洞悉數據 用可視化方法發掘數據真義 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 惠特尼（Hunter Whitney） 著，劉雲濤 譯

圖書標籤:

• 數據可視化
• 數據分析
• 商業智能
• 數據挖掘
• 信息圖錶
• 數據洞察
• 數據思維
• 圖錶設計
• 數據報告
• 可視化工具

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115414700

版次：1

商品編碼：11876115

包裝：平裝

叢書名： 圖靈交互設計叢書

開本：16開

齣版時間：2016-02-01

用紙：膠版紙

頁數：286

正文語種：中文

編輯推薦

　　對於可視化能夠如何幫助我們更加清晰、全麵地理解數據，本書提供瞭發人深省的見解。本書提供瞭不同背景下人們的各種視角，其中包括數據科學傢、統計學傢、畫傢和作傢，等等。如果我們不瞭解數據真正的意義，那麼所有數據就都隻是無用的或誤導性的。
　　本書共分為7章，探討瞭一些能夠讓數據變得有意義、有用的數據可視化方法。本書還討論瞭一些根本思想和基本問題，涉及數據生命周期，數據和展示方法之間的交互，以及數據可視化中基本構建模塊的本質、起源和目的。讀者可以看到在用戶界麵的上下文中理解用戶的新老方式，溝通是如何被歪麯的，以及數據可視化是如何與計算機聯係起來的。結尾，本書評估瞭數據可視化特性的優缺點。
　　本書包含各種插圖、名人名言和現實生活中的例子，以及商業分析、醫療、網絡監控、安全和遊戲等領域的案例分析。

內容簡介

　　本書為瞭解數據可視化的重要內容和功能提供瞭多學科的視角，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、更全麵，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。

作者簡介

　　Hunter Whitney，是一位UX設計師，幫助客戶創作有效和可用的界麵設計，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，還完成瞭UCLA神經心理學研究的研究生課程。

目錄

第1章　萬億字節裏的洞察力　　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　模式識彆 　　4
1．1．6　思維方法 　　5
1．2　不要害怕圖錶 　　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：統計學傢約翰?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” 　　21
1．7　睏惑叢生 　　21
1．8　數據生命周期 　　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　錶現和溝通 　　25
1．8．5　實現和管理 　　25
1．9　“隻要事實”：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傢倫恩?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（簡單形式展現復雜數據） 　　50
1．16　有哪些新特性 　　52
第2章　提齣更好的問題 　　55
2．1　詢問的藝術 　　55
2．1．1　提齣問題 　　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
2．5．2　999歲的患者？數據未曾提齣的問題 　　65
2．6　設計軟件 　　65
2．6．1　彆去追逐瀑布 　　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　知道自己得到瞭什麼 　　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　錶現和溝通 　　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“最適閤自己”的標準（基於信息專傢丹?吉爾曼的研究） 　　86
2．12　降低商業中的“好奇稅” 　　87
2．13　提齣好問題 　　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　緻勝組閤：巧用可視化組成元素 　　98
3．1　恰當的組閤 　　98
3．2　從反麵理解：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、存儲並組閤不同的數據元素 　　101
3．4．1　選擇 　　101
3．4．2　存儲 　　102
3．4．3　組閤 　　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　設置錶格：數據類型和錶現形式 　　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　畫些綫條 　　121
3．6　色彩 　　125
3．6．1　順序、位置和層次 　　127
3．6．2　圖錶類型簡介 　　129
3．6．3　重在組閤：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閤在一起 　　131
3．7．1　什錦拼盤和多重課程：組閤不同的可視化和數據視角 　　131
3．7．2　多少纔是“過多” 　　132
3．8　小範圍內的成功閤作 　　133
3．9　結論 　　136
第4章　視綫的路徑、目的和視點 　　137
4．1　緊盯直綫 　　137
4．2　追蹤數據趨勢 　　140
4．3　再次上路 　　142
4．4　有形和無形的綫路 　　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　想象 　　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　故事更復雜 　　162
4．9　交叉點和圖錶可視化 　　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　高級彆的點 　　171
4．11．1　圖片中的局部知識點 　　172
4．11．2　留下足跡 　　173
4．12　不僅僅隻是地圖上的點（帕特裏剋?梅耶爾的觀點） 　　173
4．12．1　危機和衝突的可視化 　　174
4．12．2　關注“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　命令行用戶界麵VS．自然用戶界麵 　　193
5．9　技術與訓練的雙重組閤 　　197
5．10　適閤特定的設備 　　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　專傢未必是“專傢級用戶” 　　204
5．13．2　保持溝通 　　204
5．14　與Tom Sawyer軟件公司CEO布蘭登?麥登探討用戶驅動設計 　　207
5．15　與藝術傢沃特?巴特曼探討色彩與構成 　　209
5．15．1　關注調色闆 　　212
5．15．2　未錶現的內容同樣重要 　　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　迴顧 　　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、玩具盒以及盒子外麵 　　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　如何摺疊蛋白質 　　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：數字藝術傢斯潘塞?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　曆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闆 　　267
7．3．2　2D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　房間裏的大象 　　278
7．6　跨越邊界 　　280
相關資源 　　281
參考文獻 　　285

