《鲜活的数据》- 阅读索引

2018-06-16  本文已影响52人  TWLESVCNZ

简单概括每一节的表达核心，注重整本书的结构

第一章 用数据讲故事

1.1 不只是数字

可视化在新闻、艺术性、娱乐性、引入注目方面的例子。让数据得以被分析、传达情感等。

1.2 我们要寻求什么

关注处理数据的模式、数据间的相互关系以及异常数据。

1.3 设计

设计图表时的注意点：

1.4 小结

以实际问题为出发点，保证数据正确性，把握图表的设计意图和受众群体。

第二章 处理数据

2.1 收集数据

介绍了几个数据来源：

提供了 python 实现网页爬虫的示例。

2.2 设置数据的格式

数据的三种格式：

处理数据格式的几种工具。

用代码处理数据格式的示例。

2.3 小结

如何获取数据并处理数据格式。

第三章 选择可视化工具

3.1 开箱即用的可视化工具

excel、google doc、tableau 等

3.2 编程工具

python、processing、javascript、R 等

3.3 绘图软件

Adobe Illustrator、Inkscape 等

3.4 地图绘制工具

google 地图、polymaps、R 等

3.5 衡量各种选项

按需

3.6 小结

可视化工具介绍

第四章 有关时间趋势的可视化

4.1 在时间中寻求什么

趋势性、全局和细节

4.2 时间中的离散点

柱形图：

堆叠柱形图：

散点图：

4.3 延续性数据

延续性数据源也是离散数据集，表现的是不断变化的现象。

折线图：

阶梯图：

拟合线：

4.4 小结

第五章 有关比例的可视化

不同于时间序列数据中以时间为分组依据，在比例数据中以样本空间作为分组。

5.1 在比例中寻求什么

比例的分配。

5.2 整体中的部分

既希望呈现各部分和其他部分的相对关系，又希望保持整体上的感觉。

饼图：

面包圈图：

堆叠柱形图：

板块层级图（treemap）：

5.3 带时间属性的比例

堆叠面积图：

时间序列图：

5.4 小结

比例分布数据主要特点在于每个单独的数值有意义，各部分相加的子集和总和也有意义，可视化需要体现出这些方面。

第六章 有关关系的可视化

如何通过可视化的方法挖掘出并强调这些关系

6.1 在关系中寻求什么

关联性、因果性、分布、交叠等，通过展现的图表发现关系和意义

6.2 关联性

关联性和因果性的区别，关联性可以帮助我们根据某一已知指标预测另一指标

散点图：

散点图矩阵：

气泡图：

6.3 分布

茎叶图：

直方图：

密度图：

6.4 对照和比较

直方图矩阵：

系列组图：

6.5 小结

如何在多个变量中找寻关联性

第七章 发现差异

如何从全体中找出满足多种标准的集合，以及利用常识找出异常值

7.1 在差异中寻求什么

每一个变量间的差异，所有变量间的差异，相似性和背后的关联性

7.2 在多个变量间比较

先一次性观察所有数据

热点图：

脸谱图：

星图（雷达图、蜘蛛图）：

平行坐标图：

7.3 减少维度

多维量法，根据某些标准将对象划分为不同的群集

7.4 寻找异常值

图表 + 常识 + 数据的上下文

7.5 小结

入手点：一次性展现所有数据，将范围缩小到令人感兴趣的点

第八章 有关空间关系的可视化

8.1 在空间中寻求什么

x、y、时间维度

8.2 具体位置

带经纬度点的地图：

带有线的地图：

带有气泡的地图：

8.3 地区

等值区域图：

8.4 跨越空间和时间

加时间维度的系列组图：

表现差额的地图：

动画地图：

8.5 小结

第九章 有目的的设计

降低理解门槛

9.1 让自己作好准备

9.2 让读者作好准备

9.3 视觉提示

9.4 好的可视化

9.5 小结

数据 + 可视化方法

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