数据可视化（全彩） 陈为

这是数据可视化（全彩） 陈为下载，本书从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。elt红软基地

软件介绍

数据可视化（全彩） 陈为是在确定数据可视化为自己研究主题之初，我经常上网搜寻相关资料。但是初期的收集经常是杂乱无章，缺乏系统规划的。以至于我产生了三个困扰我的问题、elt红软基地

软件说明

1. 信息可视化与数据可视化，到底有什么区别？或者说infographics 与visualization之间有何区别？elt红软基地
2.data visualization就是数据挖掘之后的用于显示结果的统计图吗？elt红软基地
3.曾经在知乎上看见某资深程序员直言，数据可视化在国内除了折腾一下社交网络外，没什么好做的，是这样吗？elt红软基地
今年4月以来，我终于有时间仔细研究相关问题。阅读大量文献资料，尤其是购买了几本专著，如《数据之美》、《可视化数据》、《数据可视化之美》、《鲜活的数据》、《数据可视化实战:使用D3设计交互式图表》以及一系列数据挖掘相关的案例及算法书。但最给我有开阔视野、醍醐灌顶之功效的书，还是这本浙大陈为教授等人编著的大数据丛书:数据可视化。本来国内可视化领域的专著就极少，市面上基本是国外翻译书的天下。而我得说这是我目前看过的，最系统，最专业的，涵盖全面的教材。首先，分类明确，结构清晰；其次用例翔实，资料丰富，2013年编著所以资料很新，且每章都有参考文献，最后还有一大堆资料连接，简直是论文宝典；最后，全彩印刷，效果一级棒。之前困扰我的问题。elt红软基地

相关介绍

1. 最好的理解是，数据可视化包含信息可视化。信息可视化是数据可视化的一个研究分支。可视化是普适性的，而信息图是具体的。可视化是不因为内容而改变的，而信息图则和内容本身有着紧密的联系。于是乎，数据可视化被划分了三个分支，分别是科学可视化，信息可视化，可视分析学。这种分类也被诸多权威人士所认可，恰好对应着三个国际会议：IEEE conference on scientific visualization (SciVis)，IEEE conference on Information visualization（infoVis），IEEE conference on visual analyticsscience and technology(VAST).elt红软基地
2.本来数据挖掘与可视化就是密不可分的。智能数据分析所产生的的知识与人类所掌握的知识正是导致新的知识发现的根源。而表达、分析与检验这些差异必须用到人脑智能，必经之路是用视觉感知为通道。故而这里涉及到数据可视化的另一个分支：可视分析学(Visual Analytics)。不论从何种数据分析-可视化模型，都在可视化与数据挖掘之间构造了一个循环——互相影响的螺旋形上升的循环，最终目的是在其中获取知识。故而数据可视化绝不仅仅是用于显示结果的统计图，而是结合在整合数据分析过程中的不断迭代的一份子，是与用户交互的必经之路。并且其形式远超基本统计图型。elt红软基地
3. 显然社交网络只是一个数据可视化可以结合的研究点。事实上数据可视化是普适的，几乎可以跟任何学科集合。简单的罗列我感兴趣的方面：文本分析，地理信息位置，数字生活可视化。elt红软基地

软件截图

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