LOGO DESIGN 設計現場直播中 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Logo設計
• 品牌設計
• 設計教程
• 設計靈感
• 視覺傳達
• 平麵設計
• 設計案例
• 直播教學
• 設計實戰
• 創意設計

　　[摘自本書內文]

　　這是一本貼近 LOGO 設計現場的操作型說明書籍。內容詳細解說從接受客戶委託設計的緣由，到訪談、繪製草圖、利用Illustrator 實際製作、簡報、精緻化、交稿、製作設計準則等完整的 LOGO 設計流程。

　　藉由仔細瞭解 LOGO 的製作過程，讀者可以體會各個設計師及其設計案件所衍生齣的各種狀況，這樣做的目的，是為瞭以更有臨場感的方式瞭解設計現場。

　　【設計 LOGO 不是畫圖而已。設計 LOGO 就是在建立品牌】

　　過去，設計師與企業之間，通常都透過代理商居中協調，不過隨著網際網路的普及，現在想要設計 LOGO 的企業，大都會自行搜尋喜愛的設計公司，直接聯係接洽。此外，現在還齣現瞭以便宜價格就能提供 LOGO 設計的網頁服務，甚至還有舉辦設計比賽，讓眾多設計師提案的網站，這使得 LOGO 設計變得非常方便甚至便宜。

　　那麼，LOGO 設計真正的價值是什麼？

　　我們必須知道，其實單憑 LOGO 無法順利建立品牌。必須將命名、LOGO、包裝、顔色、鈴聲音樂等「構成品牌的元素」，以及網站、公司簡介、廣告、店麵、活動等與品牌理念有關的「接觸點（Touch Point）」全都組閤起來，給予顧客一緻性的刺激。

　　就這層意義來看，我們可以說，必須預先思考 LOGO 可能的使用場閤及用法，以及站在顧客的立場檢視時，何種場景會産生哪些感受，這樣的想像力將成為設計齣優質 LOGO 不可或缺的重要技巧，您可以在本書中看到這樣的實例。

　　本書中請到三位平麵設計師：佐藤 浩二、田中 雄一郎、小野 圭介，都是活躍於日本設計界的一綫品牌設計師，將以他們親自經曆的 18 個品牌設計案例，涵蓋多種産業、企業、公益團體、醫院、學校...，帶你體驗不同品牌設計的眉角，打磨齣你自己的品牌設計力。

本書特色

　　● 3 位資深設計師 x 18 個不同産業品牌的設計實例，打磨你的設計力
　　藝術活動專案 LOGO／地方振興活動 LOGO／紅茶品牌 LOGO／全景影像軟體 LOGO／大數據分析軟體 LOGO／社群遊戲 LOGO／窯業老店 LOGO／寵物用品 LOGO／汽車品牌 LOGO／美容沙龍 LOGO／馬術品牌 LOGO／女子學校百年紀念 LOGO／地方藝術活動 LOGO／大學 LOGO／醫院 LOGO 與識彆係統／診所視覺識彆／鋼琴教室 LOGO／公益財團法人 LOGO

　　● 設計菜鳥必讀！真正的 LOGO 設計流程是這樣的：
　　訪談客戶 → 繪製草圖 → 製作提案 → 正式簡報 → 提案精緻化 → 交稿與定案 → 製作設計規範 → 製作延伸設計→...

　　●從本書你可以學到： 
　　跟隨一綫設計師體驗完整設計流程，從訪談客戶、規劃提案、曆經各種修改到定案的 LOGO，
　　學到設計師如何體察、反映客戶需求、如何因應突發狀況與解決方案，
　　深化你的品牌設計力。

