資料視覺化圖表全書:全方位掌握數據探索、統計分析及資料敘事

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強納森.史瓦比斯
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具体描述

  《雜訊》、《Google必修的圖表簡報術》、《視覺設計大師的數據溝通聖經》、《圓之書:知識發展的球狀視覺史》作者,前美國首席資料科學家、「用數據看世界」網站負責人 重磅推薦
 
  從常見到進階圖表,此書為各種數據溝通和傳達提供靈感!

  ◤很棒的權威指南,非常實用!──凱斯.桑思坦,《雜訊》作者
 
  ◤針對大量圖表類型提供實用建議的指南。──阿爾貝托.開羅,《視覺設計大師的數據溝通聖經》作者
 
  ◤不可或缺的指南,幫助你展現出清晰且奪目的作品。──帕蒂爾,前美國首席資料科學家
 
  ◤囊括基礎知識躍進至當今視覺化領域的所有技術與方法。──馬克斯.羅瑟,「用數據看世界」網站負責人
 
  ◤在快速發展的資料視覺化領域中建立重要基礎的寶貴資源。──曼努埃爾.利馬,《圓之書:知識發展的球狀視覺史》作者
 
  ◤收錄了各種精彩而多樣的視覺化作品,就像一本令人愉快閱讀的圖表百科全書。──柯爾.諾瑟鮑姆.娜菲克,《Google必修的圖表簡報術》作者
 
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  當今世界充斥著海量資料、新聞和文字,令人目不暇給。客戶、同事,政策制定人員、決策人員和感興趣的讀者都淹沒在資訊流裡,唯有視覺化設計能從中突圍。
 
  本書作者為美國聯邦政府經濟學家,意識到資料呈現的重要性不下於資料本身,從而開始研究資料視覺化並深受啟發,成為資料視覺化專家。擁有豐富的產、官、學實務經驗的他,將引導你走進圖表設計的科學與藝術,超越死板的傳統圖表,展開一場豐富深刻的設計與溝通之旅。
 
  本書收錄500多個範例,界定和討論80多張圖表,並將其歸類成8大類別,幫助讀者了解各圖表如何運作及其優缺點。
 
  •    8大類別→比較、時間、分布、地理空間、關係、局部對整體、質化資料與表格
  •    80多種圖表類型→馬賽克圖、凹凸圖、脊線圖、面量圖、弧形圖、旭日圖……
  •    500多個範例→收錄數百個清晰、優雅且多元的視覺化作品,提供無限靈感
 
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  全面、仔細地協助你建立視覺化圖表基礎與進階技巧
 
  │選擇適合目的和目標的圖表類型:
  •    從基本原則開始,詳細介紹各種視覺化類型。
  •    了解不同圖表(例如直方圖、面量圖、散布圖等)的用途和特點。
  │探索圖表呈現方式:
  •    學習如何在圖表中善用顏色、字型和排版等設計元素。
  •    嘗試不同設計風格和配置,創造更吸睛的視覺效果。
  │增加圖表的可讀性和理解性:
  •    學習如何使用視覺元素(例如標題、解釋文字、灰底等)來強調關鍵訊息。
  •    了解視覺處理與感知順序,突顯資料的視覺特性。
  │提高圖表的可信度和說服力:
  •    了解平均數、標準差、相關性、最佳適配線、統計不確定性等概念。
  •    學習如何正確解讀數據並呈現結果。
  │提升個人、組織、品牌風格的辨識度與特色:
  •    學習如何選擇元素,比如字型、顏色、線寬、網格線等。
  •    提供風格體例指南,協助打造自身風格與特色。
 
  這些技巧將幫助你在製作圖表時選擇最適合的設計和呈現,使圖表不僅美觀,更能有效傳達資訊和數據。

  無論你是學生、研究員、專家學者、數據分析師、資料科學家、媒體工作者、市場營銷專家、政策制定者還是業務決策者,這本《資料視覺化圖表全書》都將成為必備工具。

國際推薦
 
  「《資料視覺化圖表全書》是一本針對大量圖表類型提供實用建議的指南。沒有其他書籍以如此詳細和精湛的方式向讀者介紹特定的圖表類型。它是學生、分析師和研究人員的卓越資源。」──阿爾貝托.開羅(Alberto Cairo),《圖表會說謊》、《視覺設計大師的數據溝通聖經》作者
 
