可视化数据(china-pub 首发)
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以亲身实践为基础，教你从零开始学习创建数据的可视化步骤.
细致讲解 实例论述 适用面广...
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这是一本关于计算信息设计的书籍。从如何获取原始数据开始，到如何理解原始数据，本书都作了非常详尽的介绍。书中使用由作者开发的开源编程环境processing编程，它非常简单易用。对于熟悉java的程序员来说，本书后面的章节还介绍了如何将processing和java结合使用。.
本书是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人的数量增长非常迅速。更重要的是，读者已经超越了某些可视化领域的专家。通过让更大范围的人接触到可视化思想，在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的成果。...
本书是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人的数量增长非常迅速。更重要的是，读者已经超越了某些可视化领域的专家。通过让更大范围的人接触到可视化思想，在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的成果。...
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本书提供作译者介绍
Ben Fry在麻省理工多媒体实验室Aesthetics+Computation Group获得了博士学位，他是卡内基·梅隆设计学院2006～2007年度Nierenberg Chair of Design的客座教授。他同Casey Reas共同开发了Processing，并在2005年荣获了Prix Ars Electronica的Gloden Nica奖项。Ben的作品还获得了Rockefeller基金会的New Media奖学金。...
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前言. i
第1章 可视化数据的七个阶段 1
1.1 为什么数据显示需要计划2
1.2 一个例子 6
1.3 相互影响和联合 14
1.4 原则 15
1.5 综述 18
第2章 processing入门 19
2.1 processing的草图功能 20
2.2 导出和发布你的项目 23
2.3 示例和参考 24
2.4 函数 27
2.5 草图和脚本编程 28
2.6 准备好了吗？ 30
第3章 映射 31
3.1 绘制一幅地图 31
3.2 地图上的定位 32
3.3 地图上的数据34
3.4 使用你自己的数据 51
3.5 下面的步骤 53
第1章 可视化数据的七个阶段 1
1.1 为什么数据显示需要计划2
1.2 一个例子 6
1.3 相互影响和联合 14
1.4 原则 15
1.5 综述 18
第2章 processing入门 19
2.1 processing的草图功能 20
2.2 导出和发布你的项目 23
2.3 示例和参考 24
2.4 函数 27
2.5 草图和脚本编程 28
2.6 准备好了吗？ 30
第3章 映射 31
3.1 绘制一幅地图 31
3.2 地图上的定位 32
3.3 地图上的数据34
3.4 使用你自己的数据 51
3.5 下面的步骤 53
译者序回到顶部↑
《可视化数据》是一本关于计算信息设计的书籍。从如何获取原始数据开始，到如何理解原始数据，本书都给出了非常详尽的介绍。本书使用由作者开发的开源编程环境Processing编程，它非常简单易用。对于熟悉使用Java的程序员来说，本书后面的章节还介绍了如何将Processing和Java结合起来使用。.
“细致”是本书的特点之一。作者详细地从一组数字开始，一步一步地举例讲述如何生成最终的具有交互功能的图形或软件。在此引用亚马逊网站上一位读者对本书的书评，“《可视化数据》的最可贵之处是它还是一本真正的‘设计’书籍，书中对于颜色、排版和交互‘体验’的使用都是经过深思熟虑的。Fry的数据可视化方法是值得出现在任何一本Edward Tufte书籍里面的。当我在一段代码注释中间看到Fry写了几段关于为什么破折号和非线性数字会使得某个特定的示例看上去更好的原因之解释时，我几乎高兴得要跳起来。这种细致的程度，我认为，在其他书籍上是很难看到的。”市场上鲜见如此详细的与数据可视化相关的书籍，《可视化数据》以作者亲身实践为基础，从零开始手把手帮助读者学习创建数据的可视化步骤，正好填补了这一空白，是学习可视化数据不可或缺的宝贵资源。..
同时，本书的适用读者对象十分广泛。无论是对于缺乏技术背景的美术设计专业的学生，还是对编写程序一无所知的初学者，以及那些有着高级编程背景的工程技术人员，本书都具有同样的指导和参考意义。即使在数据信息学其他领域(如数据挖掘等)，本书中的许多概念和方法仍然可以被借鉴和使用。
借此机会，我要特别感谢韩宇先生和习平女土对本书所做的编辑、整理和检查工作。他们的辛苦努力是保证本书翻译质量的关键。另外，还要感谢孙勇先生在翻译过程中提供的宝贵建议。此外，我还要感谢我的父母，他们的支持永远是我前进的动力。
由于翻译进度要求较高，加之本人翻译水平有限，书中难免有疏漏或错误，衷心地欢迎广大读者批评指正。...
