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數(shù)據(jù)可視化:數(shù)據(jù)探索和解釋 版權信息
- ISBN：9787111750895
- 條形碼：9787111750895 ; 978-7-111-75089-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數(shù)據(jù)可視化:數(shù)據(jù)探索和解釋 本書特色
本書旨在向讀者介紹數(shù)據(jù)可視化方面的重要理論和*新實踐。書中包含入門知識講解、圖表類型的選擇、顏色的有效使用、如何可視化地探索數(shù)據(jù)、如何構建數(shù)據(jù)儀表盤、如何以令人信服的方式用數(shù)據(jù)直觀地解釋概念和結(jié)果等內(nèi)容。當今社會，數(shù)據(jù)驅(qū)動著經(jīng)濟的發(fā)展，這些概念對分析師、自然科學家、社會科學家、工程師、醫(yī)療專業(yè)人士、商業(yè)專業(yè)人士以及幾乎所有需要與數(shù)據(jù)交互的人來說都變得越來越重要。
數(shù)據(jù)可視化:數(shù)據(jù)探索和解釋 內(nèi)容簡介
《數(shù)據(jù)可視化:用數(shù)據(jù)探索和解釋》旨在向本科生和研究生介紹數(shù)據(jù)可視化的新實踐。這是為大學課程設計的首批數(shù)據(jù)可視化書籍之一。這本書包含了有效設計的材料，圖表類型的選擇，有效使用顏色，如何探索數(shù)據(jù)的視覺，以及如何以令人信服的方式用數(shù)據(jù)解釋概念和結(jié)果。這本書解釋了數(shù)據(jù)可視化的“為什么”和“如何”。也就是說，這本書通過有趣的例子對數(shù)據(jù)可視化的指導原則提供了清晰的解釋。
數(shù)據(jù)可視化:數(shù)據(jù)探索和解釋 目錄
第1章 入門 / 1
1.1 分析概述 / 2
1.2 為什么將數(shù)據(jù)可視化 / 3
1.2.1 用于探索的數(shù)據(jù)可視化 / 3
1.2.2 用于解釋的數(shù)據(jù)可視化 / 5
1.3 數(shù)據(jù)類型 / 6
1.3.1 定量數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù) / 7
1.3.2 橫截面數(shù)據(jù)和時間序列
?數(shù)據(jù) / 7
1.3.3 大數(shù)據(jù) / 8
1.4 實踐中的數(shù)據(jù)可視化 / 9
1.4.1 會計領域 / 9
1.4.2 金融領域 / 10
1.4.3 人力資源管理領域 / 10
1.4.4 市場營銷領域 / 12
1.4.5 運營領域 / 12
1.4.6 工程領域 / 12
1.4.7 科學領域 / 14
1.4.8 體育領域 / 14
總結(jié) / 15
術語解析 / 16
練習題 / 17
第2章 選擇圖表類型 / 23
2.1 定義數(shù)據(jù)可視化的目標：
??選擇合適的圖表 / 25
2.2 在Excel中創(chuàng)建與編輯圖表 / 26
2.2.1 在Excel中創(chuàng)建圖表 / 26
2.2.2 在Excel中編輯圖表 / 26
2.3 散點圖與氣泡圖 / 29
2.3.1 散點圖 / 29
2.3.2 氣泡圖 / 30
2.4 折線圖、柱形圖與條形圖 / 33
2.4.1 折線圖 / 33
2.4.2 柱形圖 / 34
2.4.3 條形圖 / 37
2.5 地圖 / 37
2.5.1 地理地圖 / 37
2.5.2 熱圖 / 39
2.5.3 樹狀圖 / 41
2.6 何時使用表格 / 43
2.7 其他專業(yè)圖表 / 45
2.7.1 瀑布圖 / 45
2.7.2 股價圖 / 46
2.7.3 漏斗圖 / 48
2.8 圖表選擇指南與總結(jié) / 49
2.8.1 圖表選擇指南 / 49
2.8.2 應避免的圖表 / 50
2.8.3 Excel的推薦圖表工具 / 53
總結(jié) / 54
術語解析 / 55
練習題 / 56
第3章 數(shù)據(jù)可視化與設計 / 70
3.1 預注意屬性 / 72
3.1.1 顏色 / 74
3.1.2 形式 / 74
3.1.3 空間位置 / 78
3.1.4 動勢 / 78
3.2 格式塔原則 / 79
3.2.1 相似性 / 79
3.2.2 接近性 / 79
3.2.3 封閉性 / 80
3.2.4 連接性 / 80