書名：精通 Python 數據科學實戰 內容簡介 本書旨在為讀者提供一套全麵且實用的指南，深入探討如何運用 Python 語言及其核心庫，在真實世界的數據科學項目中實現從數據獲取、清洗、探索性分析到高級建模與部署的全流程。我們聚焦於“實戰”二字，確保所教授的每一個概念和技術都能夠在實際工作中得到有效應用。 第一部分：Python 基礎與數據科學環境搭建 在正式進入數據科學領域之前，本書首先會為讀者打下堅實的 Python 基礎。我們不會停留在枯燥的語法講解，而是直接將基礎知識與數據處理場景相結閤。 1.1 環境配置與高效工作流： 詳細指導讀者配置 Anaconda/Miniconda 環境，掌握 Jupyter Notebook/Lab 的高級使用技巧，包括快捷鍵、魔法命令（如 `%timeit`, `%run`）以及如何利用虛擬環境隔離項目依賴。特彆強調瞭版本控製係統 Git 在數據科學項目中的集成與協作的重要性，覆蓋從基礎提交到分支管理的實踐操作。 1.2 NumPy 深度解析——數值計算的基石： 深入講解 NumPy 的核心——多維數組（`ndarray`）的內存結構、廣播（Broadcasting）機製的底層原理。通過實際案例展示如何利用嚮量化操作取代低效的循環，從而實現數倍甚至數十倍的性能提升。重點涵蓋矩陣運算、綫性代數基礎操作及其在物理模擬和幾何變換中的應用。 1.3 Pandas 核心：數據處理的瑞士軍刀： Pandas 是本書的重點之一。我們不僅教授 `DataFrame` 和 `Series` 的基本操作，更側重於復雜數據清洗與重塑的藝術。 高效數據導入與預處理： 涵蓋從 CSV、Excel 到數據庫（SQLite/PostgreSQL 基礎連接）的數據導入。重點講解缺失值（NaN）的處理策略，包括插值法（綫性、多項式、樣條）、基於模型的預測填充，以及何時應該刪除數據而非填充。 數據規整化（Tidy Data）： 詳細闡述如何使用 `pivot`, `melt`, `stack`, `unstack` 等函數將“寬錶”轉換為“長錶”，並反之亦然，以適應不同的分析工具和建模需求。 時間序列處理的藝術： 深度講解 Pandas 的 DatetimeIndex，如何進行頻率轉換（Resampling）、時間窗口計算（Rolling/Expanding Windows），並以金融數據為例進行實戰演練。 第二部分：探索性數據分析（EDA）與可視化精通 數據分析的質量往往取決於 EDA 的深度。本部分將帶領讀者掌握如何“傾聽”數據背後的故事。 2.1 Matplotlib 與 Seaborn 進階： 從基礎繪圖入手，逐步深入到定製化圖錶。 Matplotlib 深度定製： 掌握對象模型（Figure, Axes），自定義圖例、坐標軸限製、文本注解。 Seaborn 統計可視化： 專注於使用 Seaborn 繪製復雜的關係圖（PairPlot, JointPlot）和分布圖（ViolinPlot, DistPlot），並講解如何通過 `hue`, `col`, `row` 參數實現多維度數據的分解展示。 2.2 交互式可視化： 引入 Plotly 和 Bokeh 庫，創建可在 Web 環境中嵌入的交互式圖錶。重點演示如何添加懸停信息、縮放和平移功能，使最終的分析報告更具說服力。 2.3 特徵工程基礎——為模型準備“燃料”： 強調特徵工程是提升模型性能的關鍵環節。內容包括： 特徵編碼： One-Hot Encoding, Label Encoding, Target Encoding 在不同場景下的選擇與應用（避免數據泄露的 Target Encoding 實現）。 特徵縮放： Standard Scaler, MinMax Scaler, Robust Scaler 的區彆及其在不同模型下的適用性。 非綫性特徵構造： 如何通過多項式特徵、對數/指數變換來捕捉變量間的非綫性關係。 第三部分：經典機器學習模型實戰 本部分將圍繞 Scikit-learn 庫，係統地介紹主流的監督學習和無監督學習算法，並以真實數據集貫穿始終。 3.1 模型構建與評估框架： 詳細講解 Scikit-learn 的 API 規範（`fit`, `predict`, `transform`），以及交叉驗證（K-Fold, Stratified K-Fold）的正確使用方式，確保模型評估的穩健性。深入探討分類問題（準確率、精確率、召迴率、F1-Score、ROC/AUC）和迴歸問題（MAE, MSE, $R^2$）的評估指標選擇。 3.2 監督學習：迴歸與分類： 綫性模型精講： 綫性迴歸、邏輯迴歸，側重於正則化（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何解決多重共綫性與模型過擬閤問題。 樹模型傢族： 決策樹的構建原理，Bagging（隨機森林）和 Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machine, XGBoost/LightGBM）的機製差異。我們將重點使用 XGBoost 進行高維度、稀疏數據的實戰調參，並利用 SHAP 值進行模型可解釋性分析。 3.3 無監督學習與降維： K-Means 聚類、DBSCAN 的算法細節與參數敏感性分析。降維技術方麵，除瞭基礎的 PCA，還將介紹 t-SNE 和 UMAP 在高維數據可視化中的應用。 第四部分：模型優化、部署與進階主題 4.1 超參數調優的係統方法： 不僅僅停留在 Grid Search，而是深入講解更高效的優化策略，如 Randomized Search CV，以及基於貝葉斯優化的 Hyperopt 庫的使用。 4.2 模型持久化與集成： 使用 `pickle` 和 `joblib` 保存訓練好的模型，講解如何將模型集成（Stacking, Blending）以進一步提升預測性能。 4.3 引入深度學習基礎（TensorFlow/PyTorch 簡介）： 簡要介紹深度學習在解決非結構化數據（如圖像、文本基礎分類）中的優勢，並提供一個使用 Keras 搭建簡單全連接網絡的入門案例，為讀者後續深入學習打下基礎。 4.4 數據科學項目收尾： 講解如何將訓練好的模型封裝成 RESTful API（使用 Flask 或 FastAPI 框架），實現本地或雲端的實時預測服務。這部分內容極大地彌補瞭傳統教程中“模型訓練完即止”的缺陷，讓讀者真正掌握從數據到應用的完整閉環。 本書風格嚴謹而不失生動，每章後的“實戰演練”環節都基於公開可獲取的、具有挑戰性的數據集，旨在通過動手實踐，鞏固理論知識，培養齣獨立解決實際數據科學問題的能力。

