简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 数据可视化
• 信息图表
• 数据分析
• 设计
• 图表设计
• 数据呈现
• 可视化
• 书籍
• 案例
• Playful Data

店铺： 高色调图书专营店

出版社： sandu

ISBN：9789887852711

商品编码：24218864714

包装：精装

丛书名： 好玩的数据信息图与数据可视化

外文名称：Playful Data

出版时间：2018-01-01

正文语种：英文

描述信息

【内容简介】

---

《好玩的数据：信息图与数据可视化设计》将告诉你平面设计师、插画师、艺术家乃至科学家是如何运用可视化设计来表现信息和数据的。平凡的数据在他们的笔下变得活灵活现；好玩的插画清晰地传达信息，同时注重设计的法则：色彩的协调性、图象的关联性、文本的可读性以及主次信息的等级性等。本书分为四大章节：数据统计图、流程图、地图以及指示说明图。书中收录的100多个项目中，有些数据的获得是基于严谨和精确的科学实验，真实可靠；有些则是设计师出于好奇和兴趣而做的假设和试验，玩味十足。在信息碎片化的高速时代，你的案头需要这一本书，告诉你如何玩转数据！

【目录】

---

【内页展示】

---

探索数据叙事的新维度：从枯燥报告到引人入胜的视觉盛宴 图书名称： 暂定为《数据之美：构建有效、引人注目的信息可视化叙事》 图书简介： 我们生活在一个数据爆炸的时代，信息以前所未有的速度和体量涌现。然而，海量的数据本身并不等同于深刻的洞察。如何将冷冰冰的数字转化为易于理解、令人信服的故事，是现代社会对信息处理者提出的核心挑战。本书《数据之美：构建有效、引人注目的信息可视化叙事》旨在提供一个全面而实用的框架，指导读者超越基础的图表制作，迈入高级数据叙事的殿堂。 本书并非一本简单的软件操作指南，它更侧重于设计哲学、认知心理学在可视化中的应用，以及如何构建一个围绕数据驱动的叙事结构。我们深信，优秀的可视化不仅仅是“看起来漂亮”，它必须是高效的、准确的，并且能够引导观众的思考。 第一部分：理解数据可视化的基石——认知与感知 本部分深入探讨了人类如何处理视觉信息的基础科学。我们将从人眼和大脑对颜色、形状、空间和运动的反应机制入手，阐述为何某些图表比其他图表更有效。 视觉的等级制度： 探索普特（Preattentive Attributes，如颜色、大小、方向）在引导注意力中的关键作用。了解如何利用这些预注意力特征，确保观众在扫描图表时，首先捕获到最重要的信息点。 图表选择的理性依据： 详细分析不同数据关系（比较、分布、构成、关系）对应最适宜的图表类型。讨论传统柱状图、折线图的局限性，并引入更高级的替代方案，例如桑基图、热力图、和弦图在特定情境下的应用。 消除认知负荷： 讲解“信息墨水比”的原则，如何通过精简不必要的装饰（Chartjunk）来提高信息的传输效率。重点分析装饰性元素对数据理解造成的干扰，以及如何通过留白和清晰的布局来优化阅读体验。 第二部分：从数据到叙事——结构化你的视觉故事 数据可视化成功的关键在于其叙事能力。本部分将指导读者如何将数据分析的结果，转化为一个逻辑清晰、富有冲击力的视觉故事线。 定义核心信息（The “So What?”）： 在动手设计图表之前，明确你希望观众看完图表后能够得出的结论。本书提供了一套“结论先行”的结构化思维导图，帮助设计者聚焦核心洞察。 构建叙事流： 教授如何使用多个图表或复杂的仪表板来构建一个渐进式的解释过程。这包括建立背景 → 呈现问题 → 深入分析 → 提出解决方案的经典叙事模式在数据可视化中的体现。 利用上下文和注解： 强调注解（Annotation）在数据叙事中的不可替代性。讨论如何使用文本、箭头、高亮区域等工具，在图表上“画出”你想让观众看到的部分，引导其发现隐藏的关联。 第三部分：高级视觉设计技巧与现代趋势 本部分将目光投向当代数据可视化的前沿实践，探讨如何利用现代设计语言，使数据呈现既专业又具有艺术感。 色彩心理学与伦理： 深入探讨色彩在数据传达中的双重作用——增强美感和引发情感。重点讲解如何避免不恰当的配色（例如，对色盲群体的考量），以及如何根据数据类型（定性、定量、顺序）选择最佳的色板。 排版与层级： 分析高质量的字体选择如何影响图表的权威性和可读性。讲解如何通过字号、粗细和位置来建立清晰的信息层级，确保标题、标签和数据点之间的关系一目了然。 交互式设计的原则（非编程导向）： 虽然本书侧重于静态叙事，但我们也会讨论交互式设计的核心思想，例如“概览+细节”（Overview + Detail）的展示模式，以及如何为静态图表预设最佳的“聚焦”视角，为潜在的动态展示打下理论基础。 处理复杂数据集的挑战： 探讨如何有效地可视化高维数据、时间序列的复杂变动，以及地理空间数据。介绍如小多图（Small Multiples）、矩阵图等强大工具的应用场景和设计注意事项。 第四部分：实践与反思——从错误中学习 本部分通过一系列“反面教材”和“优秀案例”的对比分析，强化读者的批判性思维。 “陷阱”图表剖析： 系统梳理并拆解那些常见但具有误导性的图表设计，例如3D图表的滥用、不当的Y轴截断、以及误导性的面积比较等。 设计流程的迭代： 提供一个可重复执行的设计流程，从最初的数据探索、草图绘制、原型制作到最终的精修，确保设计过程是系统化和数据驱动的，而非凭感觉行事。 本书的受众对象： 本书适合所有需要用数据进行有效沟通的专业人士，包括数据分析师、市场营销人员、商业智能（BI）开发者、记者、研究人员以及任何对信息美学有追求的爱好者。它不要求读者具备深厚的编程或统计学背景，但要求对“清晰传达”有强烈的愿望。 通过阅读《数据之美》，你将学会的不是简单地制作图表，而是如何像一位优秀的讲故事者一样，利用视觉语言，让你的数据拥有生命力和影响力。 读者将掌握将复杂性转化为简洁、将信息转化为洞察的艺术和科学。