3.3 數(shù)據(jù)-墨水比 / 81
3.4 其他數(shù)據(jù)可視化設計問題 / 88
3.4.1 *小化目光移動 / 88
3.4.2 文本字體選擇 / 90
3.5 數(shù)據(jù)可視化設計中的常見錯誤 / 91
3.5.1 選擇錯誤的可視化類型 / 91
3.5.2 試圖顯示太多的信息 / 94
3.5.3 盲目采用Excel默認格式的圖表 / 95
3.5.4 預注意屬性過多 / 98
3.5.5 3D圖表的過度使用 / 99
總結(jié) / 100
術語解析 / 100
練習題 / 101
第4章 有目的地使用顏色 / 116
4.1 顏色與知覺 / 118
4.1.1 顏色的屬性：色調(diào)、飽和度和
?亮度 / 118
4.1.2 色彩心理學和色彩象征 / 119
4.1.3 感知色彩 / 120
4.2 配色方案和數(shù)據(jù)類型 / 122
4.2.1 分類配色方案 / 122
4.2.2 順序配色方案 / 123
4.2.3 發(fā)散配色方案 / 125
4.3 使用HSL顏色系統(tǒng)自定義顏色 / 127
4.4 使用顏色時的常見錯誤 / 131
4.4.1 不必要地使用顏色 / 132
4.4.2 使用過多的顏色 / 133
4.4.3 對比度不足 / 137
4.4.4 相關圖表之間不一致 / 138
4.4.5 忽視視力障礙者 / 139
4.4.6 不考慮傳遞方式 / 140
總結(jié) / 141
術語解析 / 141
練習題 / 142
第5章 變量的可視化 / 158
5.1 運用數(shù)據(jù)創(chuàng)建分布 / 160
5.1.1 分類數(shù)據(jù)的頻率分布 / 160
5.1.2 相對頻率和頻率百分比 / 162
5.1.3 定量數(shù)據(jù)的可視化分布 / 164
5.2 定量變量分布的統(tǒng)計分析 / 176
5.2.1 位置度量 / 176
5.2.2 變異度量 / 178
5.2.3 箱線圖 / 181
5.3 樣本統(tǒng)計中的不確定性 / 183
5.3.1 顯示在均值上的置信區(qū)間 / 184
5.3.2 顯示在比例上的置信區(qū)間 / 186
5.4 預測模型的不確定性 / 189
5.4.1 簡單線性回歸模型的預測區(qū)間的
?說明 / 189
5.4.2 時間序列模型的預測區(qū)間的
?說明 / 193
總結(jié) / 196
術語解析 / 196
練習題 / 198
第6章 可視化地探索數(shù)據(jù) / 211
6.1 探索性數(shù)據(jù)分析導論 / 213
6.1.1 Espléndido Jugo y Batido公司的
?例子 / 213
6.1.2 組織數(shù)據(jù)來促進探索 / 216
6.2 一次分析一個變量 / 220
6.2.1 探索分類變量 / 220
6.2.2 探索定量數(shù)據(jù) / 222
6.3 變量之間的關系 / 227
6.3.1 交叉表 / 227
6.3.2 兩個定量變量之間的關系 / 232
6.4 分析缺失數(shù)據(jù) / 242
6.4.1 缺失數(shù)據(jù)的類型 / 242
6.4.2 探索與缺失數(shù)據(jù)相關的規(guī)律 / 244
6.5 可視化時間序列數(shù)據(jù) / 246
6.5.1 以不同的時間頻率展示數(shù)據(jù) / 246
6.5.2 突出時間序列數(shù)據(jù)中的規(guī)律 / 249
6.5.3 整理數(shù)據(jù)以實現(xiàn)可視化 / 251
6.6 地理空間數(shù)據(jù)可視化 / 256
6.6.1 分級統(tǒng)計圖 / 256
6.6.2 變形地圖 / 259
總結(jié) / 260
術語解析 / 261
練習題 / 262
第7章 發(fā)揮數(shù)據(jù)可視化的影響力 / 271
7.1 了解你的受眾 / 274
7.1.1 受眾的需求 / 274
7.1.2 受眾的分析舒適度 / 276
7.2 了解你的信息 / 278
7.2.1 什么能幫助決策者 / 278
7.2.2 與數(shù)據(jù)共情 / 280
7.3 使用圖表敘事 / 285
7.3.1 選擇正確的圖表來敘事 / 285
7.3.2 使用預注意屬性來敘事 / 288
7.4 匯集力量：敘事和展示設計 / 291
7.4.1 亞里士多德的修辭學三角 / 291
7.4.2 弗賴塔格的金字
1.1 分析概述 / 2
1.2 為什么將數(shù)據(jù)可視化 / 3
