洞悉数据 用可视化方法发掘数据真义 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 惠特尼（Hunter Whitney） 著，刘云涛 译

图书标签:

• 数据可视化
• 数据分析
• 商业智能
• 数据挖掘
• 信息图表
• 数据洞察
• 数据思维
• 图表设计
• 数据报告
• 可视化工具

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115414700

版次：1

商品编码：11876115

包装：平装

丛书名： 图灵交互设计丛书

开本：16开

出版时间：2016-02-01

用纸：胶版纸

页数：286

正文语种：中文

编辑推荐

　　对于可视化能够如何帮助我们更加清晰、全面地理解数据，本书提供了发人深省的见解。本书提供了不同背景下人们的各种视角，其中包括数据科学家、统计学家、画家和作家，等等。如果我们不了解数据真正的意义，那么所有数据就都只是无用的或误导性的。
　　本书共分为7章，探讨了一些能够让数据变得有意义、有用的数据可视化方法。本书还讨论了一些根本思想和基本问题，涉及数据生命周期，数据和展示方法之间的交互，以及数据可视化中基本构建模块的本质、起源和目的。读者可以看到在用户界面的上下文中理解用户的新老方式，沟通是如何被歪曲的，以及数据可视化是如何与计算机联系起来的。结尾，本书评估了数据可视化特性的优缺点。
　　本书包含各种插图、名人名言和现实生活中的例子，以及商业分析、医疗、网络监控、安全和游戏等领域的案例分析。

内容简介

　　本书为了解数据可视化的重要内容和功能提供了多学科的视角，通过各种各样的案例分析，来演示可视化如何让数据变得更清晰、更全面，通过对数据可视化的广泛用途和适用性的讨论，来了解它如何让数据变得更加让人容易接受和理解。

作者简介

　　Hunter Whitney，是一位UX设计师，帮助客户创作有效和可用的界面设计，涉及领域涵盖生物科学、医学信息技术和海洋生物学。他拥有UCLA英国文学和UCSC生物学的双学士学位，还完成了UCLA神经心理学研究的研究生课程。

