关于数据可视化，想知道的都在这里！

大家好，我是才哥。

了解我的朋友应该知道咱们是非常喜欢玩转数据可视化的，咱们公众号有关数据可视化的原创文章超过30多篇。

今天，我们分享关于数据可视化非常系统性介绍的文，同时也推荐一本新书《更好的数据可视化指南》，反正我看了目录是非常的喜欢。大概就是会从几个方面罗列不同的可视化图表的归类、实战场景等等，未来我也将使用Python等工具去演示如何实现这些可视化图表。

当然了，本次我也找咱们电子工业出版社杨老师申请了3本书籍作为粉丝福利送给大家，文末留言即可参与哈！！

• 分析数据，得出结论；做一张图表，把它粘贴到报告中，再配上说明文字；写一个平平无奇的标题，比如“图1. 平均收入，1990—2020年”；另存为PDF格式，把它发送出去？
• 你也许会用几个月甚至几年的时间来整理和分析数据并写出报告，但设计数据图表所用的时间要少得多？
• 你可能会打开一个类似于Excel的软件，粘贴数据，单击下拉菜单，选择一张使用过数十次甚至上百次的图表，采用默认格式，并将其粘贴到报告中？
• 又或者，你执着于制作一张酷炫、华丽、夺目的数据图表，于是Excel、Tableau、R、Python等软件齐齐上阵，就是为了生成一张看上去很漂亮的图表，却没有真正从源头上厘清在什么情况下使用什么图表效果？

（数据初稿）

在这个过程中，你有没有停下来思考过，在传递信息时最重要的是什么？

是受众！

人们会读你的报告，会听你谈论你的研究内容。

（简单的数据呈现）

然而，许多人不愿花时间去思考，如何更好地展示自己的洞见。

大家都是在用一些简单而俗套的方法，这是为什么呢？

• 觉得自己缺乏技术能力或设计基础来创建复杂、有趣的图表？
• 担心把时间花在数据图表的呈现上不值得，因为你的领导或其他人认为这不值得花时间？
• ……

（优化后的信息图）

大多数人认为他们的读者会“明白”，就好像每个人都看过这个内容上百遍似的。

但是，许多读者，尤其是那些有权做出改变或实施政策的人，可能从未见过这个内容。

（好的数据呈现可以引起政策实施者的注意）

在这种情况下（可能是大多数情况），仔细考虑数据如何呈现与数据本身一样重要。

如果你也想让你的图表更有影响力，下次打开Excel、Tableau、R或其他这类软件时，不再拘泥于下拉菜单或导航菜单里的图表，那么可以看看《更好的数据可视化指南》这本书！

这是一本关于如何更好、更有效地进行数据可视化的书。它的目的是提升你的图表素养，扩充你的图表工具箱。

本书将指导你选择最适合展示相关数据的图表，并有效地传递你想传达的信息。

心法：5大设计原则，高屋建瓴

作者根据心理学原理，总结出数据可视化的“心法”：数据图表设计的5大原则。

书中所有的技巧都建立在扎实的基本功之上，作者开篇就介绍了可视化的基本原理，我们的眼睛是怎么识别事物的，为什么我们的视线会先注意到画面上的某些部分？这真的是我们自主选择的结果吗？

当你理解了这5大设计原则，并将其融会贯通，你就能深入掌握数据可视化的精髓，进而可以开始创造属于你自己的可视化图表。

全面：80多种数据图表，一网打尽

本书涵盖了市面上绝大部分数据图表，分为比较、时间、分布、地缘、关系、构成、定性和表格8大类别，共计80多种数据图表。

每种数据图表进行了详细的应用说明，轻松让你了解这类数据图表适合于使用在什么场合，达到什么目的！

如果你身处数据可视化领域，在翻阅这些图表时，会恍惚间有种“一书在手，天下我有”的霸气！

实用：500多个案例，快速上手

一本工具书，如果案例太少，很难学会其中的“精妙之处”，而这本书的一大特点就是案例多！

500多个可视化案例，供你见招拆招，让你神功可成！

不只是简单的图表表达，还有更多新鲜变化

子弹图、气泡图、嵌套气泡图案例展示

折线图的一个变体是凹凸图，显示排名随时间的变化

如果你想从万千数据中“看出”规律，或识别出数据背后的可能“模式”，以帮助你思考和决策。

如果你想站在一个更高的维度来思考数据可视化，而不仅仅是操作用数据图表软件。

如果你想拥有一本案头书，当需要使用图表时，可以像“词典”一样，供你检索适用的图表。

那么，这本《更好的数据可视化指南》就是你的最佳选择！