1.2.1 用于探索的數(shù)據(jù)可視化 / 3
1.2.2 用于解釋的數(shù)據(jù)可視化 / 5
1.3 數(shù)據(jù)類型 / 6
1.3.1 定量數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù) / 7
1.3.2 橫截面數(shù)據(jù)和時間序列
?數(shù)據(jù) / 7
1.3.3 大數(shù)據(jù) / 8
1.4 實踐中的數(shù)據(jù)可視化 / 9
1.4.1 會計領域 / 9
1.4.2 金融領域 / 10
1.4.3 人力資源管理領域 / 10
1.4.4 市場營銷領域 / 12
1.4.5 運營領域 / 12
1.4.6 工程領域 / 12
1.4.7 科學領域 / 14
1.4.8 體育領域 / 14
總結(jié) / 15
術語解析 / 16
練習題 / 17
第2章 選擇圖表類型 / 23
2.1 定義數(shù)據(jù)可視化的目標：
??選擇合適的圖表 / 25
2.2 在Excel中創(chuàng)建與編輯圖表 / 26
2.2.1 在Excel中創(chuàng)建圖表 / 26
2.2.2 在Excel中編輯圖表 / 26
2.3 散點圖與氣泡圖 / 29
2.3.1 散點圖 / 29
2.3.2 氣泡圖 / 30
2.4 折線圖、柱形圖與條形圖 / 33
2.4.1 折線圖 / 33
2.4.2 柱形圖 / 34
2.4.3 條形圖 / 37
2.5 地圖 / 37
2.5.1 地理地圖 / 37
2.5.2 熱圖 / 39
2.5.3 樹狀圖 / 41
2.6 何時使用表格 / 43
2.7 其他專業(yè)圖表 / 45
2.7.1 瀑布圖 / 45
2.7.2 股價圖 / 46
2.7.3 漏斗圖 / 48
2.8 圖表選擇指南與總結(jié) / 49
2.8.1 圖表選擇指南 / 49
2.8.2 應避免的圖表 / 50
2.8.3 Excel的推薦圖表工具 / 53
總結(jié) / 54
術語解析 / 55
練習題 / 56
第3章 數(shù)據(jù)可視化與設計 / 70
3.1 預注意屬性 / 72
3.1.1 顏色 / 74
3.1.2 形式 / 74
3.1.3 空間位置 / 78
3.1.4 動勢 / 78
3.2 格式塔原則 / 79
3.2.1 相似性 / 79
3.2.2 接近性 / 79
3.2.3 封閉性 / 80
3.2.4 連接性 / 80
3.3 數(shù)據(jù)-墨水比 / 81
3.4 其他數(shù)據(jù)可視化設計問題 / 88
3.4.1 *小化目光移動 / 88
3.4.2 文本字體選擇 / 90
3.5 數(shù)據(jù)可視化設計中的常見錯誤 / 91
3.5.1 選擇錯誤的可視化類型 / 91
3.5.2 試圖顯示太多的信息 / 94
3.5.3 盲目采用Excel默認格式的圖表 / 95
3.5.4 預注意屬性過多 / 98
3.5.5 3D圖表的過度使用 / 99
總結(jié) / 100
術語解析 / 100
練習題 / 101
第4章 有目的地使用顏色 / 116
4.1 顏色與知覺 / 118
4.1.1 顏色的屬性：色調(diào)、飽和度和
?亮度 / 118
4.1.2 色彩心理學和色彩象征 / 119
4.1.3 感知色彩 / 120
4.2 配色方案和數(shù)據(jù)類型 / 122
4.2.1 分類配色方案 / 122
4.2.2 順序配色方案 / 123
4.2.3 發(fā)散配色方案 / 125
4.3 使用HSL顏色系統(tǒng)自定義顏色 / 127
4.4 使用顏色時的常見錯誤 / 131
4.4.1 不必要地使用顏色 / 132
4.4.2 使用過多的顏色 / 133
4.4.3 對比度不足 / 137
4.4.4 相關圖表之間不一致 / 138
4.4.5 忽視視力障礙者 / 139
4.4.6 不考慮傳遞方式 / 140
總結(jié) / 141
術語解析 / 141
練習題 / 142
第5章 變量的可視化 / 158
5.1 運用數(shù)據(jù)創(chuàng)建分布 / 160
5.1.1 分類數(shù)據(jù)的頻率分布 / 160
5.1.2 相對頻率和頻率百分比 / 162
5.1.3 定量數(shù)據(jù)的可視化分布 / 164
5.2 定量變量分布的統(tǒng)計分析 / 176
5.2.1 位置度量 / 176
5.2.2 變異度量 / 178
5.2.3 箱線圖 / 181
