視覺化資料
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- 作者： 陳為、沈則潛、陶煜波 追蹤 ? 追蹤作者後，您會在第一時間收到作者新書通知。
- 出版社： 佳魁 追蹤 ? 追蹤出版社後，您會在第一時間收到出版社新書通知。
- 出版日：2016/12/27
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內容簡介
◎千言萬語不如一圖，將文字及數字化為精簡的圖表，是處理巨量資料的第一步
◎我們常見的長條圖、餅狀圖、折線圖是怎麼來的？
◎當2維的圖表無法直接被感官吸收時，3維的圖表如何製作？
文字數字能視覺化，音樂呢？視訊呢？
◎視覺化的基礎為數學，這些數學公式的重要性為何？
◎目前全球領先的資料視覺化的機構及學術單位有哪些？
隨著資料時代的來臨，巨量資料的分析、採擷與視覺化已經成為資訊技術發展的迫切需求。面對目前科學視覺化、資訊視覺化、可視分析研究和應用的新形勢，需要發展新的複雜資料的處理、分析與視覺化方法，並圍繞實際科學和社會問題的求解設計高效的人機互動介面。
本書從研究者的角度，介紹了資料視覺化的定義、方法、功效和實用軟體，將目前全球最流行的資料視覺化做了一個最完整的介紹，也是技術性最強，實用性最接近真正應用的工具及理論書！
可作為初學者入門的精靈，是有關科學研究和教育人員從事視覺化研究和開發的一本實用的參考書。
目錄
推薦序
前言
基礎篇
01 資料視覺化簡介
1.1 視覺化釋義
1.2 視覺化簡史
1.3 資料視覺化詳解
1.4 資料視覺化研究挑戰
02 視覺感知與認知
2.1 視覺感知和認知
2.2 顏色
2.3 視覺編碼原則
03 資料
3.1 資料釋義
3.2 資料取得和前置處理
3.3 資料組織與管理
3.4 資料分析與採擷
3.5 資料工作流
3.6 資料科學的挑戰
04 資料視覺化基礎
4.1 資料視覺化基本框架
4.2 視覺化中的資料
4.3 視覺化的基本圖表
4.4 視覺化設計原則
4.5 視覺化理論發展
時空資料篇
05 視覺感知與認知
5.1 一維純量場視覺化
5.2 二維純量場視覺化
5.3 3D 純量場資料視覺化
06 地理資訊視覺化
6.1 地圖投影
6.2 點資料的視覺化
6.3 線資料的視覺化
6.4 區域資料的視覺化
6.5 地理資訊視覺化的應用
6.6 地理資訊視覺化的其他挑戰
07 大規模多變數空間資料場視覺化
7.1 大規模空間純量場資料的即時體視覺化
7.2 時變異質空間資料場的特徵追蹤與視覺化
7.3 空間向量場資料視覺化
7.4 空間張量場資料視覺化
7.5 多變數空間資料場視覺化
08 時變資料視覺化
8.1 時間屬性的視覺化
8.2 多變數時變類型資料視覺化
8.3 串流資料視覺化
非時空資料篇
09 層次和網路資料視覺化
9.1 層次資料
9.2 網路資料
10 文字和文件視覺化
10.1 文字視覺化釋義
10.2 文字資訊分析基礎
10.3 文字內容視覺化
10.4 文字關係視覺化
10.5 文字多層面資訊的可視表達
10.6 歸納
11 跨媒體資料視覺化
11.1 影像
11.2 視訊
11.3 聲音與音樂
11.4 超媒體
12 複雜高維多中繼資料的視覺化
12.1 高維多中繼資料
12.2 非結構化與異質資料的視覺化
12.3 大尺度資料的視覺化
12.4 資料不確定性的視覺化
使用者篇
13 視覺化中的互動
13.1 互動準則
13.2 互動分類
13.3 互動技術
13.4 互動與硬體裝置
14 視覺化評測
14.1 評測流程
14.2 影響評測效度的因素
14.3 評測方法
14.4 評測實例分析
14.5 歸納
15 針對領域的資料視覺化
15.1 高性能科學計算
15.2 生命科學
15.3 其他科學與藝術