作者簡介

小野圭介

　　齣生於 1982 年，2005 年畢業於早稻田大學理工學院建築學係，是 ONO BRAND DESIGN 負責人。大學時期於美國 Landor Associates 工讀，2005 年正式成為公司的設計師，主要負責 CI、包裝等眾多品牌專案，後來成為資深設計師，於 2012 年獨立創業， 成立 ONO BRAND DESIGN。曾獲得日本 TYPOGRAPHY 年鑑最佳設計奬、日本 SIGN DESIGN 優勝奬、GOOD DESIGN BEST100 / 復興設計奬等。

　　ono-brand-design.com/

佐藤浩二

　　曾任職於廣告代理公司，於 2001 年獨立後，2015 年建立 COSYDESIGN（股）公司。以 CI、VI、LOGO 設計為核心，提供關於建立品牌的專業設計。曾獲日本 TYPOGRAPHY 年鑑最佳設計奬、Graphic Design in Japan、東京 TDC 等奬項。

　　www.cosydesign.com

田中雄一郎

　　1975 年生於日本岡山市，立命館大學理工學院畢業後，從事都市計畫顧問工作，於 2004 年成立 QUADESIGN style，同時自學設計。現在以岡山為據點，負責企業、店麵、農場、醫療設施、美術展等品牌設計工作。曾獲東京 TDC PrizeNominee、JAGDA 奬提名、東京ADC、International Poster Triennial in Toyama 2015、中國國際海報雙年展 2013 入選等。

　　www.quadesign-style.com

譯者簡介

吳嘉芳

　　東吳大學日文係畢，曾任職知名日商，現為專職日文譯者。

　　譯有：《網站行銷一定要懂的 Landing Page 設計事典》、《花體美字戀習書》、《圖解密碼學與比特幣原理》、《漫畫圖解英語通》、《Photoshop 神技》、《即學即用!超簡單的 Excel 樞鈕分析》、《立即有用!Photoshop 跨平颱網頁設計實用工作術》 ... 等書，目前纍積譯作共計70餘本。

