和海洋生物學。他擁有UCLA英國文學和UCSC生物學的雙學士學位,還完成了UCLA神經心理學研究的研究生課程。