前言/序言

洞悉數據：用可視化方法發掘數據真義 在信息爆炸的時代，數據已成為企業和個人決策的關鍵驅動力。然而，海量數據的堆積並非自動生成價值，關鍵在於如何從紛繁復雜的數據洪流中提煉齣有意義的洞察。本書《洞悉數據：用可視化方法發掘數據真義》便緻力於為您開啓這扇通往數據價值的大門，通過一係列行之有效的可視化方法，引導您深入數據肌理，揭示隱藏的模式、趨勢和關聯，最終實現基於數據的精準決策。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是以實踐為導嚮，以讀者為中心，將數據可視化這一強大的分析工具，融入到日常工作和生活之中。我們深知，理解和運用數據的能力，已不再是少數技術專傢的專屬，而是每一個希望在快速變化的時代保持競爭力的個體都必須掌握的素養。因此，我們摒棄瞭晦澀難懂的專業術語，力求用清晰、生動的語言，輔以大量的實際案例，讓數據可視化這一抽象的概念變得觸手可及，讓數據分析的過程充滿樂趣和啓發。 本書的獨特之處與核心價值： 可視化為核心，直觀呈現數據之美： 與許多側重統計理論或工具介紹的書籍不同，《洞悉數據》將“可視化”作為貫穿始終的核心。我們相信，人類的大腦對於視覺信息的處理能力遠超文本和數字。通過精心設計的圖錶，數據將不再是冰冷的數字，而是生動的故事，能夠瞬間傳達復雜的信息，激發思考，促進理解。本書將深入探討不同類型圖錶的適用場景，如何選擇最恰當的可視化方式來展現數據特點，以及如何避免常見的可視化陷阱，確保傳達信息的準確性和有效性。 從“看見”到“洞悉”的蛻變： 本書不僅僅教您如何“畫齣”圖錶，更重要的是引導您如何“讀懂”圖錶，並從圖錶中“發掘”真義。我們將循序漸進地引導您掌握一係列數據分析的思維方式和方法論，幫助您識彆數據中的異常值、趨勢、相關性、分布情況以及潛在的因果關係。每一個圖錶都蘊含著豐富的故事，而我們的目標是教會您傾聽這些故事，解讀其中的商業價值或決策依據。 覆蓋多元化的應用場景： 數據無處不在，其應用場景也日益廣泛。《洞悉數據》將精心挑選覆蓋多個領域和行業的經典案例，例如： 商業分析： 如何通過銷售數據可視化，洞察市場趨勢，優化營銷策略，提升客戶體驗？如何通過用戶行為數據，理解用戶需求，預測客戶流失，實現精準營銷？ 運營管理： 如何通過生産數據可視化，監控生産效率，發現瓶頸，優化流程？如何通過供應鏈數據可視化，提升透明度，降低成本，增強韌性？ 市場研究： 如何通過消費者調研數據可視化，描繪目標客戶畫像，理解市場細分？如何通過社交媒體數據可視化，監測品牌聲譽，分析輿情，把握市場風嚮？ 科學研究： 如何通過實驗數據可視化，呈現研究成果，便於同行理解和驗證？如何通過地理信息數據可視化，揭示空間規律，輔助決策？ 個人生活： 如何通過個人消費數據可視化，管理財務，規劃預算？如何通過健康數據可視化，監測身體狀況，養成健康生活習慣？ 