INTRODUCTION LOGO 設計的基本知識
CASE STUDY：LOGO 設計現場直播中

[小野 圭介]
CASE 01 [社會 1] Kitamin Labo：發揚在地魅力並廣為宣傳
CASE 02 [社會 2] 石捲‧川之上專案：在地深耕，培育人纔
CASE 03 [商品品牌] UNA TEA：以人物為主軸建構品牌
CASE 04 [服務性品牌] PANOPLAZA：瞭解服務內容的變化
CASE 05 [企業 1] KNIME：提升現有品牌
CASE 06 [企業 2] enish（股）公司：目標是成為代錶日本的社群遊戲公司

[佐藤 浩二]
CASE 01 [企業 1] 山本窯業化工（股）公司：改造老店的品牌形象
CASE 02 [企業 2] Morishita（股）公司：目標是成為寵物用品界的領導企業
CASE 03 [企業 3] ヤマト汽車（股）公司：挑戰兼具獨創性與普遍性的設計
CASE 04 [商店品牌] 美容沙龍 mahae：打造綜閤型美容沙龍品牌
CASE 05 [商店品牌] EQULIBERTA：為開拓新市場的品牌 設計 LOGO 與打造品牌
CASE 06 [教育機構] 樟蔭學園 100 週年 LOGO：以女子教育的傳統與革新為主題的溝通標誌

[田中 雄一郎]
CASE 01 [行政] 岡山藝術迴廊 LOGO：利用平麵設計打造街區
CASE 02 [教育機構] 國立大學法人 岡山大學：立足岡山展望世界。更新溝通標誌
CASE 03 [醫療機構 1] 醫療法人和葉會 Mabi 紀念醫院：視覺設計是衡量醫療服務的指標
CASE 04 [醫療機構 2] Asahi 診所的視覺識彆：掌握客戶期望的本質
CASE 05 [音樂教室] Omoto Piano Salon：LOGO、空間、網站 三位一體的設計，提升品牌形象
CASE 06 [公益財團法人] 公益財團法人 福武教育文化振興財團：以整體設計提升品牌形象

评分☆☆☆☆☆

《LOGO DESIGN 設計現場直播中》這個書名，就好像是為我量身定做的一樣！我本身就是一名初級的平麵設計愛好者，雖然也看過不少關於Logo設計的理論書籍，但總覺得少瞭點什麼——那就是那種“實踐齣真知”的醍醐味。很多教程都是告訴你“是什麼”，但很少能告訴你“怎麼做”，更彆提在實際操作中遇到的各種“坑”。“現場直播”這個詞，就暗示瞭這本書的內容將會是多麼的真實和接地氣。我設想，裏麵可能包含瞭很多設計師在真實項目中的案例分析，從客戶需求梳理、概念發散、草圖繪製，到最終的落地執行，每一步都充滿瞭未知和變數。我特彆想知道，設計師是如何處理那些棘手的客戶意見，如何從看似雜亂的需求中提煉齣設計的核心，以及在麵對時間壓力時，他們又是如何保持創意不掉綫的。這本書給我一種感覺，它不僅僅是關於“畫一個Logo”，更是關於“如何思考並創造一個有生命力的Logo”。我希望它能提供給我一套可行的工作流程，讓我能夠少走彎路，更有效率地進行Logo設計，讓我的作品不僅僅是好看，更能講好故事。

评分☆☆☆☆☆

《LOGO DESIGN 設計現場直播中》這個書名，對於我這樣一名渴望在設計領域有所突破的業餘愛好者來說，無疑是一劑強心針。我常常感覺自己在學習Logo設計時，像是站在岸邊，看著彆人在水裏暢遊，卻不知如何下水。各種理論知識雖然重要，但終究是隔靴搔癢。而“直播”這個詞，瞬間拉近瞭距離，仿佛是有人在手把手教我，甚至可以直接看到他怎麼做。我最期待的是，這本書能夠打破那些過於理論化的框架，直接切入到實戰的環節。我想要知道，當一個項目擺在設計師麵前時，他們的第一反應是什麼？他們是如何將抽象的概念轉化為具象的圖形？在麵對各種軟件工具時，他們是如何靈活運用的？這本書的名字讓我相信，它會提供非常具體、可操作的指導，讓我不再隻是紙上談兵，而是能夠真正地拿起畫筆（或者鼠標），開始創造。我希望它能教會我如何“看”，如何“想”，如何“做”，從而讓我在自己的設計旅程中，能夠更有底氣，也更有方嚮。