5.3 樣本統(tǒng)計中的不確定性 / 183
5.3.1 顯示在均值上的置信區(qū)間 / 184
5.3.2 顯示在比例上的置信區(qū)間 / 186
5.4 預測模型的不確定性 / 189
5.4.1 簡單線性回歸模型的預測區(qū)間的
?說明 / 189
5.4.2 時間序列模型的預測區(qū)間的
?說明 / 193
總結(jié) / 196
術語解析 / 196
練習題 / 198
第6章 可視化地探索數(shù)據(jù) / 211
6.1 探索性數(shù)據(jù)分析導論 / 213
6.1.1 Espléndido Jugo y Batido公司的
?例子 / 213
6.1.2 組織數(shù)據(jù)來促進探索 / 216
6.2 一次分析一個變量 / 220
6.2.1 探索分類變量 / 220
6.2.2 探索定量數(shù)據(jù) / 222
6.3 變量之間的關系 / 227
6.3.1 交叉表 / 227
6.3.2 兩個定量變量之間的關系 / 232
6.4 分析缺失數(shù)據(jù) / 242
6.4.1 缺失數(shù)據(jù)的類型 / 242
6.4.2 探索與缺失數(shù)據(jù)相關的規(guī)律 / 244
6.5 可視化時間序列數(shù)據(jù) / 246
6.5.1 以不同的時間頻率展示數(shù)據(jù) / 246
6.5.2 突出時間序列數(shù)據(jù)中的規(guī)律 / 249
6.5.3 整理數(shù)據(jù)以實現(xiàn)可視化 / 251
6.6 地理空間數(shù)據(jù)可視化 / 256
6.6.1 分級統(tǒng)計圖 / 256
6.6.2 變形地圖 / 259
總結(jié) / 260
術語解析 / 261
練習題 / 262
第7章 發(fā)揮數(shù)據(jù)可視化的影響力 / 271
7.1 了解你的受眾 / 274
7.1.1 受眾的需求 / 274
7.1.2 受眾的分析舒適度 / 276
7.2 了解你的信息 / 278
7.2.1 什么能幫助決策者 / 278
7.2.2 與數(shù)據(jù)共情 / 280
7.3 使用圖表敘事 / 285
7.3.1 選擇正確的圖表來敘事 / 285
7.3.2 使用預注意屬性來敘事 / 288
7.4 匯集力量：敘事和展示設計 / 291
7.4.1 亞里士多德的修辭學三角 / 291
7.4.2 弗賴塔格的金字
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數(shù)據(jù)可視化:數(shù)據(jù)探索和解釋 作者簡介
杰弗里·D·坎姆。杰弗里·D·坎姆是維克森林大學商學院Inmar主席和商業(yè)分析副院長。他出生于俄亥俄州辛辛那提市，擁有澤維爾大學（俄亥俄州）的學士學位和克萊姆森大學的博士學位。在加入維克森林大學之前，他曾在辛辛那提大學任教。他還是斯坦福大學(Stanford University)的訪問學者，達特茅斯學院(Dartmouth College)塔克商學院(Tuck School of business)的工商管理客座教授。坎姆博士在運營管理和市場營銷中應用優(yōu)化的一般領域發(fā)表了超過45篇論文。他的研究成果發(fā)表在《科學》、《管理科學》、《運籌學》、《應用分析INFORMS雜志》和其他專業(yè)期刊上。卡姆博士被任命為辛辛那提大學的Dornoff教學卓越研究員，他是2006年運籌學研究實踐教學INFORMS獎的獲得者。他是一個言行一致的堅定信徒，曾為許多公司和政府機構擔任運營研究顧問。從2005年到2010年，他擔任the INFORMS Journal on Applied Analytics(前身為Interfaces)的主編。2016年，Camm教授獲得了喬治·e·金博爾獎章(George E. Kimball Medal)，以表彰他對運管研究專業(yè)的貢獻。2017年，他被任命為INFORMS Fellow。