目录

第1章　万亿字节里的洞察力　　1
1．1　如虎添翼：缜密的可视化让生活更美好 　　2
1．1．1　你的“神经末梢”　　3
1．1．2　扩展的视角　　3
1．1．3　剔除数据“噪声” 　　4
1．1．4　寻找信息和数据如大海捞针　　4
1．1．5　模式识别 　　4
1．1．6　思维方法 　　5
1．2　不要害怕图表 　　5
1．3　洞察数据的世界 　　10
1．4　从数据到智慧 　　10
1．5　我与数据的一天 　　12
1．6　数据洪流与数据涓流：统计学家约翰?博斯利的观点　　18
1．6．1　雨点和大海 　　19
1．6．2　数据流 　　20
1．6．3　数据是一种“社会商品” 　　21
1．7　困惑丛生 　　21
1．8　数据生命周期 　　23
1．8．1　计划和准备 　　24
1．8．2　收集和处理 　　24
1．8．3　分析和总结 　　25
1．8．4　表现和沟通 　　25
1．8．5　实现和管理 　　25
1．9　“只要事实”：什么是数据和元数据 　　26
1．10　留下哪些，删掉哪些：对话新闻学教授及科技企业家伦恩?塞勒斯 　　29
1．11　哪些数据有价值 　　30
1．12　涟漪效应 　　35
1．12．1　数据可视化与这杯牛奶的相同点和不同点 　　38
1．12．2　牛奶管理 　　39
1．12．3　冰山一角 　　42
1．13　数据可视化的特性 　　43
1．14　与Splunk公司首席信息官道格?哈尔深入机器数据 　　45
1．14．1　存储热数据、暖数据和冷数据 　　48
1．14．2　运营智能可视化 　　48
1．15　寓繁于简（简单形式展现复杂数据） 　　50
1．16　有哪些新特性 　　52
第2章　提出更好的问题 　　55
2．1　询问的艺术 　　55
2．1．1　提出问题 　　56
2．1．2　权衡答案 　　56
2．2　好的问题 　　57
2．3　华盛顿特区的1100个亮点 　　58
2．4　二十个问题 　　60
2．5　模式、上下文和问题 　　61
2．5．1　不同的角度、观点以及分辨率 　　62
2．5．2　999岁的患者？数据未曾提出的问题 　　65
2．6　设计软件 　　65
2．6．1　别去追逐瀑布 　　66
2．6．2　正确的轨道 　　66
2．6．3　相信数据的同时验证数据 　　67
2．6．4　个人问题与公共问题 　　68
2．7　问题中的问题 　　68
2．8　知道自己得到了什么 　　77
2．8．1　计划和准备 　　78
2．8．2　收集和处理 　　79
2．8．3　分析和总结 　　79
2．8．4　表现和沟通 　　79
2．8．5　实现和管理 　　80
2．9　问题和元数据 　　80
2．9．1　讲述完整的故事 　　84
2．9．2　收集本地数据 　　84
2．9．3　深思熟虑 　　85
2．10　快速提问 　　85
2．11　找到“最适合自己”的标准（基于信息专家丹?吉尔曼的研究） 　　86
2．12　降低商业中的“好奇税” 　　87
2．13　提出好问题 　　94
2．14　以初学者的心态研究数据 　　95
2．15　数据过多 　　96
2．16　更好的问题 　　96
第3章　致胜组合：巧用可视化组成元素 　　98
3．1　恰当的组合 　　98
3．2　从反面理解：如何利用不同元素 　　99
3．3　摆好餐具，作好准备 　　100
3．4　第一部分：选择、存储并组合不同的数据元素 　　101
3．4．1　选择 　　101
3．4．2　存储 　　102
3．4．3　组合 　　106
3．4．4　基本成分：不同的数据 　　107
3．4．5　估量数据成分 　　108
3．4．6　设置表格：数据类型和表现形式 　　109
3．4．7　逐个击破：数据、数据单元、数据范围以及数据存储概览 　　111
3．4．8　模型、材料和量度 　　113
3．5　第二部分：使数据类型和视觉形式相匹配 　　114
3．5．1　活用图形 　　115
3．5．2　圆形非万能 　　118
3．5．3　点中有乾坤 　　119
3．5．4　画些线条 　　121
3．6　色彩 　　125
3．6．1　顺序、位置和层次 　　127
3．6．2　图表类型简介 　　129
3．6．3　重在组合：数据、可视化和人 　　129
3．7　第三部分：将不同的数据可视化模型组合在一起 　　131
3．7．1　什锦拼盘和多重课程：组合不同的可视化和数据视角 　　131
3．7．2　多少才是“过多” 　　132
3．8　小范围内的成功合作 　　133
3．9　结论 　　136
第4章　视线的路径、目的和视点 　　137
4．1　紧盯直线 　　137
4．2　追踪数据趋势 　　140
4．3　再次上路 　　142
4．4　有形和无形的线路 　　143
4．5　路径和过程 　　148
4．6　在茂密的丛林中寻找珍稀鸟类：可视化工具清单 　　148
