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围绕寻找数据的思想展开讨论，包括讲故事、色彩使用、数据中的粒度级别和用户探索
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内容简介
可视化是数据描述的图形表示，旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。
在本书中，20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。在《数据可视化之美》中，你将：
· ； 通过简单的可视化实践探索讲故事的重要性。
· ； 了解颜色如何传达我们尚未充分意识到而大脑已经识别出的信息。
· ； 发现我们购买的书籍和我们的交际圈如何揭示内心的自我。
· ； 通过对民航交通的可视化探索识别航空旅行的混乱的一种方法。
· ； 揭秘研究人员如何调查未知问题，包括从最初的草图到发表的论文。
作者简介
暂无
目录
前言
第1章 ； ；论美
； ；何为美
； ；学习经典
； ；如何实现美丽
； ；付诸实践
； ；结束语
第2章 ； ；曾经的堆叠时间序列
； ；问题+可视化数据+场景=故事
； ；创建有效的可视化的步骤
； ；可视化创建实践
； ；结束语
第3章 ； ；Wordle
； ；Wordle的起源
； ；Wordle如何工作
； ；Wordle是优秀的信息可视化吗
； ；如何真正使用Wordle
； ；结束语
； ；致谢
； ；参考文献
第4章 ； ；色彩：数据可视化的“灰姑娘”
； ；为什么在数据图像中使用色彩
； ；亮度作为恢复局部密度的方法
； ；展望未来：关于动画
； ；方法
； ；结束语
； ；参考文献和补充阅读
第5章 ； ；信息映射：重新设计纽约地铁图
； ；需要更好的工具
； ；回忆在伦敦
； ；纽约之“殇”
； ；好的工具衍生更好的工具
； ；尺寸只是一个因素
； ；从回顾到展望
； ；纽约独特的复杂性
； ；地理即关系
； ；砍掉“鸡毛蒜皮”的东西
； ；结束语
第6章 ； ；飞行模式：深入探索
； ；技术和数据
； ；色彩
； ；动向
； ；异常和错误
； ；结束语
； ；致谢
第7章 ； ；你的选择揭示你是谁：社会模式的挖掘和可视化
； ；早期社交图
； Amazon的书籍购买数据的社交图
结束语
参考文献
第8章 美国参议院社交图(1991～2009)的可视化
创建可视化
产生的故事
什么使它美丽
什么使它丑陋
结束语
参考文献
第9章 鸟瞰图：搜索和发现
可视化技术
YELLOWPAGESCOM
Netflix奖项
创建自己的可视化
结束语
参考文献
第10章 从社交网络可视化的混杂之中寻找美丽的感悟
社交网络可视化
谁想要对社交网络进行可视化
SociaIAction的设计
案例研究：从混乱到美丽
参考文献
第11章 美丽的历史：对维基百科可视化
描述分组编辑
历史流的实际作用
染色图：一次对一个人进行可视化
结束语
第12章 把表转换成树：
把并行集发展成意义深远的项目
分类数据
并行集
可视化重设计
新的数据模型
数据库模型
树结构增长
现实世界中的并行集
结束语
参考文献
第13章 “X by Y”的设计：
奥地利电子艺术节档案的信息美学探索
简介和概念
了解数据形势
探索数据
初次可视化草图
最终产品
结束语
致谢
参考文献
第14章 矩阵探秘
越多越好吗
把数据库看做网络
可见的数据模型定义
网络维度
矩阵“缩小镜”
减少复杂性
矩阵操作进阶
改善后的矩阵
数据规模扩大
深层次应用
结束语
致谢
参考文献
第15章 1994年：基于《纽约时报》
上的文章搜索API的数据探索
获取数据：文章搜索API
管理数据：使用Processing编程语言
三个简单的步骤
维度搜索
连接
结束语
第16章 《纽约时报》的一天
收集一些数据
数据清洗
Pytlion、Map/Reduce和Hadoop
可视化的第一步
刚刚处理的数据哪去了
场景1，步骤1
场景1，步骤2
可视化的第二步
可视化比例和其他可视化优化
使定时拍摄能够正常工作
生成的视频有什么用
结束语
致{射
第17章 深入揭秘复杂系统
多模式“竞技场”
创造性思维的路线图
项目探讨
结束语
参考文献
第18章 解剖可视化：真正的黄金标准
背景
对法医工作的影响
虚拟尸检流程
虚拟尸检的未来
结束语
参考文献和扩展阅读
第19章 动画可视化：机遇和缺点
动画原则
科学可视化中的动画
从卡通中学习
展现不是探索
动画类型
