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截止日期：2025年5月16日
推荐1：一本书帮你弄懂数据可视化 掌握多类图表应用 提升综合数据素养。推荐2：从一个总体目标到八大主题，从基础到进阶看透图表。推荐3：不列颠哥伦比亚大学教授、Tableau技术布道总监等数据专家共同推荐的数据思维好书。为了在现代社会生存，我们每个人都需要良好的数据技能和素养。没有它们，我们很难在工作中取得成功，也很难在所有媒体信息(以及一些错误信息)的冲击中生存下来。本书为读者打下坚实的数据技能与思维基础提供了必要的“构建模块”。本书的方法将激励你进一步发展自己的技能。
这本书清晰而令人回味，作者对数据可视化的分析深入而深思熟虑，可读性非常强，就像是进入数据世界的一块优质跳板。
——塔玛拉·蒙兹纳
英属哥伦比亚大学计算机科学教授
★ 1个总体目标
★ 2类图理解变化趋势
★ 3类图看清部分与整体关系
★ 4个维度解读可视化语言
★ 5步看懂增强型表格
★ 6步看懂比较数据图表
★ 7步实现用图表编码数据
★ 8大主题从基础到进阶看透图表
本书教给读者数据以图表形式呈现的不同方式，让读者更深入地了解人类视觉系统解释这些图表的方式。
本书作者总结多年研究和实践经验，旨在通过深入浅出的分类、归纳和总结，让读者对于图表类信息更能理解和接受，从而能够进一步在日常工作中应用好图表。
本书介绍了常见的图表类型，以及它们蕞适合使用的情况，并揭示了每种图表类型的使用惯例、优势和劣势。
本书帮助读者提升对图表的理解，适合统计学专业学生、学者及工作者阅读，内容适合快速应用于学习和工作中。
[美] 本·琼斯（Ben Jones）
数据素养有限责任公司的创始人兼首席执行官，该公司是一家培训和教育公司，帮助人们学习数据语言。他还在华盛顿大学教授数据可视化。
引 言
第1章 以图表形式编码数据
1.1 人类视觉系统
1.2 回顾数据量表类型
1.3 图形标记和编码通道
1.4 数据编码的可表达性
1.5 数据编码的有效性
1.6 凸显效应
第2章 增强型表格
2.1 单个数据点
2.2 用表格展现数据
2.3 从表格到热图
2.4 增强型热图
第3章 比较数量
3.1 古代计数装置
3.2 点图
3.3 条形图
3.4 容易误导人的条形图
3.5 条形图网格
第4章 部分与整体的关系
4.1 堆叠式条形图
4.2 饼图
4.3 树图
第5章 看变化趋势
5.1 把时间映射到空间
5.2 折线图
5.3 多条折线
5.4 面积图
5.5 展现变化趋势的其他方式
第6章 理解变化
6.1 集中趋势和离中趋势
6.2 直方图
6.3 箱线图
第7章 寻找相关性
7.1 散点图
7.2 回归
7.3 气泡图
7.4 随时间变化的相关性
第8章 用新眼光看待一切
8.1 16条图表识读技巧
8.2 下一步干什么？
我们大多数人每周（甚至每天）都会遇到大量数据图表。我们看到的数据图表往往都是相对简单易懂的，比如按季度显示公司销售额的条形图。有时我们也会看到一些比较复杂的图表，比如按产品和行业分类的多面销售仪表盘，这些图表理解起来就会困难一些。有时，有些看似简单的图表也会令人困惑不已。
在本书中，我们主要讲的是如何解读数据图表，而不是如何制作数据图表。数据图表无处不在，在信息流动过程中， 数据图表的制作者和解读者都扮演着十分重要的角色。在后续的图书和课程中，我们会讲解如何把原始数据转换成真知灼见和智慧，届时我们也会好好讲一讲如何制作数据图表。
不过，现在让我们先站在信息接收者（即图表识读者或解读者）的角度上，了解并学习一下相关内容。随着时间的推移，我们接触到的数据图表会越来越多，有简单的，也有复杂的。对于每个人来说，学会识读各种图表也变得越来越重要。
1.1 人类视觉系统
要熟练解读数据图表，首先我们必须了解人类视觉系统在看到这些图表时是如何工作的。视觉系统是中枢神经系统的一个重要组成部分，借助它，我们能够快速识别出某些固定模式，处理视野内物体的相关信息。正如本章题语所说，视觉系统是一个高带宽的通道，通过它，我们能够获得数量惊人的信息。
在《会说话的数据：人人都需要的数据思维》?（以下简称
《会说话的数据》）中，我们简单地介绍了人类视觉系统的组成结构，其实在解读数据图表的过程中，人类视觉系统同样发挥着巨大的作用，因此这里我们有必要再回顾一下相关知识。
首先，光线从光源发出（或者经过物体的反射）经由角膜和晶状体进入我们的眼睛，角膜和晶状体将光线折射后照射到视网膜背面形成图像。然后，视网膜上的视杆细胞和视锥细胞把图像转化为电脉冲，由视神经经过丘脑中的外侧膝状体核
（LGN，感知信息的中继站）传递到大脑的视觉皮层（视觉皮层位于头骨后部的枕叶中）。
图 1.1 展现了人类视觉系统的各个部分，包括来自左右视野的光线进入人眼后的传播通路，以及转换成电脉冲进入人脑的过程。
经过上面这个过程后，一个视力正常的人就能感知到周围环境中物体的形状、颜色、纹理、运动等。而且，我们的大脑会利用接收到的视觉信息来回答一些与视觉相关的问题，如下：
●我看到了多少个不同的物体？
●我可以觉察到这些物体有哪些相同点和不同点？
●物体有无分组或分堆？
●我能找到某个具有特定特征（如大小、形状、颜色） 的物体吗？
●所有物体中，哪些物体相对来说更长、更大、更歪、更暗、移动得更快？
●一个物体比另外一个物体长多少、大多少、歪多少、暗多少、快多少？
尽管我们的视觉系统很强大，但它也不是永远绝对正确， 视觉皮层在解读视觉信号时可能会出现问题。例如，有时会产生错觉，图 1.2 中的四条水平线是平行的，中间两条平行线在中间好像发生了弯曲，但其实它们是完全水平且平行的。如果不信，你可以找一把直尺来验证一下。
而且，事实证明，不同视觉任务执行的难易程度不一样， 有些做起来天然就比另外一些轻松、容易得多。例如，相比于估计两个圆的面积（或两个球的体积）相差多少，通过眼睛估计两条直线的长度之差往往更容易，也更精确。