洞悉数据 用可视化方法发掘数据真义

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。

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。

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。

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
2．5．2999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
7．3．22D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