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數據可視化:數據探索和解釋 版權信息
- ISBN：9787111750895
- 條形碼：9787111750895 ; 978-7-111-75089-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據可視化:數據探索和解釋 本書特色
本書旨在向讀者介紹數據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據、如何構建數據儀表盤、如何以令人信服的方式用數據直觀地解釋概念和結果等內容。當今社會，數據驅動著經濟的發展，這些概念對分析師、自然科學家、社會科學家、工程師、醫療專業人士、商業專業人士以及幾乎所有需要與數據交互的人來說都變得越來越重要。
數據可視化:數據探索和解釋 內容簡介
《數據可視化:用數據探索和解釋》旨在向本科生和研究生介紹數據可視化的新實踐。這是為大學課程設計的首批數據可視化書籍之一。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，如何探索數據的視覺，以及如何以令人信服的方式用數據解釋概念和結果。這本書解釋了數據可視化的“為什么”和“如何”。也就是說，這本書通過有趣的例子對數據可視化的指導原則提供了清晰的解釋。
數據可視化:數據探索和解釋 目錄
第1章 入門 / 1
1.1 分析概述 / 2
1.2 為什么將數據可視化 / 3
1.2.1 用于探索的數據可視化 / 3
1.2.2 用于解釋的數據可視化 / 5
1.3 數據類型 / 6
1.3.1 定量數據和分類數據 / 7
1.3.2 橫截面數據和時間序列
?數據 / 7
1.3.3 大數據 / 8
1.4 實踐中的數據可視化 / 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 / 15
術語解析 / 16
練習題 / 17
第2章 選擇圖表類型 / 23
2.1 定義數據可視化的目標：
??選擇合適的圖表 / 25
2.2 在Excel中創建與編輯圖表 / 26
2.2.1 在Excel中創建圖表 / 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 / 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 / 54
術語解析 / 55
練習題 / 56
第3章 數據可視化與設計 / 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 數據-墨水比 / 81
3.4 其他數據可視化設計問題 / 88
3.4.1 *小化目光移動 / 88
3.4.2 文本字體選擇 / 90
3.5 數據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 / 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、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 配色方案和數據類型 / 122
4.2.1 分類配色方案 / 122
4.2.2 順序配色方案 / 123
4.2.3 發散配色方案 / 125
4.3 使用HSL顏色系統自定義顏色 / 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 / 141
術語解析 / 141
練習題 / 142
第5章 變量的可視化 / 158
5.1 運用數據創建分布 / 160
5.1.1 分類數據的頻率分布 / 160
5.1.2 相對頻率和頻率百分比 / 162
5.1.3 定量數據的可視化分布 / 164
5.2 定量變量分布的統計分析 / 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 樣本統計中的不確定性 / 183
5.3.1 顯示在均值上的置信區間 / 184
5.3.2 顯示在比例上的置信區間 / 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間的
?說明 / 189
5.4.2 時間序列模型的預測區間的
?說明 / 193
總結 / 196
術語解析 / 196
練習題 / 198
第6章 可視化地探索數據 / 211
6.1 探索性數據分析導論 / 213
6.1.1 Espléndido Jugo y Batido公司的
?例子 / 213
6.1.2 組織數據來促進探索 / 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 探索定量數據 / 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 分析缺失數據 / 242
6.4.1 缺失數據的類型 / 242
6.4.2 探索與缺失數據相關的規律 / 244
6.5 可視化時間序列數據 / 246
6.5.1 以不同的時間頻率展示數據 / 246
6.5.2 突出時間序列數據中的規律 / 249
6.5.3 整理數據以實現可視化 / 251
6.6 地理空間數據可視化 / 256
6.6.1 分級統計圖 / 256
6.6.2 變形地圖 / 259
總結 / 260
術語解析 / 261
練習題 / 262
第7章 發揮數據可視化的影響力 / 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 與數據共情 / 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 為什么將數據可視化 / 3
1.2.1 用于探索的數據可視化 / 3
1.2.2 用于解釋的數據可視化 / 5
1.3 數據類型 / 6
1.3.1 定量數據和分類數據 / 7
1.3.2 橫截面數據和時間序列
?數據 / 7
1.3.3 大數據 / 8
1.4 實踐中的數據可視化 / 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 / 15
術語解析 / 16
練習題 / 17
第2章 選擇圖表類型 / 23
2.1 定義數據可視化的目標：
??選擇合適的圖表 / 25
2.2 在Excel中創建與編輯圖表 / 26