用Dynavis制作的舞台动画
动画原则
结束语：是否采用动画
扩展阅读
致谢
参考文献
第20章 带索引的可视化
可视化：是一头“大象”
可视化：是一门艺术
可视化：是一种商务
可视化：是永恒的
可视化：此时此刻
可视化：是编码的
可视化：是清晰的
可视化：是可学习的
可视化：是一个流行语
可视化：是一个机遇
作者简介
前沿
Toby Segaran和JeffHammerbacher的《数据之美》探索了从数据收集到数据存储、组织和分析等与数据相关的方方面面。很自然地，编著本书的想法正是基于此书。在编著《数据之美》一书的过程中，我们就很清晰地认识到可视化——把信息作为艺术品展现给人们——是一个值得我们另行审视且非常有深度和广度的话题。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解。
我们希望帮助新手在可视化这个不断发展的领域中了解专家们为实现这一目标所采用的方法和决策过程。
饶有趣味的是，在收集潜在的撰稿人列表时，我们发现“美丽”一词可以有非常多的诠释方式。Andy Oram和GregWilson的《BeautifulCode》（该书中文版《代码之美》已由机械工业出版社于2009年1月出版，ISBN：978-7-111-25133-0）一书奠定了该“之美”系列，它把“美丽”定义为解决某些问题的一种简单优雅的方式。但是，可视化——作为信息和艺术的融合——自然地结合了问题求解和艺术这两个方面，允许我们同时通过理性和传统的感官方式来感受美丽。
我们希望你会和我们一样喜欢本书所展现的丰富多彩的背景知识、项目和方法。虽然各章涉及的背景、项目和方法不同，但它们确实为那些善于思考和观察的人们提供了一些主题。整本书围绕着寻找数据的思想展开讨论，包括讲故事、色彩使用、数据中的粒度级别和用户探索。抓住这些线索，看看它们可以给你的工作带来什么启发。
本书的版税将捐赠给“人道建筑组织”（Architecture forHumanity，http://www.architectureforhumanity.org）。该组织致力于通过为最需要的地方提供设计、建造和开发服务，以使得世界变得更加美好。我们希望你会思考自己的设计过程如何改变世界。
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第1章 论美
本章探讨了在可视化情境下， “美”所蕴涵的意义，它为什么值得追求，以及如何追求。我们将首先探讨美的组成部分，审视一些正例和反例，然后再重点说明实现可视化之美的关键步骤。
何为美
当我们认为一个可视效果很美时，其中有什么涵义呢?它是“美”这个字在传统意义上的一种审美判断吗?可能是。但是，当我们在这种场景下讨论可视化时，可以认为“美”包含4个关键因素，而审美判断仅仅是其中的一个。一个称得上“美”的可视效果，它不但必须美观，而且也必须新颖、充实和高效。
新颖
一个可视效果要想真正做到“美”，它必然不仅仅是作为信息渠道，还必须具备某些新颖性：一种崭新的视角观察数据，或者一种风格可以激发读者的激情从而达到新的理解高度。众所周知的可视化展现方式(如散点图)可能易于理解且有效，但是在绝大多数情况下，它们无法使我们感觉充满惊奇和乐趣。通常情况下，让人赏心悦目的设计并非是为了新颖而设计，而是为了更加有效而设计；新颖性只是为了有效地展示对世界的一些新的洞察所衍生的一个副产品。
充实
对于任何可视化而言，不论美丽与否，其成功的关键是提供了获取信息的途径，人们可以借以增长知识。不能达到这个目的的可视化是失败的。信息传递能力是判断整体成功与否的最重要的因素，因此它是可视化设计的主要驱动力。在创造一个有效的视觉效果中，需要考虑几十个因素，如场景、感知和认知等。虽然其中很多因素都超出了本书的讨论范围，我们将重点考虑两个特殊因素：想要表达的信息和应用场景。除了关注数据本身，同时还关注这两个因素，将会在使数据可视化更有效、成功和美丽的道路上走得更远；我们将在稍后部分对这两个因素进行更为深入地探讨。
高效
美丽的可视化具备一个清晰的目标、传递一种信息或者提供一个特别的角度来表达信息。访问这些信息必须尽可能地直截了当，而不需要牺牲任何必要的相关复杂性。可视化不允许包含太多和主题无关的内容或信息。在页面上放太多的信息可能会(也可能不会)给读者传递更多的信息。然而，展现的信息越多，往往意味着读者需要花费更长的时间来查找需要的那部分信息。不相关的数据如同噪音，如果无益，则很可能有害。
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