這些案例將幫助您將本書所學知識，靈活遷移到您自己的工作和生活場景中，找到解決實際問題的鑰匙。 強調“故事性”和“溝通性”： 數據分析的最終目的是為瞭驅動行動和決策。因此，本書將高度重視數據可視化在溝通中的作用。我們不僅關注圖錶本身的呈現效果，更強調如何通過可視化，將復雜的數據洞察，以清晰、簡潔、有說服力的方式傳達給不同的聽眾。您將學會如何構建一個引人入勝的數據故事，讓您的分析結果更容易被理解、接受和采納。 循序漸進的學習路徑： 本書的學習路徑設計周密，從基礎概念講起，逐步深入到高級技巧。即使您之前對數據分析和可視化知之甚少，也能輕鬆入門。我們將從最基本的數據類型和可視化圖錶（如條形圖、摺綫圖、餅圖）開始，介紹它們的核心用途和製作要點，然後逐漸引入更復雜的圖錶（如散點圖、箱綫圖、熱力圖、網絡圖）以及多維度數據呈現方法。同時，我們也會穿插講解一些數據預處理和探索性數據分析（EDA）的基礎知識，確保您擁有紮實的數據基礎。 注重思維模式的培養： 數據可視化不僅僅是工具的使用，更是一種思維方式的轉變。本書將引導您培養一種“以數據為導嚮”的思考模式，鼓勵您在麵對問題時，主動去尋找相關數據，通過可視化工具去探索數據，從數據中發現規律，並最終做齣明智的決策。您將學會如何提齣正確的問題，如何從海量數據中篩選齣真正有價值的信息，以及如何驗證您的假設。 本書適閤哪些讀者？ 渴望提升數據分析能力的企業管理者和決策者： 瞭解數據背後的價值，做齣更明智的商業決策。 市場營銷、銷售、産品、運營等業務部門的專業人士： 運用數據洞察優化工作流程，提升績效。 初創企業和中小企業負責人： 以數據驅動增長，在競爭激烈的市場中脫穎而齣。 對數據分析和可視化感興趣的學生和研究人員： 學習數據分析的實操技能，為未來的職業生涯打下堅實基礎。 任何希望更好地理解和利用身邊數據，做齣更優決策的個人： 從理財、健康到生活方式，讓數據為您的生活增添更多智慧。 在閱讀本書的過程中，您將收獲： 一套係統的數據可視化方法論： 掌握選擇、設計和解讀各類圖錶的原則和技巧。 解決實際問題的能力： 能夠將所學知識應用於商業分析、市場研究、運營管理等多個場景。 強大的數據解讀和洞察能力： 從數據中發現隱藏的趨勢、模式和關聯，提取有價值的信息。 提升溝通和錶達能力： 能夠以清晰、直觀的方式，將復雜的數據洞察有效地傳達給他人。 一種以數據為驅動的思維方式： 培養在決策中依賴數據、信任數據的習慣。 《洞悉數據：用可視化方法發掘數據真義》 是一次賦能之旅，它將幫助您掌握駕馭數據的力量，將枯燥的數據轉化為清晰的洞察，將抽象的分析轉化為有力的決策。翻開本書，讓我們一起踏上這場精彩的數據探索之旅，發掘數據背後蘊藏的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

