Python数据可视化

(印度)科斯·拉曼

评分 5.8分

ggplot2

Hadley Wickham

评分 8.8分

This book describes ggplot2, a new data visualization package for R that uses the insights from Leland Wilkison''s Grammar of Graphics to create a powerful and flexible system for creating data graphi

Python数据可视化：基于Bokeh的可视化绘图

屈希峰

评分 5.5分

Python是数据分析领域的主要技术和工具，Bokeh目前在Github的的Python数据可视化库上的排名独占鳌头，已经超过Matplotlib，因为动态、美观、易用等特性广受追捧！ 这是一本适合零基础读者快速入门并掌握Bokeh的实战指南，作者是Bokeh的先驱用户和 布道者，实践经验丰富。本书从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用，不涉及复杂的数据处理和算法，

Python数据可视化之美：专业图表绘制指南（全彩）

张杰

评分 6.7分

信息图表设计入门

[日]樱田润

评分 7.2分

《信息图表设计入门》是一本信息图表制作的实用入门书。信息视觉化是一种潮流，无论是商业宣传活动、专业设计领域还是制作供非专业人士阅读的材料，信息图表都能通过视觉的力量将信息更直观地传递给通过视觉的力量将信息更直观地传递给可视化的传播形式。 《信息图表设计入门》汇集了大量信息图表与可视化的实践案例，通过对信息图表设计的基础认识，从信息的收集筛选、应用情景，构思方式、追加视觉表现到信息图表的设计模式、制

Python数据分析：基于Plotly的动态可视化绘图

孙洋洋 等

评分 0.0分

随着信息技术的发展和硬件设备成本的降低，当今的互联网存在海量的数据，要想快速从这些数据中获取更多有效的信息，数据可视化是重要的一环。对于Python语言来说，比较传统的数据可视化模块是Matplotlib，但它存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化方面的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富

Python Data Visualization Cookbook

Igor Milovanovic

评分 0.0分

Wine Folly

Madeline Puckette, Justin Hammack

评分 8.8分

重返宋词现场

王兆鹏 肖鹏

评分 8.5分

这是一本与众不同的宋词读本。全书采撷八位宋朝代表性词人（范仲淹、苏试、辛弃疾、欧阳修、贺铸、秦观、张孝祥、姜夔）的八篇广为传诵的经典名篇为样本，借助现代科技手段，进行深细阅读。运用大量的现场图片、卫星地图、方位示意图，以及对调查细节的描述，试图带领读者进入历史的物理空间 ，找回词家真实的心灵现场，还原其不同的人生阶段，反观词家人生志趣、德行功业、胸襟伟志。读其词，知其人，晓其事，懂其心，感受最深情

Exploratory Social Network Analysis with Pajek

Wouter de Nooy, Andrej Mrvar, Vladimir Batagelj

评分 9.3分

This is the first textbook on social network analysis integrating theory, applications, and professional software for performing network analysis (Pajek). Pajek software and datasets for all examples

Beautiful Evidence

Edward R. Tufte

评分 8.6分

Science and art have in common intense seeing, the wide-eyed observing that generates visual information. Beautiful Evidence is about how seeing turns into showing, how data and evidence turn into exp

数据之美

[美] 邱南森 (Nathan Yau)

评分 7.5分

这是一本教我们如何制作完美可视化图表，挖掘大数据背后意义的书。作者认为，可视化是一种媒介，向我们揭示了数据背后的故事。他循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。本书让我们知道了如何理解数据可视化，如何探索数据的模式和寻找数据间的关联，如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式，有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些工具各有怎样的利弊。 作者给我们提供了丰富的可视化

CiteSpace

李杰, 陈超美

评分 7.8分

CiteSpace

陈超美, 李杰

评分 7.8分

爱上Processing

Gasey Reas & Ben Fry

评分 7.9分

Processing最初是面向艺术家和设计师开发的程序。由Casey Reas和Ben Fry编著的《爱上Processing》适合零基础的初学者。《爱上Processing》的1～6章介绍了Processing的基础用法，而7～10章则结合计算机高级编程语言的基础知识，通过示例让初学者更加透彻地理解编程的逻辑思路以及语言。第11章结合Arduino物理模块进行了延伸。《爱上Processing》

