30 帶注解的參考書目 · 數據可視化的基礎知識

# 30 帶注解的參考書目 > 原文： [30 Annotated bibliography](https://serialmentor.com/dataviz/bibliography.html) > 校驗：[飛龍](https://github.com/wizardforcel) > 自豪地采用[谷歌翻譯](https://translate.google.cn/) 沒有一本書可以涵蓋有關主題的所有內容。我鼓勵您閱讀有關數據可視化的其他書籍，來加深您的理解并培養您制作圖形的技術技能。在這里，我提供了一些有限的書籍，我個人覺得這些書很有趣，發人深省或有幫助。 30.1 節中列出的書籍與本書的范圍最相似，可以提供我所涵蓋的主題的補充或替代觀點。30.2 節中列出的書籍講述了如何使用編程方法和可用軟件庫進行可視化的重要主題。其余部分列出了其他書籍，這些書籍將擴展您對數據可視化的知識，并幫助您使用視覺和數據進行溝通。 ## 30.1 思考數據和可視化以下書籍討論了將數據轉換為可視化所需的思考過程和決策。它們作為介紹性書籍，介紹如何選擇要制作的可視化以及需要注意的陷阱。 * ``` Alberto Cairo. “The Truthful Art.” New Riders, 2016. ``` 數據可視化的全方位介紹，特別是對于報告者。本書涵蓋了數據可視化的許多重要概念，例如如何可視化分布，趨勢，不確定性和地圖。在許多章節中，本書還介紹了基本統計原理，解釋了總體，樣本和置信水平等概念。 * ``` Stephen Few. “Show Me the Numbers.” Analytics Press, 2012. ``` 一本關于商業專業人士數據可視化的書。它的范圍和目標受眾與 Nussbaumer Knaflic 的書相似（見下文）。然而，很少有書包含更多材料，更深入地涵蓋了許多主題。與此同時，這本書不像 Nussbaumer Knaflic 書那樣精心編寫和精心制作。 * ``` Cole Nussbaumer Knaflic. “Storytelling with Data.” John Wiley & Sons, 2015. ``` 一本精心編寫并精心制作的書，關于如何將數據轉換為視覺效果。這本書的主要受眾是制作商業圖形的人，這本書非常適合它所涵蓋的主題。然而，這本書缺少許多對科學家來說很重要的主題，例如分布，趨勢或不確定性的可視化。 ## 30.2 編程書籍以下書籍是教授數據可視化編程方法的所有書籍。 * ``` Kieran Healy. “Data Visualization: A Practical Introduction.” Princeton University Press, 2018. ``` 使用 ggplot2 進行數據可視化的介紹。推薦在 Wickham 和 Grolemund 的“R for Data Science”之后閱讀（見下文）。 * ``` Scott Murray. “Interactive Data Visualization for the Web: An Introduction to Designing with D3, 2nd Edition.” O’Reilly Media, 2017. ``` 使用 HTML，CSS，JavaScript 和 SVG，使用 D3 進行交互式在線可視化的簡介。 * ``` Jake VanderPlas. “Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data.” O’Reilly Media, 2016. ``` 使用 Python 編程語言進行數據科學的介紹。帶有使用 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 進行數據可視化的廣泛材料。 * ``` Hadley Wickham, Garrett Grolemund. “R for Data Science.” O’Reilly Media, 2017. ``` 全面介紹如何使用編程語言 R 進行數據科學。包含有關使用 ggplot2 進行數據可視化的幾個章節。 ## 30.3 統計書籍統計學中的介紹性書籍通常包含有關數據可視化的材料，涵蓋散點圖，直方圖，箱形圖和折線圖等主題。有許多這樣的書籍可以列出。在這里，我只提到一些值得仔細研究的近期補充內容。 * ``` David M. Diez, Christopher D. Barr, Mine ?etinkaya-Rundel. “OpenIntro Statistics, 3rd Edition.” OpenIntro, Inc., 2015. ``` 開源入門統計教科書。整本書都是免費提供的，LaTeX 文件和用于編寫書籍和制作圖形的 R 代碼也是免費提供的。 * ``` Susan Holmes, Wolfgang Huber. “Modern Statistics for Modern Biology.” 2018. ``` 一個統計學書籍，強調現代生物學所需的計算工具。整本書免費提供，并提供所有示例的 R 代碼。 ## 30.4 歷史書籍本節中的書籍主要是出于歷史原因。它們在出版時具有影響力，但現在可以在其他地方或以更現代的形式找到類似的材料。 * ``` William S. Cleveland. “Visualizing Data.” Hobart Press, 1993. ``` 相同作者的“The Elements of Graphing Data”的配套書（見下文）。這個更具數學性，不談人類感知。 * ``` William S. Cleveland. “The Elements of Graphing Data, 2nd Edition.” Hobart Press, 1994. ``` 為統計學家編寫的第一本關于信息設計的書籍之一。本書包含許多散點圖，折線圖，直方圖和箱線圖的例子，并在數據分析和統計建模的背景下討論它們。它還推廣了克利夫蘭點圖。 * ``` Edward R. Tufte. “Envisioning Information.” Graphics Press, 1990. ``` 這本書推廣了小型多圖的概念。 * ``` Edward R. Tufte. “The Visual Display of Quantitative Information, 2nd Edition.” Graphics Press, 2001. ``` 本書于 1983 年首次出版，在數據可視化領域具有極大的影響力。它引入了圖形垃圾，數據墨水比和迷你圖等概念。這本書還展示了第一個斜率圖（但沒有命名）。然而，該書還包含許多經得起時間考驗的建議。特別是，它建議過度簡約的繪圖設計。 ## 30.5 廣泛相關主題的書籍以下書籍與數據可視化和有效溝通的主題大致相關。 * ``` Joshua Schimel. “Writing Science.” Oxford University Press, 2011. ``` 通過講故事來講授如何以引人入勝的方式撰寫科學和其他技術主題。雖然不是主要關于數據可視化的書，但對于需要撰寫技術文章和/或提案的人來說，這是一本不可或缺的書籍。 * ``` Jonathan Schwabish. “Better Presentations.” Columbia University Press, 2016. ``` 簡短而翔實的演講指南。對于經常使用幻燈片進行演講或演示的人來說必讀。 * ``` Maureen C. Stone. “A Field Guide to Digital Color.” A K Peters, 2003. ``` 計算機如何捕獲，處理和再現顏色的綜合指南。 * ``` Colin Ware. “Information Visualization, 3rd Edition.” Morgan Kaufmann, 2012. ``` 一本關于可視化原理的書，專門討論人類視覺系統如何工作，以及如何感知不同圖形模式等主題。本書涵蓋了許多不同的可視化場景，包括用戶界面和虛擬世界，但它相對較少強調以 2D 圖形的形式可視化數據。