4．6．1　探索 　　149
4．6．2　选择 　　150
4．6．3　协作 　　153
4．6．4　想象 　　154
4．7　时间旅行、轨迹以及尾迹：可视化流量及数据 　　154
4．8　数据和叙事方式 　　159
4．8．1　在道路中找到故事 　　160
4．8．2　同样的道路，不同的观点 　　161
4．8．3　故事更复杂 　　162
4．9　交叉点和图表可视化 　　164
4．10　桥、网络和角色 　　167
4．10．1　设计、监管和维护数字网络 　　169
4．10．2　有策略的规划 　　170
4．11　高级别的点 　　171
4．11．1　图片中的局部知识点 　　172
4．11．2　留下足迹 　　173
4．12　不仅仅只是地图上的点（帕特里克?梅耶尔的观点） 　　173
4．12．1　危机和冲突的可视化 　　174
4．12．2　关注“点” 　　175
4．13　不仅仅是数据点 　　177
4．13．1　“Home and Away”项目 　　177
4．13．2　“Crime Spotting”项目 　　178
4．13．3　“形成城市的流” 　　180
4．14　需牢记的要点 　　181
第5章　可用的视角 　　182
5．1　沟通和传递 　　182
5．2　理解灰色区域 　　184
5．3　视角决定一切 　　187
5．4　数据模型VS． 用户模型 　　188
5．5　重视心理模型VS． 利用心理模型 　　189
5．6　用户体验设计与理解数据 　　191
5．7　能否避免变化 　　193
5．8　命令行用户界面VS．自然用户界面 　　193
5．9　技术与训练的双重组合 　　197
5．10　适合特定的设备 　　199
5．11　棒球、低音管以及精湛技艺 　　200
5．12　人机交互的建议和施奈德曼“黄金法则” 　　203
5．13　可用性和数据可视化 　　204
5．13．1　专家未必是“专家级用户” 　　204
5．13．2　保持沟通 　　204
5．14　与Tom Sawyer软件公司CEO布兰登?麦登探讨用户驱动设计 　　207
5．15　与艺术家沃特?巴特曼探讨色彩与构成 　　209
5．15．1　关注调色板 　　212
5．15．2　未表现的内容同样重要 　　213
5．15．3　了解色彩和色值 　　214
5．15．4　聆听色彩的音乐性 　　214
5．15．5　每张图片都有故事 　　215
5．15．6　绘画也是一种交互过程 　　215
5．16　回顾 　　218
第6章　会思考的机器 　　219
6．1　数据分析中的阴阳 　　221
6．2　放大分析的视角：知识、数据挖掘、机器学习 　　222
6．3　数据挖掘探究 　　223
6．4　手动和自动 　　224
6．5　机器观测和人为假设 　　225
6．6　黑盒、玩具盒以及盒子外面 　　227
6．7　考验和算法 　　228
6．8　惧怕关联和因果 　　229
6．9　数据形象化 　　231
6．10　如何折叠蛋白质 　　234
6．11　多元智力理论和数据可视化 　　236
6．12　问题、观点和视角 　　237
6．13　人类、计算机以及协作 240
6．13．1　在数据海洋中发现生命，第一部分：人机协作 　　241
6．13．2　在数据海洋中发现生命，第二部分：数字艺术家斯潘塞?林赛 　　244
6．13．3　“微型漂浮物”和触摸墙 　　247
6．14　总结 　　250
第7 章　后见、先见和洞见 　　251
7．1　第一部分：适应数据 　　251
7．1．1　看见变化 　　251
7．1．2　为需求而优化 　　252
7．1．3　寻求解决方式 　　254
7．2　保持节奏 　　256
7．2．1　家具的变化 　　258
7．2．2　古今“岩洞”图画 　　259
7．2．3　人不断地适应科技，科技也在不断地适应人 　　260
7．2．4　过去、现在与未来的连接 　　262
7．2．5　架构与灵活性 　　262
7．2．6　历史进程与可视化的机遇 　　263
7．2．7　更多想法 　　264
7．3　第二部分：数据可视化的新维度 　　266
7．3．1　恩格尔巴特与全息甲板 　　267
7．3．2　2D或非2D，这是一个问题 　　267
7．3．3　数据的新维度 　　269
7．3．4　深入蛋白质分子的奇妙之旅 　　269
7．3．5　移动数据中心的实时X光模式视角 　　270
7．3．6　在3D空间内解码达?芬奇的画作 　　272
7．3．7　配置新型3D显示设备的老房子 　　274
7．3．8　全息图与3D 　　275
7．3．9　模拟全息图 　　276
7．3．10　现实的未来 　　276
7．4　第三部分：现实 　　277
7．5　房间里的大象 　　278
7．6　跨越边界 　　280
相关资源 　　281
参考文献 　　285