  「對於我們許多人來說,沒有視覺化的資料很難理解。然而,資料視覺化並不容易!這是一本是很棒的權威指南,非常實用!」──凱斯.桑思坦(Cass R. Sunstein),哈佛法學院教授,《資訊超載的幸福與詛咒》、《雜訊》、《推力》作者
 
  「這本書收錄了各種精彩而多樣的視覺化作品,就像一本令人愉快閱讀的圖表百科全書。作者在這本出色的資源中提供了實用的建議,告訴讀者在何時應該使用哪種視覺化方式,並給出了周到的設計指南。這本書非常適合從事資料工作和資料溝通的人。閱讀這本書,您將獲得靈感,並且如書中所承諾的那樣,學會精進資料視覺化!」──柯爾.諾瑟鮑姆.娜菲克(Cole Nussbaumer Knaflic),《Google必修的圖表簡報術》作者
 
  「再好的數據有時也可能成為差勁或懶惰的視覺化犧牲品。現在有一本不可或缺的指南可以幫助你展現出清晰且奪目的作品。」──帕蒂爾(D.J. Patil),前美國首席資料科學家
 
  「在現今眾多可用的圖表類型中尋找適合的圖表,可能是個讓人生畏的過程。不過,這本書將為您提供不僅是指引,還是在快速發展的資料視覺化領域中建立重要基礎的寶貴資源。您將會希望將它的原則和指南銘記於心,以在下個專案中使用。」──曼努埃爾.利馬(Manuel Lima),《圓之書:知識發展的球狀視覺史》作者
 
  「這本書非常實用,能夠幫助你透過資料視覺化更有效地傳達訊息。從基本原則開始,詳細介紹各種視覺化類型,並提供風格指南的制定方法。對於任何希望將資料轉化為易懂的資訊的人來說,本書是一個非常有價值且易讀的資源。」──瑪拉.艾維克(Mara Averick),RStudio
 
  「《資料視覺化圖表全書》將以細緻入微的方式教導您何時以及為何選擇使用特定的視覺化類型。這本書絕對能引起您的興趣,帶您從基礎知識躍進至當今視覺化領域的所有技術與方法。書中收錄了數百個清晰、優雅且多樣的視覺化作品,絕對能為您的工作注入無限靈感!」──馬克斯.羅瑟(Max Roser),牛津大學經濟學家、「用數據看世界」(Our World in Data)網站負責人
 