15.4 網路與系統安全的視覺化
15.5 商業智慧視覺化
15.6 金融資料視覺化
16 視覺化研究與開發資源
16.1 視覺化軟體
16.2 視覺化開發工具
16.3 資料分析和資料採擷軟體與開發工具
16.4 視覺化資料集資源
16.5 視覺化資訊資源
16.6 視覺化研究機構
序／導讀
推薦序
Big Data時代來臨，從前習慣將資料分類，使用統計的方式找出規律。但在Big Data時代，每一筆資料都要被重視(Every piece of data counts)。還好硬體技術不斷進步，再加上雲端時代的資源合理分配，電腦及網路幫了極大的忙，讓我們真的可以深入每一筆資料找出重點，而非簡單的分類及整合而已。
然而到了公元2020年，我們將擁有44ZB的資料量( 資料來源EMC)，44ZB的資料量是多少呢？
44 X 1,000,000,000,000,000,000,000 個位元組。在看慣超大資料的我們可能對這後面的21個0沒什麼感覺，但換個方式來看，用最新的iPhone 6 64GB的大小來裝這些資料疊起來，可以來回地球和月球15次！數值只要一進入天文數字，就進入了數學家的領域，真正面對資料的使用者也就麻木了。事實上，到2020年為止，就算莫爾定律可行，屆時的電腦計算能力，很可能剛剛好處理這些資料而已，硬體及軟體的能力也得隨著資料量一直演化。
就算電腦做到了，人腦呢？ 目前世界上還沒出現Lucy中的100%全腦人類，你我都是平凡人，還是得不斷消化這些資料成為有用的資訊，這麼大量的資料及資訊，科學家不斷找出最適合人類吸收的方式。千語萬語不如一圖，有圖有真相，用視覺化的方式把資料映射到人腦中，一直是最好的方式。
技術及理論的書籍，極少出現在中文的出版物中，偏尋英文書籍，提到資料視覺化的書也寥寥無幾。這本由真正專業及投入資料視覺化的學者所撰寫的書，在2013年底看到書時，就一頭栽入，就算不是數學或統計專業的讀者，也有強大的吸引力。這本難得一見的好書，絕對是你我應付大數據時代的重要工具之一。
今日我們面對全數位化的Big Data世界，有如原始人面對浩瀚的無垠銀河，還好我們擁有了處理這些無限大資料的基礎，相信你我都不會迷失在這些0與1的巨流中。
胡嘉璽
試閱
然而到了公元2020年，我們將擁有44ZB的資料量( 資料來源EMC)，44ZB的資料量是多少呢？
44 X 1,000,000,000,000,000,000,000 個位元組。在看慣超大資料的我們可能對這後面的21個0沒什麼感覺，但換個方式來看，用最新的iPhone 6 64GB的大小來裝這些資料疊起來，可以來回地球和月球15次！數值只要一進入天文數字，就進入了數學家的領域，真正面對資料的使用者也就麻木了。事實上，到2020年為止，就算莫爾定律可行，屆時的電腦計算能力，很可能剛剛好處理這些資料而已，硬體及軟體的能力也得隨著資料量一直演化。
就算電腦做到了，人腦呢？ 目前世界上還沒出現Lucy中的100%全腦人類，你我都是平凡人，還是得不斷消化這些資料成為有用的資訊，這麼大量的資料及資訊，科學家不斷找出最適合人類吸收的方式。千語萬語不如一圖，有圖有真相，用視覺化的方式把資料映射到人腦中，一直是最好的方式。
技術及理論的書籍，極少出現在中文的出版物中，偏尋英文書籍，提到資料視覺化的書也寥寥無幾。這本由真正專業及投入資料視覺化的學者所撰寫的書，在2013年底看到書時，就一頭栽入，就算不是數學或統計專業的讀者，也有強大的吸引力。這本難得一見的好書，絕對是你我應付大數據時代的重要工具之一。
今日我們面對全數位化的Big Data世界，有如原始人面對浩瀚的無垠銀河，還好我們擁有了處理這些無限大資料的基礎，相信你我都不會迷失在這些0與1的巨流中。
胡嘉璽
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商品評價