<內容簡介>

本書為瞭解數據可視化的重要內容和功能提供了多學科的視角，通過各種各樣的案例分析，來演示可​​視化如何讓數據變得更清晰、更全面，通過對數據可視化的廣泛用途和適用性的討論，來瞭解它如何讓數據變得更加讓人容易接受和理解。

<章節目錄>

第1章萬億字節裡的洞察力1
1.1如虎添翼：縝密的可視化讓生活更美好2
1.1.1你的“神經末梢” 3
1.1.2擴展的視角3
1.1.3剔除數據“噪聲” 4
1.1 .4尋找信息和數據如大海撈針4
1.1.5模式識別4
1.1.6思維方法5
1.2不要害怕圖表5
1.3洞察數據的世界10
1.4從數據到智慧10
1.5我與數據的一天12
1.6數據洪流與數據涓流：統計學家約翰·博斯利的觀點18
1.6.1雨點和大海19
1.6.2數據流20
1.6.3數據是一種“社會商品” 2
1.7困惑叢生21
1.8數據生命週期23
1.8. 1計劃和準備24
1.8.2收集和處理24
1.8.3分析和總結25
1.8.4表現和溝通25
1.8.5實現和管理25
1.9 “只要事實”：什麼是數據和元數據26
1.10留下哪些，刪掉哪些：對話新聞學教授及科技企業家倫恩·塞勒斯29
1.11哪些數據有價值30
1.12漣漪效應35
1.12.1數據可視化與這杯牛奶的相同點和不同點38
1.12.2牛奶管理39
1.12.3冰山一角42
1.13數據可視化的特性43
1.14與Splunk公司首席信息官道格·哈爾深入機器數據45
1.14.1存 ​​儲熱數據、暖數據和冷數據48
1.14.2運營智能可視化48
1.15寓繁於簡（簡單形式展現複雜數據） 50
1.16有哪些新特性52
第2章提出更好的問題55
2.1詢問的藝術55
2.1.1提出問題56
2.1.2權衡答案56
2.2好的問題57
2.3華盛頓特區的1100個亮點58
2.4二十個問題60
2.5模式、上下文和問題61
2.5.1不同的角度、觀點以及分辨率62
2.5.2999歲的患者？數據未曾提出的問題65
2.6設計軟件65
2.6.1別去追逐瀑布66
2.6.2正確的軌道66
2.6.3相信數據的同時驗證數據67
2.6.4個人問題與公共問題68
2.7問題中的問題68
2.8知道自己得到了什麼77
2.8.1計劃和準備78
2.8.2收集和處理79
2.8.3分析和總結79
2.8.4表現和溝通79
2.8.5實現和管理80
2.9問題和元數據80
2.9. 1講述完整的故事84
2.9.2收集本地數據84
2.9.3深思熟慮85
2.10快速提問85
2.11找到“最適合自己”的標準（基於信息專家丹·吉爾曼的研究） 86
2.12降低商業中的“好奇稅” 87
2.13提出好問題94
2.14以初學者的心態研究數據95
2.15數據過多96
2.16更好的問題96
第3章致勝組合：巧用可視化組成元素98
3.1恰當的組合98
3.2從反面理解：如何利用不同元素99
3.3擺好餐具，作好準備100
3.4第一部分：選擇、存儲並組合不同的數據元素101
3.4.1選擇101
3.4.2存儲102
3.4.3組合106
3.4.4基本成分：不同的數據107
3.4.5估量數據成分108
3.4.6設置表格：數據類型和表現形式109
3.4.7逐個擊破：數據、數據單元、數據範圍以及數據存儲概覽111
3.4.8模型、材料和量度113
3.5第二部分：使數據類型和視覺形式相匹配114
3.5.1活用圖形115 <