“老實說，我之前對數據可視化一直存在一些誤解，總覺得它隻是一個讓報告看起來更‘高大上’的工具。但《洞悉數據》徹底顛覆瞭我的認知。這本書讓我明白，數據可視化真正的力量在於‘發掘’和‘洞悉’。作者用一種非常貼近實際應用的方式，闡述瞭如何通過巧妙的圖形設計，讓隱藏在海量數據中的規律和洞察浮現齣來。我印象最深的是書中關於‘多維數據探索’的章節，它展示瞭如何利用交互式圖錶，讓讀者能夠自由地鑽取、篩選和比較數據，從而發現之前從未注意到的關聯。這種主動探索的過程，遠比被動地瀏覽靜態圖錶要有趣和有效得多。這本書不僅僅是關於‘如何畫圖’，更重要的是‘如何思考’，如何用圖形化的語言與數據進行對話，最終獲得更深層次的理解。對於那些在工作中需要處理復雜數據，並且希望能夠更有效地從中提取價值的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。”

評分☆☆☆☆☆

“說實話，我拿到《洞悉數據》的時候，本以為會是一本充斥著各種技術術語的枯燥指南，結果完全齣乎我的意料。它更像是一本關於‘數據偵探’的入門教程，用一種引人入勝的敘事方式，帶領讀者一步步揭開數據的神秘麵紗。作者的文筆非常流暢，將復雜的概念解釋得淺顯易懂，並且穿插瞭大量現實生活中的例子，讓我覺得這些知識不再遙不可及。最讓我印象深刻的是，書中強調瞭‘理解上下文’的重要性。數據本身是沒有意義的，隻有結閤其産生的背景、目的以及潛在的偏差，我們纔能真正‘洞悉’其含義。我曾經在工作中遇到過一個棘手的分析問題，當時感覺束手無策，讀完這本書後，我豁然開朗，找到瞭解決問題的關鍵點。它教會瞭我如何提齣正確的問題，如何選擇閤適的工具，以及如何解讀圖錶的細微之處，最終做齣更明智的決策。這本書絕對是任何想要提升數據分析能力，或者對數據可視化感興趣的讀者必讀的佳作。”

評分☆☆☆☆☆

“我必須說，《洞悉數據》這本書為我提供瞭全新的思考維度。在信息爆炸的今天，我們每天都被海量的數據所包圍，但大多數人卻隻是淺嘗輒止，難以真正從中挖掘齣有價值的信息。《洞悉數據》的獨特之處在於，它不僅僅是介紹如何製作炫酷的圖錶，更重要的是教會我們如何‘讀懂’這些圖錶背後的故事。作者通過大量的實際案例，展示瞭如何利用可視化手段來揭示數據中的模式、趨勢和異常，從而幫助我們做齣更準確的判斷。我尤其欣賞書中關於‘尋找異常值’和‘識彆數據關聯’的章節，它們讓我明白瞭如何通過觀察圖錶的細微變化，發現那些隱藏在大量數字中的關鍵信息。這本書讓我意識到，數據可視化不僅僅是一種展示工具，更是一種強大的分析工具。它幫助我從‘看’數據轉變為‘理解’數據，從‘被動接收’信息轉變為‘主動探索’知識。這本書的啓發性是巨大的，我從中獲得的不僅僅是技能，更是一種思維的飛躍。”

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“我一直對數據科學領域很感興趣，但苦於沒有一個清晰的入門路徑，直到我讀瞭《洞悉數據》。這本書的結構非常清晰，從最基礎的圖錶類型介紹，到如何根據不同的分析目的選擇閤適的可視化方法，再到如何避免常見的誤導性圖錶，循序漸進，邏輯性很強。我最喜歡的部分是作者對‘數據故事’的強調，他教導我們如何將冰冷的數據轉化為引人入勝的敘事，讓聽眾更容易理解和接受。這不僅僅是技術層麵的指導，更是溝通和錶達層麵的升華。我曾經在一次匯報中，因為數據展示不夠直觀而效果不佳，讀瞭這本書後，我學會瞭如何運用不同的圖錶組閤，清晰地呈現我的分析結果，並且能夠用數據支撐我的觀點。這本書讓我看到瞭數據可視化的無限可能，它不僅僅是讓數據‘好看’，更是讓數據‘說話’，並且‘說得清楚明白’。我強烈推薦這本書給所有想要提升數據素養，或者在工作中需要與數據打交道的朋友們。”

評分☆☆☆☆☆

“這本書簡直像是在我眼前打開瞭一扇通往數據世界的大門！一直以來，我都覺得數據是冰冷且難以理解的，但《洞悉數據》用一種極其生動形象的方式，讓我看到瞭數據背後隱藏的故事。作者並沒有堆砌枯燥的理論，而是通過各種精美的圖錶和案例，一步步引導我如何去‘看’數據，如何去‘聽’數據在說什麼。我特彆喜歡其中關於‘數據欺騙’的章節，讓我意識到在信息爆炸的時代，辨彆真僞有多麼重要。很多時候，我們看到的數據圖錶可能被精心包裝過，以達到某種目的，這本書教會瞭我如何透過錶象看到本質，如何不被錶麵的數字所迷惑。它不隻是關於工具的使用，更是一種思維方式的啓發，讓我開始用一種全新的視角去審視我工作和生活中的各種數據。讀完之後，我迫不及待地想把我之前那些覺得難以理解的報告重新翻齣來，用書中學到的方法再分析一遍。這本書的價值，遠遠超過瞭它紙麵的厚度。”

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