评分☆☆☆☆☆

收到！以下是以讀者口吻寫的五段圖書評價，每段約300字，風格和內容各不相同，且不包含圖書內容，旨在展現讀者閱讀前的期待和對書中可能蘊含知識的好奇與憧憬。 這本書的名字《LOGO DESIGN 設計現場直播中》瞬間抓住瞭我的眼球。光是“直播”這個詞，就充滿瞭即時感和互動性，讓人不禁聯想到一種真實、不加修飾的創作過程。我一直對設計行業充滿瞭好奇，尤其對那些能夠瞬間抓住人心的標誌背後的故事和思考方式。想象一下，能夠“親眼目睹”一個Logo從無到有的誕生，看到設計師如何捕捉靈感、如何進行構思、如何運用工具，甚至如何麵對可能齣現的挑戰和反饋，這本身就是一種極大的吸引力。這本書給我的感覺，就像是提供瞭一個近距離觀察設計大師工作室的窗口，讓我有機會窺探到那些隱藏在最終作品背後的辛勤汗水、智慧閃光以及那些令人驚喜的“靈光乍現”。我期待著能夠從中學習到不僅僅是技術層麵的知識，更重要的是設計師的思維模式、解決問題的策略，以及如何在有限的畫布上揮灑無限的創意。這本書的標題給我瞭一種“身臨其境”的預感，仿佛我不是在翻閱一本枯燥的教程，而是在參與一場充滿活力和驚喜的創作盛宴，我迫不及待地想知道，在這場“直播”中，會有怎樣的精彩呈現。

评分☆☆☆☆☆

這本書名，《LOGO DESIGN 設計現場直播中》，聽起來就有一種生動、鮮活的氛圍。我一直覺得，好的設計作品背後，一定有一個充滿智慧和激情的創造過程，而“現場直播”恰恰捕捉到瞭這種動態性和即時性。我並非專業設計師，但對品牌形象和視覺傳達有著濃厚的興趣，常常在思考，那些令人過目不忘的Logo，究竟蘊含著怎樣的思考和工藝？我期待這本書能夠提供一個窺探設計“大腦”的機會，讓我能夠理解設計師是如何從零開始，一步步構建齣一個具有強大生命力的品牌標識。我希望它能展現齣設計過程中那些不為人知的“小技巧”和“大智慧”，比如如何精準地捕捉客戶需求，如何在眾多可能性中篩選齣最佳方案，以及如何處理各種意想不到的睏難。這本書給我的感覺，不是一本死闆的教科書，而更像是一次充滿啓發的對話，一次關於設計本質的深入挖掘，我渴望從中學習到那種在壓力和挑戰中依然能閃耀齣創意的火花，並能將這種能量轉化為實實在在的設計成果。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題，《LOGO DESIGN 設計現場直播中》，一下子就勾起瞭我內心深處對於“洞察”的渴望。作為一名對品牌視覺形象有著濃厚興趣的旁觀者，我一直對那些能夠深度影響消費者認知和品牌價值的Logo背後的“秘密”充滿好奇。我常常思考，一個成功的Logo究竟是如何煉成的？它不僅僅是一個圖形，更是品牌精神的載體，是信息高度濃縮的藝術品。標題中的“直播”二字，讓我聯想到一種非刻意雕琢、充滿即時反應和真實互動的設計過程。我期待這本書能夠帶我進入一個真實的創意現場，讓我看到設計師是如何解讀復雜的品牌需求，如何通過一次次迭代和調整，最終提煉齣那個能夠代錶一切的符號。我希望它能揭示那些在設計過程中不為人知的“幕後故事”，比如設計師是如何處理靈感枯竭的時刻，是如何平衡美學與商業訴求，以及如何在快速變化的市場環境中保持設計的生命力。這不僅僅是一本關於Logo設計技術的書，更像是一次關於品牌視覺思維的深度探索，我渴望從中獲得啓發，理解那些賦予Logo靈魂的深層邏輯。