第1章 論美
Noah Iliinsky
何為美
學習經典
如何實現美麗
預期的信息
付諸實踐
結束語
第2章 曾經的堆疊時間序列
Matthias Shapiro
問題 + 可視化數據 + 場景 = 故事
創建有效的可視化的步驟
可視化創建實踐
結束語
第3章 Wordle
Jonathan Feinberg
Wordle的起源
Wordle如何工作
Wordle是優秀的信息可視化嗎
如何真正使用Wordle
結束語
緻謝
參考文獻
第4章 色彩：數據可視化的“灰姑娘”
Michael Driscoll
為什麼在數據圖像中使用色彩
亮度作為恢復局部密度的方法
展望未來：關於動畫
方法
結束語
參考文獻和補充閱讀
第5章 信息映射：重新設計紐約地鐵圖
Eddie Jabbour（Julie Steele執筆）
需要更好的工具
迴憶在倫敦
紐約之“殤”
好的工具衍生更好的工具
尺寸隻是一個因素
從迴顧到展望
紐約獨特的復雜性
地理即關係
砍掉“雞毛蒜皮”的東西
結束語
第6章 飛行模式：深入探索
Aaron Koblin和Valdean Klump
技術和數據
色彩
動嚮
異常和錯誤
結束語
緻謝
第7章 你的選擇揭示你是誰：社會模式的挖掘和可視化
Valdis Krebs
早期社交圖
Amazon的書籍購買數據的社交圖
結束語
參考文獻
第8章 美國參議院社交圖（1991～2009）的可視化
Andrew Odewahn
創建可視化
收集原始數據
産生的故事
什麼使它美麗
什麼使它醜陋
參考文獻
第9章 鳥瞰圖：搜索和發現
Todd Holloway
可視化技術
YELLOWPAGESCOM
Netfl x奬項
創建自己的可視化
結束語
參考文獻
第10章 從社交網絡可視化的混雜之中尋找美麗的感悟
Adam Perer
社交網絡可視化
誰想要對社交網絡進行可視化
Soc alAct on的設計
案例研究：從混亂到美麗
參考文獻
第11章 美麗的曆史：對維基百科可視化
Martin Wattenberg 和 Fernanda Viégas
描述分組編輯
數據
曆史流的實際作用
染色圖：一次對一個人進行可視化
結束語
第12章 把錶轉換成樹：把並行集發展成意義深遠的項目
Robert Kosara
分類數據
並行集
可視化重設計
新的數據模型
數據庫模型
樹結構增長
現實世界中的並行集
結束語
參考文獻
第13章 “X byY”的設計：奧地利電子藝術節檔案的信息美學探索
Moritz Stefaner
簡介和概念
瞭解數據形勢
探索數據
初次可視化草圖
最終産品
結束語
緻謝
參考文獻
第14章 矩陣探秘
Maximilian Schich
越多越好嗎
把數據庫看做網絡
可見的數據模型定義
網絡維度
矩陣“縮小鏡”
減少復雜性
矩陣操作進階
改善後的矩陣
數據規模擴大
深層次應用
結束語
緻謝
參考文獻
第15章 1994年：基於《紐約時報》上的文章搜索API的數據探索
Jer Thorp
獲取數據：文章搜索API
管理數據：使用Process ng編程語言
三個簡單的步驟
維度搜索
連接
結束語
第16章 《紐約時報》的一天
Michael Young 和 Nick Bilton
收集一些數據
數據清洗
Python、Map/Reduce和Hadoop
可視化的第一步
剛剛處理的數據哪去瞭
場景1，步驟1
場景1，步驟2
可視化的第二步
可視化比例和其他可視化優化
使定時拍攝能夠正常工作
生成的視頻有什麼用
結束語
緻謝
第17章 深入揭秘復雜係統
Lance Putnam、Graham Wakef ield、Haru Ji、Basak Alper、
Dennis Adderton 和JoAnn Kuchera-Morin
多模式“競技場”
創造性思維的路綫圖
項目探討
結束語
參考文獻
第18章 解剖可視化：真正的黃金標準
Anders Persson
背景
對法醫工作的影響
虛擬屍檢流程
虛擬屍檢的未來
結束語
參考文獻和擴展閱讀
第19章 動畫可視化：機遇和缺點
Danyel Fisher
動畫原則
科學可視化中的動畫
從卡通中學習
用動畫進行的探索效率更低
展現不是探索
動畫類型
用DynaV s製作的舞颱動畫
動畫原則
結束語：是否采用動畫
擴展閱讀
緻謝
參考文獻
第20章 帶索引的可視化
Jessica Hagy
可視化：是一頭“大象”
可視化：是一門藝術
可視化：是一種商務
可視化：是永恒的
可視化：此時此刻
可視化：是編碼的
可視化：是清晰的
可視化：是可學習的
可視化：是一個流行語
可視化：是一個機遇
作者簡介
· · · · · · (收起)
具體描述
《數據可視化之美》內容簡介：可視化是數據描述的圖形錶示，旨在一目瞭然地揭示數據中的復雜信息。可視化的典型如紐約地鐵圖和人腦圖。成功的可視化的美麗之處既在於其藝術設計，也在於其通過對細節的優雅展示，能夠有效地産生對數據的洞察和新的理解。
在《數據可視化之美》中，20多位可視化專傢包括藝術傢、設計師、評論傢、科學傢、分析師、統計學傢等，展示瞭他們如何在各自的學科領域內開展項目。他們共同展示瞭可視化所能實現的功能以及如何使用它來改變世界。在《數據可視化之美》中，你將：
通過簡單的可視化實踐探索講故事的重要性。
瞭解顔色如何傳達我們尚未充分意識到而大腦已經識彆齣的信息。
發現我們購買的書籍和我們的交際圈如何揭示內心的自我。
通過對民航交通的可視化探索識彆航空旅行的混亂的一種方法。
揭秘研究人員如何調查未知問題，包括從最初的草圖到發錶的論文。
點擊鏈接進入o'reilly之美係列：
《代碼之美》
《項目管理之美》
《架構之美》
《團隊之美》
《測試之美》
《數據之美》
《安全之美》
《數據可視化之美》
用戶評價
##精彩案例呈現就完全不枯燥瞭
評分##紐約時報的一天這章是我現在的工作，嗯，書沒有白讀。關於社交網絡的算法讓我第一次理解推薦係統的算法的本質。
評分##紐約地鐵、Amazon的書籍購買推薦及屍檢三個case比較有趣。
評分##售價89好貴啊＝。＝雖然內容物超所值而且還是圖書館藉的……都是案例，值得一看。
評分##:TP311.13/170
評分##紐約時報的一天這章是我現在的工作，嗯，書沒有白讀。關於社交網絡的算法讓我第一次理解推薦係統的算法的本質。
評分##紐約地鐵、Amazon的書籍購買推薦及屍檢三個case比較有趣。
評分##一本文集，主題比較分散，能夠看到很多與可視化應用相關的絕妙例子，但為實踐帶來啓發的乾貨不多。
評分##有些挺有意思，每一篇的作者都是專傢，可惜我看的是個網絡掃描版，沒色彩，悲催。中文翻譯這個事情，我真是不明白，需要把“google”翻譯成“百度”嗎？需要把“English”翻譯成“漢語”嗎？不會顯得很弱智麼？
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