杰弗里·D·坎姆。杰弗里·D·坎姆是維克森林大學商學院Inmar主席和商業(yè)分析副院長。他出生于俄亥俄州辛辛那提市，擁有澤維爾大學（俄亥俄州）的學士學位和克萊姆森大學的博士學位。在加入維克森林大學之前，他曾在辛辛那提大學任教。他還是斯坦福大學(Stanford University)的訪問學者，達特茅斯學院(Dartmouth College)塔克商學院(Tuck School of business)的工商管理客座教授。坎姆博士在運營管理和市場營銷中應用優(yōu)化的一般領域發(fā)表了超過45篇論文。他的研究成果發(fā)表在《科學》、《管理科學》、《運籌學》、《應用分析INFORMS雜志》和其他專業(yè)期刊上。卡姆博士被任命為辛辛那提大學的Dornoff教學卓越研究員，他是2006年運籌學研究實踐教學INFORMS獎的獲得者。他是一個言行一致的堅定信徒，曾為許多公司和政府機構擔任運營研究顧問。從2005年到2010年，他擔任the INFORMS Journal on Applied Analytics(前身為Interfaces)的主編。2016年，Camm教授獲得了喬治·e·金博爾獎章(George E. Kimball Medal)，以表彰他對運管研究專業(yè)的貢獻。2017年，他被任命為INFORMS Fellow。
詹姆斯·j·科克倫。James J. Cochran是阿拉巴馬大學研究副院長、應用統(tǒng)計學教授和羅杰斯-斯比維學院研究員。他出生于俄亥俄州代頓市，在萊特州立大學(Wright State University)獲得學士、碩士和工商管理碩士學位，在辛辛那提大學(University of Cincinnati)獲得博士學位。自2014年以來，他一直在阿拉巴馬大學(The University of Alabama)工作，并在斯坦福大學(Stanford University)、塔爾卡大學(University of Talca)、南非大學(University of South Africa)和萊昂納德·德·芬奇(Pole Universitaire Leonard de Vinci)擔任訪問學者。Cochran博士在運籌學和統(tǒng)計方法的開發(fā)和應用方面發(fā)表了50多篇論文。他曾在《管理科學》、《美國統(tǒng)計學家》、《統(tǒng)計通訊——理論與方法》、《運籌學年鑒》、《歐洲運籌學雜志》、《組合優(yōu)化雜志》、《INFORMS應用分析雜志》、《統(tǒng)計與概率快報》等期刊發(fā)表文章。他曾獲得2008年INFORMS運籌學實踐教學獎、2010年Mu Sigma Rho統(tǒng)計教育獎和2016年美國統(tǒng)計協(xié)會沃勒杰出教學職業(yè)獎。他于2005年當選為國際統(tǒng)計研究所(International Statistics Institute)院士，2011年被任命為美國統(tǒng)計協(xié)會(American Statistical Association)院士，并于2017年被任命為INFORMS院士。他還在2014年獲得了美國統(tǒng)計協(xié)會(American Statistical Association)的創(chuàng)始人獎(Founders Award)和2015年的卡爾E.和平獎(Karl E. Peace Award)，并在2019年獲得了INFORMS總統(tǒng)獎(INFORMS President's Award)。Cochran博士大力倡導將有效的運籌學和統(tǒng)計學教育作為提高應用于實際問題質(zhì)量的手段，并在全球主持了教學效果研討會。他曾擔任許多公司和非營利組織的運營研究顧問。
邁克爾·j·弗萊。邁克爾·j·弗萊是辛辛那提大學卡爾·林德納商學院運營、商業(yè)分析和信息系統(tǒng)(OBAIS)教授和商業(yè)分析中心學術主任。他出生在德克薩斯州的基林，獲得了德克薩斯A&M大學的學士學位，以及密歇根大學的碩士和博士學位。2002年以來，他一直在辛辛那提大學(University of Cincinnati)工作，2014年至2018年擔任系主任，并被任命為Lindner研究員。他也是康奈爾大學和英屬哥倫比亞大學的客座教授。Fry教授在運籌學、制造與服務運營管理、運輸科學、海軍研究物流、IIE Transactions、重癥護理醫(yī)學和INFORMS Journal of Applied Analytics等期刊上發(fā)表了超過25篇研究論文。他任職于《生產(chǎn)和運營管理》、《INFORMS應用分析雜志》(前身為《接口》)和《體育定量分析雜志》等期刊的編輯委員會。他的研究興趣是將分析學應用于供應鏈管理、體育和公共政策運營等領域。為了他的研究，他與許多不同的組織合作，包括戴爾公司、星巴克咖啡公司、偉大的美國保險集團、辛辛那提消防部門、俄亥俄州選舉委員會、辛辛那提孟加拉虎和辛辛那提動物園和植物園。2008年，他被提名為丹尼爾·h·瓦格納運籌學實踐獎的決賽選手，他的兩項研究都得到了認可
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