  「對於希望以清晰有力的方式顯示量化資料的人來說,這是一本極好的入門書。」──羅伯特.萊克(Robert B. Reich),美國前勞工部長
好的,以下是一本与您提供的书名《資料視覺化圖表全書:全方位掌握數據探索、統計分析及資料敘事》内容完全无关的图书简介,侧重于一个完全不同的领域: --- 图书名称: 《古蜀文明的星辰轨迹:从考古发现到宇宙观的重构》 图书简介 本书深入探究了中国西南地区独特的古蜀文明,其核心焦点并非聚焦于日常的商业或现代的数据处理方法,而是致力于重建一个失落文明在宇宙认知和时间理解上的复杂图景。我们摒弃了传统的、基于文字记录的叙事框架,转而依赖于跨学科的考古学、天文学模拟以及材料科学的最新发现,试图揭开三星堆和金沙遗址背后的“天人之际”的秘密。 第一部分:时间之轴与星辰的标记 本部分首先确立了研究的地理与时间基准。我们详细分析了古蜀文明在不同历史阶段的年代学数据,通过碳十四测年、树木年轮学(Dendrochronology)的引入,构建了一个比以往更精细的年代框架。重点讨论了与天文事件相关的遗址布局,例如,我们考察了特定祭祀坑的方位角与古代春分、秋分点,以及特定恒星(如猎户座的腰带星群)在特定历史时期的地平线位置的精确对应关系。 我们引入了“时间节点考古学”的概念,探讨古蜀人如何通过自然界的周期性现象来锚定重要的祭祀和政治周期。书中详尽描述了通过对出土青铜器上纹饰的细致测量,推导出其中可能包含的历法信息。这些信息并非以现代符号体系呈现,而是深嵌在抽象的几何图案和动物形象的组合之中,需要高度专业的空间分析技术才能辨识。 第二部分:青铜的语言:神权、权力与宇宙秩序的具象化 古蜀文明最引人瞩目的成就无疑是其精美绝伦的青铜器群。本书的第二部分将这些器物视为解读古蜀宇宙观的关键“物理文本”。我们聚焦于“神树”和“人面像”的象征意义。 首先,对三星堆神树的结构进行了严格的仿生学和工程学分析。书中提出了一个新颖的观点:神树可能并非简单的“连接天地的媒介”,而是古蜀人对银河系旋臂结构的一种具象化模型。通过对神树各层级的结构比例进行数学建模,我们发现其比例与某些天体物理学参数存在惊人的近似性。 其次,深入剖析了人面像的特征。我们运用面部识别算法与古代人类学数据进行交叉比对,试图确定这些面具所代表的特定身份阶层或神祇。更为重要的是,我们分析了黄金面具和青铜面具上特有的“漩涡”和“云雷纹”的密度和分布规律,并将其与古代观测到的日食和月食的发生频率进行关联,探讨权力精英如何利用对周期性天文灾害的“预测”来巩固其神权基础。 第三部分:水的哲学与地下世界的构建 古蜀文明地处水网密布的成都平原,其对水元素的崇拜至关重要。本部分将注意力转向了金沙遗址的祭祀坑以及岷江流域的洪水记录。 我们详细考察了金沙遗器中大量出现的“太阳神鸟”形象,并将其与古蜀人对太阳在一年中不同位置的运动轨迹的理解联系起来。书中利用流体力学模型,模拟了古代岷江的水流模式,并结合考古现场发现的被洪水冲刷的痕迹,推断古蜀人在重大祭祀活动中,如何将“洪水退去”视为一种宇宙秩序重塑的仪式。 特别值得一提的是,本书首次公开了对一些被深埋于地下、长期被视为普通陶器的器皿的内部扫描结果。这些扫描揭示了器皿内部特殊的几何结构,这些结构被认为用于在特定水位下产生特定的回声频率,暗示了古蜀人可能拥有一套利用声音与水体互动进行宗教仪式的复杂技术体系。这套体系,是他们对地下世界和生命循环理解的体现。 第四部分:星辰轨迹的消亡与文化回响 最后一部分探讨了古蜀文明衰落的可能原因,并追踪了其宇宙观在后续文化中的残余影响。我们排除了传统战争或气候突变等单一因素,转而聚焦于“观测系统的失效”。 通过对晚期遗址中天文观测工具的精度下降和祭祀复杂度的降低进行量化分析,本书提出了一种“宇宙信息失真”的理论,即随着政治中心的变迁或核心祭司群体的瓦解,他们赖以维持社会稳定的、基于高精度天文观测的历法系统崩溃,最终导致了整个文明叙事的断裂。 书中还追踪了古蜀某些独特的符号(如三道纹、蝉纹)在汉代西南少数民族文化中的演变路径,展示了即使文明主体消逝,其对天地的基本认知框架仍以“文化基因”的形式,潜藏在地域性信仰之中。 读者对象 本书面向对古代文明、考古学、天文学史、文化人类学有浓厚兴趣的专业人士及深度爱好者。它要求读者具备一定的抽象思维能力,并对跨学科研究持开放态度。这不是一本关于快速上手工具或掌握即时分析技能的指南,而是一部关于如何“阅读”一个失落文明留下的、以星辰和泥土为载体的复杂代码的学术专著。 ---

著者信息

作者簡介

強納森.史瓦比斯 Jonathan Schwabish

 
  經濟學家、作家、教師,同時也是政策相關數據視覺化專家和城市研究機構的高級研究助理。他專注於教授政策制定者如何改進處理、視覺化、分析和展示數據及研究的方式。他的作品涵蓋了將數據資訊視覺化的方法和知識,對於需要進行數據展示的專家、新聞業者、學者、政策專家以及任何有數據展示需求的人都提供了實用的建議和方法。
 