评分☆☆☆☆☆

这本《Playful Data：好玩的数据信息图与数据可视化 信息图表设计案例方案书籍》的封面设计简直是视觉盛宴，那种大胆的用色和充满趣味性的插画风格，一下子就把我从枯燥的数据世界里拉了出来。拿到书的那一刻，我首先被那种触感吸引了——纸张的质感非常棒，拿在手里沉甸甸的，感觉像是在翻阅一本精品艺术画册而非技术书籍。书中的排版布局也极其考究，没有那种传统技术书的刻板和拥挤感，留白恰到好处，每一页都像精心布置的展览空间，让信息和设计元素和谐共存。我特别欣赏作者在介绍每一个案例时所采用的叙事方式，它不是简单地罗列技术参数，而是深入挖掘了“为什么”要用这种方式来呈现数据，这种对设计背后的思考过程的呈现，极大地提升了阅读的深度。光是看前几章那些充满创意的图表样式，就已经让我脑洞大开，很多过去我认为不可能用趣味方式表达的复杂概念，在这本书里都找到了优雅且易懂的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验简直是一场酣畅淋漓的思维冒险。它不像教科书那样需要你硬着头皮啃完每一页，而更像是一本激发灵感的杂志，你可以随时翻到任何一页，都能立刻获得新的启发。我特别喜欢它对“信息密度与留白艺术”的探讨。在当前信息爆炸的时代，如何既保持信息的完整性，又不让读者感到信息过载，是一个巨大的挑战。这本书提供了一套非常成熟的原则和大量实践佐证，教你如何通过精心设计的留白来突出重点，如何通过层次结构来引导读者的视线，让信息传递的路径清晰可见。这种对细节的极致追求，体现了作者对设计原理的深刻理解，而不是盲目追求花哨的特效。每次合上书本，我都会感到自己的“审美阈值”被抬高了一个层次，对“什么是好的信息呈现”有了更深刻的体悟。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我原本对这类“设计导向”的数据书抱持一丝怀疑态度，总觉得它们可能更偏向美学，实用性欠佳。然而，翻阅这本书后，我的看法彻底改变了。它巧妙地平衡了艺术感与工程学的需求。书中的“案例方案”部分简直是实战宝典，它详细剖析了从数据清洗、主题确立到最终视觉呈现的每一步决策链条。比如，书中解析了一个关于城市交通流量的复杂数据集的可视化方案，它没有选择传统的折线图或热力图，而是构建了一个拟物化的“数据河流系统”，这种结合了创意思维与严谨逻辑的解决方案，让我看到了将复杂系统简单化的强大力量。我发现自己开始不自觉地用书中的方法去审视手头上的工作报告，那种全新的视角让人兴奋，仿佛打开了一扇通往高效沟通的大门。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚入行的数据分析师，我常常为如何将那些冰冷、庞大的数字变得“可口”而头疼。这本书带来的冲击力是颠覆性的。它并非提供了一堆生硬的软件操作指南，而是像一位经验丰富的设计导师在手把手地教你如何培养“数据叙事感”。我尤其被书中关于“情绪化数据可视化”的章节所吸引。作者探讨了如何通过色彩心理学、形状联想以及动态效果的微小调整，来引导读者的情感共鸣，而不是仅仅停留在信息的传递上。这种从“看数据”到“感受数据”的转变，对我来说是质的飞跃。书中大量的“Before & After”对比案例，直观地展示了平庸设计和出色设计之间的巨大鸿沟，这种直观的冲击力比任何理论说教都来得有效。它教会我，好的数据可视化不仅仅是准确，更重要的是激发好奇心和记忆点。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于数据可视化的书籍很多，但大多要么过于偏重技术工具，要么过于空泛地谈论理论。这本书的独特之处在于它的“案例驱动”教学法，并且这些案例都选取得非常具有代表性和启发性。它没有回避那些处理非结构化数据或模糊概念的难题，而是直接将这些难题作为设计的起点。例如，书中对“用户情感地图”的可视化解析，其处理多维度情感数据的能力令人印象深刻。它不仅仅展示了最终的图表成品，更重要的是，它详细拆解了作者如何从最初的模糊需求，一步步提炼出最核心的表达诉求，并最终将抽象的情绪转化为可感知的视觉元素。这种“从需求到视觉”的全景式解析，对于任何希望提升报告影响力、渴望在众多信息中脱颖而出的专业人士来说，都是一份不可多得的实战指南，它带来的价值远超书本本身的定价。