书籍摘要

《Making Data Visual》是由Danyel Fisher和Miriah Meyer合著的一本关于数据可视化的实用指南。本书由O'Reilly Media于2018年出版，旨在帮助读者理解和应用数据可视化技术，以更好地洞察数据中的信息。

作者简介

• Danyel Fisher：微软研究院的高级研究员，专注于信息和数据可视化。他的研究背景是人机交互，致力于帮助用户通过可视化技术更好地理解数据。
• Miriah Meyer：犹他大学的助理教授，可视化设计实验室的负责人。她的研究重点是为研究人员和学者设计可视化工具，帮助他们理解复杂数据。她与多个领域的专家合作，包括生物学、地理学和文学。

内容概述

第一部分：数据可视化的基础

• 第1章：实现有效可视化的途径 本书开篇强调了选择或设计合适可视化方法的重要性，指出这通常是一个需要反复尝试的过程。作者通过实际案例，如微软的Hotmap项目，展示了如何通过可视化技术发现数据中的隐藏模式和异常。Hotmap项目通过热力图揭示了用户在地图工具中的行为模式，帮助团队改进了产品设计。

• 第2章：从问题到任务 本章介绍了如何将模糊的问题转化为具体的数据任务。以“如何识别优秀的电影导演”为例，作者详细阐述了如何通过定义具体的标准（如电影的评分和受欢迎程度）来细化问题，并将其转化为可操作的数据任务。

• 第3章：数据咨询、探索和原型设计 本章强调了与利益相关者合作的重要性，通过访谈和数据探索来获取深入的见解。作者介绍了数据咨询的技巧，包括如何识别关键利益相关者、进行有效的访谈以及快速迭代原型设计。

第二部分：可视化的设计与实现

• 第4章：可视化的组成部分 本章详细介绍了数据的维度和度量，以及如何将它们转化为可视化中的具体元素。通过一个虚构的公司ITIC的数据分析案例，作者展示了如何识别数据中的关键维度和度量，并将其应用于可视化设计。

• 第5章：单一视图 本章探讨了如何根据数据的特点选择合适的单一视图图表类型。作者通过多个实例，如直方图、散点图、线图等，展示了不同图表在展示数据分布、比较组间差异和揭示数据关系方面的优势。

• 第6章：多个和协调视图 本章介绍了如何通过多个协调视图（MLVs）来分析复杂数据集。作者讨论了小倍数、散点图矩阵、概览+细节、多形式视图和仪表板等设计模式，并提供了具体的实现方法和交互技巧。

第三部分：案例研究

• 第7章：通过可视化遥测数据改进软件 本章通过一个微软内部团队的案例，展示了如何通过可视化工具来分析软件性能数据。作者详细描述了从数据收集到最终可视化界面设计的整个过程，强调了可视化在软件性能优化中的关键作用。

• 第8章：可视化生物数据 本章描述了与哈佛医学院的一个团队合作的案例，展示了如何通过可视化技术来分析和理解复杂的生物数据。作者介绍了如何通过交互式可视化工具帮助科学家探索基因表达数据，并发现新的生物学见解。

书籍特色

• 实用性强：本书提供了从问题定义到可视化设计的完整流程，适用于数据分析师、研究人员和任何需要通过可视化理解数据的读者。
• 案例丰富：通过多个实际案例，展示了如何在不同领域应用数据可视化技术。
• 互动性：强调了与利益相关者的互动和反馈在可视化设计中的重要性，提供了具体的技巧和方法。

总结

本书总结了数据可视化的强大作用，强调了通过与利益相关者紧密合作、深入理解数据来源和用途，以及通过迭代的可视化设计过程，可以有效地从数据中提取有价值的见解。作者希望本书能够激发读者对数据可视化的兴趣，并帮助他们在实际工作中应用这些技术。

《Making Data Visual》是一本全面而实用的指南，适合任何希望提高数据可视化技能的读者。通过本书，读者将能够更好地理解和应用数据可视化技术，从而从数据中提取更有价值的见解。