譯者簡介

戴至中


  政大新聞系畢,現為職業譯者。

图书目录

前言

第一部:資料視覺化的原則

第一章:視覺處理與感知順序
安斯庫姆四重奏
視覺感知的完形原則
前注意處理程序形式與功能

第二章:改善視覺化資料圖表的5項準則
重點一:把資料展現出來
重點二:化繁為簡
重點三:將圖表與內文整合
重點四:避免義大利麵條圖
重點五:從灰色開始

第三章:形式與功能:以觀眾的需求來決定資料視覺化方式
改變我們與資料的互動方式
我們開始吧!

第二部:圖表類型

第四章:類別比較

長條圖
配對長條圖
堆疊長條圖
分向長條圖
點圖
馬里梅科圖與馬賽克圖
單位圖、Isotype圖與鬆餅圖
熱圖
量表圖與子彈圖
比較與重疊泡泡圖
桑基圖
瀑布圖
結論
 
第五章:時間
折線圖
圓形折線圖
坡度圖
袖珍圖
凹凸圖
週期圖
面積圖
堆疊面積圖
量化波型圖
地平線圖
甘特圖
流程圖與時間軸
連接散佈圖
結論
 
第六章:分布
直方圖
金字塔圖
以圖表將統計不確定性視覺化
盒鬚圖
K線圖
小提琴圖
脊線圖
靠顯示資料將不確定性視覺化
莖葉圖
結論
 
第七章:地理空間
面量圖
示意地圖
比例符號與點密度地圖
流向地圖
結論
 
第八章:關係
散布圖
平行座標圖
雷達圖
和弦圖
弧形圖
相關矩陣圖
網絡圖
矩形式樹狀結構圖
結論
 
第九章:局部對整體
圓餅圖
樹狀圖
旭日圖
南丁格爾圖
沃羅諾伊圖
結論
 
第十章:質化資料
圖示
文字雲與特定文字訊息
文字樹
特定文字訊息
引述
用不同顏色區分文字訊息
矩陣和清單
結論
 
第十一章:表格

提升表格的10個方針
範例:重新設計基本資料表格
範例:重新設計迴歸表格
結論
 
第三部:設計與重新設計視覺呈現
 
第十二章:擬訂資料視覺化的體例指南

圖表剖析
顏色層次
界定字型風格的指南
針對特定圖表類型的提醒
轉出圖像
無障礙、多元與兼容
總結
 
第十三章:重新設計
配對長條圖:主要田作的英畝數
堆疊長條圖:服務輸送
折線圖:社會安全理事
面量圖:阿拉巴馬州蓄奴與參議院選舉
點圖:全國學校午餐方案
點圖:美國的國內生產毛額成長
折線圖:淨政府借款
表格:公司投入
結論
 
結語
附錄1:資料視覺化工具
附錄2:延伸閱讀與資源
資料視覺化的概論著作
資料視覺化的歷史著作
資料視覺化工具的著作
資料視覺化庫藏
練習場所
誌謝
參考文獻

 

图书序言

  • ISBN:9786263581326
  • 叢書系列:iLead
  • 規格:精裝 / 444頁 / 19 x 26 x 6.22 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

图书试读

前言
 
  你是否對於以下製作圖表的方法感到似曾相識:分析資料、寫下結果,接著製成圖表,再以文繞圖方式放進報告裡,並下一個適切的標題,像是「圖1,1990到2020年的平均收入」,最後存成PDF檔公諸於世。
 
  許多人為了撰寫報告,花了數月甚至數年時間來彙整和分析資料,當要設計圖表來展示資料時,所費時間卻寥寥無幾。你可能會開啟Microsoft Excel一類的程式,在貼上資料後於下拉式選單選取常用款式,再以預設格式將其放入報告中。
 
  在此過程裡,你是否曾停下來思考,訊息傳遞之間最重要的是什麼?是閱聽者。人們將會閱讀你的報告,聽你討論你的成果。然而,我們卻只花非常少的時間來思考如何適切地呈現資料。在呈現資料時,我們往往選擇最便利且迅速的預設做法。
 