2.2.1 在Excel中創建圖表 / 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 / 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 / 54
術語解析 / 55
練習題 / 56
第3章 數據可視化與設計 / 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 數據-墨水比 / 81
3.4 其他數據可視化設計問題 / 88
3.4.1 *小化目光移動 / 88
3.4.2 文本字體選擇 / 90
3.5 數據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 / 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、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 配色方案和數據類型 / 122
4.2.1 分類配色方案 / 122
4.2.2 順序配色方案 / 123
4.2.3 發散配色方案 / 125
4.3 使用HSL顏色系統自定義顏色 / 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 / 141
術語解析 / 141
練習題 / 142
第5章 變量的可視化 / 158
5.1 運用數據創建分布 / 160
5.1.1 分類數據的頻率分布 / 160
5.1.2 相對頻率和頻率百分比 / 162
5.1.3 定量數據的可視化分布 / 164
5.2 定量變量分布的統計分析 / 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 樣本統計中的不確定性 / 183
5.3.1 顯示在均值上的置信區間 / 184
5.3.2 顯示在比例上的置信區間 / 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間的
?說明 / 189
5.4.2 時間序列模型的預測區間的
?說明 / 193
總結 / 196
術語解析 / 196
練習題 / 198
第6章 可視化地探索數據 / 211
6.1 探索性數據分析導論 / 213
6.1.1 Espléndido Jugo y Batido公司的
?例子 / 213
6.1.2 組織數據來促進探索 / 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 探索定量數據 / 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 分析缺失數據 / 242
6.4.1 缺失數據的類型 / 242
6.4.2 探索與缺失數據相關的規律 / 244
6.5 可視化時間序列數據 / 246
6.5.1 以不同的時間頻率展示數據 / 246
6.5.2 突出時間序列數據中的規律 / 249
6.5.3 整理數據以實現可視化 / 251
6.6 地理空間數據可視化 / 256
6.6.1 分級統計圖 / 256
6.6.2 變形地圖 / 259
總結 / 260
術語解析 / 261
練習題 / 262
第7章 發揮數據可視化的影響力 / 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 與數據共情 / 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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數據可視化:數據探索和解釋 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？材凡┦吭谶\營管理和市場營銷中應用優化的一般領域發表了超過45篇論文。他的研究成果發表在《科學》、《管理科學》、《運籌學》、《應用分析INFORMS雜志》和其他專業期刊上？凡┦勘蝗蚊鼮樾列聊翘岽髮W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？材凡┦吭谶\營管理和市場營銷中應用優化的一般領域發表了超過45篇論文。他的研究成果發表在《科學》、《管理科學》、《運籌學》、《應用分析INFORMS雜志》和其他專業期刊上？凡┦勘蝗蚊鼮樾列聊翘岽髮W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博士在運籌學和統計方法的開發和應用方面發表了50多篇論文。他曾在《管理科學》、《美國統計學家》、《統計通訊——理論與方法》、《運籌學年鑒》、《歐洲運籌學雜志》、《組合優化雜志》、《INFORMS應用分析雜志》、《統計與概率快報》等期刊發表文章。他曾獲得2008年INFORMS運籌學實踐教學獎、2010年Mu Sigma Rho統計教育獎和2016年美國統計協會沃勒杰出教學職業獎。他于2005年當選為國際統計研究所(International Statistics Institute)院士，2011年被任命為美國統計協會(American Statistical Association)院士，并于2017年被任命為INFORMS院士。他還在2014年獲得了美國統計協會(American Statistical Association)的創始人獎(Founders Award)和2015年的卡爾E.和平獎(Karl E. Peace Award)，并在2019年獲得了INFORMS總統獎(INFORMS President's Award)。Cochran博士大力倡導將有效的運籌學和統計學教育作為提高應用于實際問題質量的手段，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、商業分析和信息系統(OBAIS)教授和商業分析中心學術主任。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、重癥護理醫學和INFORMS Journal of Applied Analytics等期刊上發表了超過25篇研究論文。他任職于《生產和運營管理》、《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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