一本书玩转信息图制作

海天电商金融研究中心

评分 0.0分

The Wall Street Journal Guide to Information Graphics

Dona M. Wong

评分 9.1分

Here, the news graphics director at "The Wall Street Journal" gives a step-by-step guide to executing clear and concise graphics for everyone from the average PowerPoint user to the sophisticated prof

数据可视化分析(Excel2016+Tableau普通高等教育计算机系列规划教材)

编者:吕峻闽//张诗雨

评分 0.0分

数据之魅

（美）Philipp K. Janert

评分 7.5分

《数据之魅：基于开源工具的数据分析》结合作者多年来从事数据分析工作的丰富经验，阐述了数据分析所涉及的概念和方法。本书四部分19章，主题包括如何通过图表来观察数据，如何通过各种建模方法来分析数据，然后着重阐述如何进行数据挖掘，最后强调数据分析在商业和金融等领域的实际应用。本书包含大量的模拟过程及结果展示，并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。通过本书的阅读，读者可以清楚地了解这些方法的实际

可视化量化金融

迈克尔·洛夫雷迪 (Michael Lovelady)

评分 0.0分

编辑推荐 现代量化金融揭秘！ 为每个投资者、金融界专业人士和学生提供一种更简单、可视化的方法 目前虽然大多数投资者已经意识到传统投资策略及金融工具的不足。但是，他们明智地不去碰那些自己不了解的证券投资工具。令人遗憾的是，基于量化金融的选择性投资工具受困于复杂的高等数学——这将许多投资者排除在这一获利丰厚的投资领域之外。如今，迈克尔•洛夫雷迪删繁就简，采用了一种强有力的可视性方法帮助读者理解期权及相

The Truthful Art

Alberto Cairo

评分 8.7分

No matter what your actual job title, you are—or soon will be—a data worker. Every day, at work, home, and school, we are bombarded with vast amounts of free data collected and shared by everyone and

丰田1页A3纸的整理与沟通技巧

[日] 浅田卓

评分 6.8分

三维数据场可视化

唐泽圣 等

评分 0.0分

科学计算可视化??20世纪80年代发展起来的一个新的研究领域。它运用计算机图形学和图象处理技术将科学计算过程中的数据以及计算结果的数据转换为图象，在屏幕上显示出来并进行交互处理。科学计算可视化极大地提高科学计算数据的处理速度和质量，实现科学计算工具和环境的现代化。本书全面详细地介绍了三维数据场可视化的研究成果，内容包括规则数据场的体绘制算法、面绘制算法、非规则数据场可视化、散乱数据可视化、科学计算

信息可视化

（英） Robert Spence

评分 6.9分

信息可视化是计算机科学的新兴分支之一，主要利用图形图像技术对大规模数据进行可视化表示，以增强用户对数据更深层次的认知。 本书是英国著名信息可视化专家Robert Spence教授的代表作，也是世界范围内信息可视化领域最为经典的教材之一。该书结构清晰，内容丰富，案例翔实，系统地介绍了信息可视化的概念、技术和应用。通过本书的学习，读者可以了解信息可视化的基本概念和知识，同时培养可视化和交互设计的基本技

数据可视化

陈为

评分 8.3分

全书共有16 章，分为4 篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视

用数据讲故事

[美] Cole Nussbaumer Knaflic

评分 8.4分

本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据讲故事。

谁说菜鸟不会数据分析

张文霖

评分 7.4分

《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》内容简介：很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》在降低学习难度方面做了大量的尝试：基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，并且采用通俗易懂的讲解方式。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂，使读者可以在无形之中学会数据分析。《谁说菜鸟不会数据分析(