  為什麼會這樣呢?也許是你不相信自己有技巧或設計能力來繪製複雜、吸引人的圖表,或是擔心這麼做並不值得,因為即使花下大把時間,你的經理、教授或其他人也看不到。很多人就是以為讀者會「一看就懂」,彷彿每個人已經將內容看過上百次。事實上,很多讀者,尤其是有能力改變或落實政策的人,可能從未看過那些內容。在這種情況下,仔細思考如何呈現資料就與資料本身同樣重要。
 
  本書主旨是如何將你的資料製作成更好、更有效的視覺化圖表,目的在擴展你的圖形素養,將更多圖表放進你的工具箱裡。等到你下次開啟Excel、Tableau、R或者任何軟體工具時,就不會受限於下拉式選單或教案手冊上的圖表。本書會引導你選擇與資料最匹配的圖表,以最有效地傳達訊息。
 
  我經常聽到,有些人之所以不能繪製一些不同、非常規的圖表,是因為擔心同事、經理或閱聽者無法理解。事實上,沒有人生來就會閱讀長條圖、折線圖或圓餅圖。《為了公民》(ProPublica)的副編輯主任史考特.克萊(Scott Klein)曾經寫道:「沒有人天生靠直覺就能讀懂圖形;沒有人生來就有閱讀視覺化設計的素養。」身為資料視覺化的繪製人員,我們必須了解閱聽者,知道不同的圖表在什麼時候能抓住讀者,並幫助他們拓展自身的圖形素養。
 
  本書主要有3個部分。第一部是討論繪製有效視覺化圖表的一般通則,了解閱聽者的重要性,並考量哪一種圖表最能夠滿足其需求。雖然沒有一本資料視覺化的書能夠完整概括所有製作視覺化圖表的知識,但是有些實務典範可以發揮引導的功能。當你動手繪製更多視覺化圖表,並觀察其對於閱聽者的回饋,就會培養出自身的審美觀,並且學會何時去改變或打破規範。
 
  第二部是本書主要部分。我們會界定和討論80多張圖表,並將其歸類成8大類別:比較、時間、分布、地理空間、關係、局部對全體、質化以及表格。我們會學到各圖表如何運作及其優缺點。
 
  這些類別的圖表或重複出現,例如長條圖可用來顯示逐時的變化或組別間的比較。雖然此處分類以該圖表之主要目的為依據,但其目的則取決於你的看法和實際情況,而不是一種客觀事實。我不會討論每一種圖表──各專業領域有很多專門圖表,像是建築、生物、工程領域圖表即排除在本書之外,這些章節將涵蓋多數人在展示各種資料時最常見且具彈性的圖表。
 
  我會將建立資料視覺化風格指引的章節,與如何重新設計一系列圖表以整合不同課題的章節合併於第三部。假如你曾撰寫研究論文或是讀書報告,可能會從《芝加哥體例手冊》(Chicago Manual of Style)到《現代語言學會》(Modern Language Association)認識一系列寫作體例指引。這些指引將寫作拆分為構件,並規範各自的適用方法。資料視覺化的體例指南就是針對圖表──做相同的事──界定構件以及如何訂出體例來加以運用。在最後一章,我們會套用書中不同的指引,重新設計一系列圖表,使其能更有效地傳遞訊息。
 
  本書會在你探索資料和考慮如何將資料視覺化時,提供參考指引。如今視覺化主題的重要程度相較於以往,已不可同日而語。若想要資訊廣為流傳,內容就必須視覺化。許多閱聽者,例如客戶、同事,政策制定人員、決策人員和感興趣的讀者,都被淹沒在資訊流裡,唯有視覺化設計能從中突圍。
 
