关于数据可视化,想知道的都在这里!

2022-11-11 10:11:59 浏览数 (1)

大家好,我是才哥。

了解我的朋友应该知道咱们是非常喜欢玩转数据可视化的,咱们公众号有关数据可视化的原创文章超过30多篇。

今天,我们分享关于数据可视化非常系统性介绍的文,同时也推荐一本新书《更好的数据可视化指南》,反正我看了目录是非常的喜欢。大概就是会从几个方面罗列不同的可视化图表的归类、实战场景等等,未来我也将使用Python等工具去演示如何实现这些可视化图表。

当然了,本次我也找咱们电子工业出版社杨老师申请了3本书籍作为粉丝福利送给大家,文末留言即可参与哈!!

  • 分析数据,得出结论;做一张图表,把它粘贴到报告中,再配上说明文字;写一个平平无奇的标题,比如“图1. 平均收入,1990—2020年”;另存为PDF格式,把它发送出去?
  • 你也许会用几个月甚至几年的时间来整理和分析数据并写出报告,但设计数据图表所用的时间要少得多?
  • 你可能会打开一个类似于Excel的软件,粘贴数据,单击下拉菜单,选择一张使用过数十次甚至上百次的图表,采用默认格式,并将其粘贴到报告中?
  • 又或者,你执着于制作一张酷炫、华丽、夺目的数据图表,于是Excel、Tableau、R、Python等软件齐齐上阵,就是为了生成一张看上去很漂亮的图表,却没有真正从源头上厘清在什么情况下使用什么图表效果?

(数据初稿)

在这个过程中,你有没有停下来思考过,在传递信息时最重要的是什么?

是受众!

人们会读你的报告,会听你谈论你的研究内容。

(简单的数据呈现)

然而,许多人不愿花时间去思考,如何更好地展示自己的洞见。

大家都是在用一些简单而俗套的方法,这是为什么呢?

  • 觉得自己缺乏技术能力或设计基础来创建复杂、有趣的图表?
  • 担心把时间花在数据图表的呈现上不值得,因为你的领导或其他人认为这不值得花时间?
  • ……

(优化后的信息图)

大多数人认为他们的读者会“明白”,就好像每个人都看过这个内容上百遍似的。

但是,许多读者,尤其是那些有权做出改变或实施政策的人,可能从未见过这个内容。

(好的数据呈现可以引起政策实施者的注意)

在这种情况下(可能是大多数情况),仔细考虑数据如何呈现与数据本身一样重要。

如果你也想让你的图表更有影响力,下次打开Excel、Tableau、R或其他这类软件时,不再拘泥于下拉菜单或导航菜单里的图表,那么可以看看《更好的数据可视化指南》这本书!

这是一本关于如何更好、更有效地进行数据可视化的书。它的目的是提升你的图表素养,扩充你的图表工具箱

本书将指导你选择最适合展示相关数据的图表,并有效地传递你想传达的信息。

心法:5大设计原则,高屋建瓴

作者根据心理学原理,总结出数据可视化的“心法”:数据图表设计的5大原则

书中所有的技巧都建立在扎实的基本功之上,作者开篇就介绍了可视化的基本原理,我们的眼睛是怎么识别事物的,为什么我们的视线会先注意到画面上的某些部分?这真的是我们自主选择的结果吗?

当你理解了这5大设计原则,并将其融会贯通,你就能深入掌握数据可视化的精髓,进而可以开始创造属于你自己的可视化图表。

全面:80多种数据图表,一网打尽

本书涵盖了市面上绝大部分数据图表,分为比较、时间、分布、地缘、关系、构成、定性和表格8大类别,共计80多种数据图表

每种数据图表进行了详细的应用说明,轻松让你了解这类数据图表适合于使用在什么场合,达到什么目的!

如果你身处数据可视化领域,在翻阅这些图表时,会恍惚间有种“一书在手,天下我有”的霸气!

实用:500多个案例,快速上手

一本工具书,如果案例太少,很难学会其中的“精妙之处”,而这本书的一大特点就是案例多!

500多个可视化案例,供你见招拆招,让你神功可成!

不只是简单的图表表达,还有更多新鲜变化

子弹图、气泡图、嵌套气泡图案例展示

折线图的一个变体是凹凸图,显示排名随时间的变化

如果你想从万千数据中“看出”规律,或识别出数据背后的可能“模式”,以帮助你思考和决策。

如果你想站在一个更高的维度来思考数据可视化,而不仅仅是操作用数据图表软件。

如果你想拥有一本案头书,当需要使用图表时,可以像“词典”一样,供你检索适用的图表。

那么,这本《更好的数据可视化指南》就是你的最佳选择!

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