前言/序言

洞悉数据：用可视化方法发掘数据真义 在信息爆炸的时代，数据已成为企业和个人决策的关键驱动力。然而，海量数据的堆积并非自动生成价值，关键在于如何从纷繁复杂的数据洪流中提炼出有意义的洞察。本书《洞悉数据：用可视化方法发掘数据真义》便致力于为您开启这扇通往数据价值的大门，通过一系列行之有效的可视化方法，引导您深入数据肌理，揭示隐藏的模式、趋势和关联，最终实现基于数据的精准决策。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是以实践为导向，以读者为中心，将数据可视化这一强大的分析工具，融入到日常工作和生活之中。我们深知，理解和运用数据的能力，已不再是少数技术专家的专属，而是每一个希望在快速变化的时代保持竞争力的个体都必须掌握的素养。因此，我们摒弃了晦涩难懂的专业术语，力求用清晰、生动的语言，辅以大量的实际案例，让数据可视化这一抽象的概念变得触手可及，让数据分析的过程充满乐趣和启发。 本书的独特之处与核心价值： 可视化为核心，直观呈现数据之美： 与许多侧重统计理论或工具介绍的书籍不同，《洞悉数据》将“可视化”作为贯穿始终的核心。我们相信，人类的大脑对于视觉信息的处理能力远超文本和数字。通过精心设计的图表，数据将不再是冰冷的数字，而是生动的故事，能够瞬间传达复杂的信息，激发思考，促进理解。本书将深入探讨不同类型图表的适用场景，如何选择最恰当的可视化方式来展现数据特点，以及如何避免常见的可视化陷阱，确保传达信息的准确性和有效性。 从“看见”到“洞悉”的蜕变： 本书不仅仅教您如何“画出”图表，更重要的是引导您如何“读懂”图表，并从图表中“发掘”真义。我们将循序渐进地引导您掌握一系列数据分析的思维方式和方法论，帮助您识别数据中的异常值、趋势、相关性、分布情况以及潜在的因果关系。每一个图表都蕴含着丰富的故事，而我们的目标是教会您倾听这些故事，解读其中的商业价值或决策依据。 覆盖多元化的应用场景： 数据无处不在，其应用场景也日益广泛。《洞悉数据》将精心挑选覆盖多个领域和行业的经典案例，例如： 商业分析： 如何通过销售数据可视化，洞察市场趋势，优化营销策略，提升客户体验？如何通过用户行为数据，理解用户需求，预测客户流失，实现精准营销？ 运营管理： 如何通过生产数据可视化，监控生产效率，发现瓶颈，优化流程？如何通过供应链数据可视化，提升透明度，降低成本，增强韧性？ 市场研究： 如何通过消费者调研数据可视化，描绘目标客户画像，理解市场细分？如何通过社交媒体数据可视化，监测品牌声誉，分析舆情，把握市场风向？ 科学研究： 如何通过实验数据可视化，呈现研究成果，便于同行理解和验证？如何通过地理信息数据可视化，揭示空间规律，辅助决策？ 个人生活： 如何通过个人消费数据可视化，管理财务，规划预算？如何通过健康数据可视化，监测身体状况，养成健康生活习惯？ 这些案例将帮助您将本书所学知识，灵活迁移到您自己的工作和生活场景中，找到解决实际问题的钥匙。 强调“故事性”和“沟通性”： 数据分析的最终目的是为了驱动行动和决策。因此，本书将高度重视数据可视化在沟通中的作用。我们不仅关注图表本身的呈现效果，更强调如何通过可视化，将复杂的数据洞察，以清晰、简洁、有说服力的方式传达给不同的听众。您将学会如何构建一个引人入胜的数据故事，让您的分析结果更容易被理解、接受和采纳。 循序渐进的学习路径： 本书的学习路径设计周密，从基础概念讲起，逐步深入到高级技巧。即使您之前对数据分析和可视化知之甚少，也能轻松入门。我们将从最基本的数据类型和可视化图表（如条形图、折线图、饼图）开始，介绍它们的核心用途和制作要点，然后逐渐引入更复杂的图表（如散点图、箱线图、热力图、网络图）以及多维度数据呈现方法。同时，我们也会穿插讲解一些数据预处理和探索性数据分析（EDA）的基础知识，确保您拥有扎实的数据基础。 注重思维模式的培养： 数据可视化不仅仅是工具的使用，更是一种思维方式的转变。本书将引导您培养一种“以数据为导向”的思考模式，鼓励您在面对问题时，主动去寻找相关数据，通过可视化工具去探索数据，从数据中发现规律，并最终做出明智的决策。您将学会如何提出正确的问题，如何从海量数据中筛选出真正有价值的信息，以及如何验证您的假设。 本书适合哪些读者？ 渴望提升数据分析能力的企业管理者和决策者： 了解数据背后的价值，做出更明智的商业决策。 市场营销、销售、产品、运营等业务部门的专业人士： 运用数据洞察优化工作流程，提升绩效。 初创企业和中小企业负责人： 以数据驱动增长，在竞争激烈的市场中脱颖而出。 对数据分析和可视化感兴趣的学生和研究人员： 学习数据分析的实操技能，为未来的职业生涯打下坚实基础。 任何希望更好地理解和利用身边数据，做出更优决策的个人： 从理财、健康到生活方式，让数据为您的生活增添更多智慧。 在阅读本书的过程中，您将收获： 一套系统的数据可视化方法论： 掌握选择、设计和解读各类图表的原则和技巧。 解决实际问题的能力： 能够将所学知识应用于商业分析、市场研究、运营管理等多个场景。 强大的数据解读和洞察能力： 从数据中发现隐藏的趋势、模式和关联，提取有价值的信息。 提升沟通和表达能力： 能够以清晰、直观的方式，将复杂的数据洞察有效地传达给他人。 一种以数据为驱动的思维方式： 培养在决策中依赖数据、信任数据的习惯。 《洞悉数据：用可视化方法发掘数据真义》 是一次赋能之旅，它将帮助您掌握驾驭数据的力量，将枯燥的数据转化为清晰的洞察，将抽象的分析转化为有力的决策。翻开本书，让我们一起踏上这场精彩的数据探索之旅，发掘数据背后蕴藏的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