  任何人都能改善視覺化和傳達資料的方式,且不需要取得行銷、設計或廣告研究所學位。相信我,我的職涯始於擔任美國聯邦政府經濟學家。

用户评价

评分

从一个纯粹的设计角度来看,这本书的标题《全方位掌握》让我对它的内容组织和叙事能力抱有很高的期望。数据可视化,说到底,是一种沟通艺术。我希望它能像一本优秀的设计原理书那样,系统地讲解色彩理论在图表中的科学应用——如何避免色盲用户阅读困难,如何利用色彩的饱和度和明度来建立信息层级,而不是仅仅告诉你用“蓝色”和“橙色”。此外,关于布局和排版的部分也至关重要。一个优秀的图表应该有清晰的主次关系、合理的留白和准确的标题。我希望这本书能深入到“信息密度”和“认知负荷”的平衡点,教会读者如何避免信息过载,让观众一眼就能抓住重点。如果它能提供大量的“坏图”与“好图”对比案例分析,详细剖析修改前后的思维变化,那学习效果肯定会事半功倍。

评分

我对统计分析与数据叙事结合的部分尤其感兴趣。当前市面上很多可视化书籍往往割裂了这两个环节:要么是纯统计学的枯燥讲解,要么是纯设计学的花哨展示。我希望这本书能巧妙地搭起这座桥梁,教会我如何根据统计假设和检验结果,来选择最能体现显著性或趋势的图表样式。例如,在展示回归分析结果时,如何优雅地叠加置信区间,而不是简单地画一条线。更进一步地,如果书中能涵盖“数据新闻”领域的一些最佳实践,教我如何构建一个引人入胜的叙事流程——从引入背景、展示核心发现,到得出结论或提出行动建议,并指导读者如何在整个流程中穿插使用不同维度的图表,那这本书的价值就不仅仅停留在“制作图表”的层面,而是提升到了“进行数据驱动的沟通”的高度。

评分

这本书的封面设计实在抓人眼球,那种深邃的蓝色调配上简洁有力的几何图形,一下子就让人感觉内容会非常硬核、专业。我之前接触过一些数据可视化方面的书,很多都停留在工具的使用层面,讲了一大堆软件操作,但对于“为什么这么设计”或者“什么样的图表能有效传达信息”这些核心问题却一带而过。我特别期待这本书能在理论深度上有所突破,比如它会不会深入探讨认知心理学在图表设计中的应用,讲解人类视觉系统如何处理信息,从而指导我们选择最恰当的图表类型。如果它能像一本高级统计教材那样,不仅教你“怎么做”,更能解释“为什么这么做才是最好的”,那就太值了。毕竟,数据分析的最终目的是驱动决策,一个漂亮的图表如果不能精准地引导思考,那效果也就大打折扣了。我希望看到那种能让我从“堆砌数据”到“讲述故事”的思维跃迁。

评分

这本书的“全书”二字,让我忍不住想知道它是否涵盖了新兴的可视化技术和行业前沿趋势。例如,在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)日益普及的今天,三维数据可视化和沉浸式分析会是未来的方向吗?这本书是否会涉及这些超出现有二维屏幕的展示方式?又或者,在企业数据治理日益严格的背景下,如何确保可视化报告的可追溯性和审计性?我更希望看到对“解释性AI(XAI)”可视化支持的讨论,即如何将复杂模型的决策过程通过直观的图表展现给非技术人员。如果这本书能够紧跟技术发展的脉搏,不仅回顾经典,更能展望未来,提供一个前瞻性的视角,指导读者为下一代数据挑战做好准备,那么它绝对称得上是一本具有长期价值的参考书了。

评分

说实话,我买书的时候最关注的是它的实用性和覆盖广度。我日常工作中需要处理的数据类型五花八门,从简单的业务报表到复杂的机器学习模型结果,每一种都需要不同的可视化策略。我盼望着这本书能像一本百科全书一样,把各种场景下的图表类型都囊括进去,比如时间序列分析该用什么,地理空间数据怎么展示,层级结构该怎么清晰呈现。更重要的是,我期待它能提供一些超越Excel或Power BI自带模板的进阶技巧,比如如何处理大数据量的平滑显示,或者如何利用交互式设计来增强用户的探索体验。如果它能提供一些高质量的代码片段或者伪代码示例,让我可以直接套用到我常用的编程环境(比如Python的Matplotlib/Seaborn或者R的ggplot2)中去实现那些复杂的效果,那就更完美了。这不仅仅是一本理论书,更得是一本实战手册才行。

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