“我必须说，《洞悉数据》这本书为我提供了全新的思考维度。在信息爆炸的今天，我们每天都被海量的数据所包围，但大多数人却只是浅尝辄止，难以真正从中挖掘出有价值的信息。《洞悉数据》的独特之处在于，它不仅仅是介绍如何制作炫酷的图表，更重要的是教会我们如何‘读懂’这些图表背后的故事。作者通过大量的实际案例，展示了如何利用可视化手段来揭示数据中的模式、趋势和异常，从而帮助我们做出更准确的判断。我尤其欣赏书中关于‘寻找异常值’和‘识别数据关联’的章节，它们让我明白了如何通过观察图表的细微变化，发现那些隐藏在大量数字中的关键信息。这本书让我意识到，数据可视化不仅仅是一种展示工具，更是一种强大的分析工具。它帮助我从‘看’数据转变为‘理解’数据，从‘被动接收’信息转变为‘主动探索’知识。这本书的启发性是巨大的，我从中获得的不仅仅是技能，更是一种思维的飞跃。”

评分☆☆☆☆☆

“这本书简直像是在我眼前打开了一扇通往数据世界的大门！一直以来，我都觉得数据是冰冷且难以理解的，但《洞悉数据》用一种极其生动形象的方式，让我看到了数据背后隐藏的故事。作者并没有堆砌枯燥的理论，而是通过各种精美的图表和案例，一步步引导我如何去‘看’数据，如何去‘听’数据在说什么。我特别喜欢其中关于‘数据欺骗’的章节，让我意识到在信息爆炸的时代，辨别真伪有多么重要。很多时候，我们看到的数据图表可能被精心包装过，以达到某种目的，这本书教会了我如何透过表象看到本质，如何不被表面的数字所迷惑。它不只是关于工具的使用，更是一种思维方式的启发，让我开始用一种全新的视角去审视我工作和生活中的各种数据。读完之后，我迫不及待地想把我之前那些觉得难以理解的报告重新翻出来，用书中学到的方法再分析一遍。这本书的价值，远远超过了它纸面的厚度。”

评分☆☆☆☆☆

“我一直对数据科学领域很感兴趣，但苦于没有一个清晰的入门路径，直到我读了《洞悉数据》。这本书的结构非常清晰，从最基础的图表类型介绍，到如何根据不同的分析目的选择合适的可视化方法，再到如何避免常见的误导性图表，循序渐进，逻辑性很强。我最喜欢的部分是作者对‘数据故事’的强调，他教导我们如何将冰冷的数据转化为引人入胜的叙事，让听众更容易理解和接受。这不仅仅是技术层面的指导，更是沟通和表达层面的升华。我曾经在一次汇报中，因为数据展示不够直观而效果不佳，读了这本书后，我学会了如何运用不同的图表组合，清晰地呈现我的分析结果，并且能够用数据支撑我的观点。这本书让我看到了数据可视化的无限可能，它不仅仅是让数据‘好看’，更是让数据‘说话’，并且‘说得清楚明白’。我强烈推荐这本书给所有想要提升数据素养，或者在工作中需要与数据打交道的朋友们。”

评分☆☆☆☆☆

“老实说，我之前对数据可视化一直存在一些误解，总觉得它只是一个让报告看起来更‘高大上’的工具。但《洞悉数据》彻底颠覆了我的认知。这本书让我明白，数据可视化真正的力量在于‘发掘’和‘洞悉’。作者用一种非常贴近实际应用的方式，阐述了如何通过巧妙的图形设计，让隐藏在海量数据中的规律和洞察浮现出来。我印象最深的是书中关于‘多维数据探索’的章节，它展示了如何利用交互式图表，让读者能够自由地钻取、筛选和比较数据，从而发现之前从未注意到的关联。这种主动探索的过程，远比被动地浏览静态图表要有趣和有效得多。这本书不仅仅是关于‘如何画图’，更重要的是‘如何思考’，如何用图形化的语言与数据进行对话，最终获得更深层次的理解。对于那些在工作中需要处理复杂数据，并且希望能够更有效地从中提取价值的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。”

评分☆☆☆☆☆

“说实话，我拿到《洞悉数据》的时候，本以为会是一本充斥着各种技术术语的枯燥指南，结果完全出乎我的意料。它更像是一本关于‘数据侦探’的入门教程，用一种引人入胜的叙事方式，带领读者一步步揭开数据的神秘面纱。作者的文笔非常流畅，将复杂的概念解释得浅显易懂，并且穿插了大量现实生活中的例子，让我觉得这些知识不再遥不可及。最让我印象深刻的是，书中强调了‘理解上下文’的重要性。数据本身是没有意义的，只有结合其产生的背景、目的以及潜在的偏差，我们才能真正‘洞悉’其含义。我曾经在工作中遇到过一个棘手的分析问题，当时感觉束手无策，读完这本书后，我豁然开朗，找到了解决问题的关键点。它教会了我如何提出正确的问题，如何选择合适的工具，以及如何解读图表的细微之处，最终做出更明智的决策。这本书绝对是任何想要提升数据分析能力，或者对数据可视化感兴趣的读者必读的佳作。”

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嗯嗯，还不错，还不错～

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很不错的一本书，不过目录稍微有些乱。

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刚拿到手，找时间再看看

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数据可视化一本科普教程

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这本书还不错，对数据清洗进行的描述比较通俗易懂。

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开撸吧

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好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

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现在在做这块项目，买来扫盲应急，希望有用。

评分☆☆☆☆☆

不错