张羽
2008年12月于北京
“细致”是本书的特点之一。作者详细地从一组数字开始，一步一步地举例讲述如何生成最终的具有交互功能的图形或软件。在此引用亚马逊网站上一位读者对本书的书评，“《可视化数据》的最可贵之处是它还是一本真正的‘设计’书籍，书中对于颜色、排版和交互‘体验’的使用都是经过深思熟虑的。Fry的数据可视化方法是值得出现在任何一本Edward Tufte书籍里面的。当我在一段代码注释中间看到Fry写了几段关于为什么破折号和非线性数字会使得某个特定的示例看上去更好的原因之解释时，我几乎高兴得要跳起来。这种细致的程度，我认为，在其他书籍上是很难看到的。”市场上鲜见如此详细的与数据可视化相关的书籍，《可视化数据》以作者亲身实践为基础，从零开始手把手帮助读者学习创建数据的可视化步骤，正好填补了这一空白，是学习可视化数据不可或缺的宝贵资源。..
同时，本书的适用读者对象十分广泛。无论是对于缺乏技术背景的美术设计专业的学生，还是对编写程序一无所知的初学者，以及那些有着高级编程背景的工程技术人员，本书都具有同样的指导和参考意义。即使在数据信息学其他领域(如数据挖掘等)，本书中的许多概念和方法仍然可以被借鉴和使用。
借此机会，我要特别感谢韩宇先生和习平女土对本书所做的编辑、整理和检查工作。他们的辛苦努力是保证本书翻译质量的关键。另外，还要感谢孙勇先生在翻译过程中提供的宝贵建议。此外，我还要感谢我的父母，他们的支持永远是我前进的动力。
由于翻译进度要求较高，加之本人翻译水平有限，书中难免有疏漏或错误，衷心地欢迎广大读者批评指正。...
张羽
2008年12月于北京
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当我向读者展示可视化项目的时候，最常见的问题是，“你是怎么做到的?”其他关于数据可视化的书籍也存在，但是其中最出名的都是学术论文集。在很多情况下，极少数的数据会解释如何真正地建立对数据的表述。设计领域的书籍可以给出一些创建可视化的建议，但是仅仅从静态显示的角度来查看这个领域，而忽视了动态的基于软件可视化的可能性。一个数字就花去他们大部分时间来分析给出的表述有什么问题——有时候会给出解决方案，但大多数时候是没有的。.
在本书中，我想给那些希望开始创建他们自己的可视化项目的人们提供一些建议，这些建议能够用作更复杂工作的起点。我不会介绍所有内容，但是我会尽量提供足够的背景知识，这样你会知道下一步要做什么。
我写了这本书，是因为我想让我的博土论文、计算信息设计(Computational Information Design)的思想使更多的读者受益。我特别想看到这些思想能够被实际应用，而不是仅限于作为一篇学术文档束之高阁。我的论文涉及从获取数据到理解数据的过程。换句话说，从考虑一组信息到将它们以一种易于理解和解释的方式有用地表示出来。这个过程在第一章中有介绍，并且它被作为一个可视化工作的框架贯穿本书。
本书中的大多数示例都是从零开始写起的。没有依赖于工具集或者库来实现图表或图形，而是让你学习如何通过使用一些数学知识、一些线条和矩形，以及一些文本来创建。许多读者可能已经尝试过一些工具集，并且发现它们的不足，特别是因为他们想定制自己信息的显示。一个普通的工具只能产生普通的显示，假如该显示不适合于你的数据集时，这可能会有些不尽如人意。你可能需要使用一些有趣的表格表示数据，而这些表格又需要一些独特的显示和交换类型；本书的目的在于打开你的想象力，这些都是条状图和饼图集做不到的。
本书使用Processing(http：／／processing．org)，一个简单的编程环境和API，它是我和UCLA的Casey Reas一同开发的。Processing的编程环境很容易让你坐下来并且“构建”(sketch)代码来迅速生成视觉图片。如果你不适应该环境，也可以使用一个普通的Java IDE来写Processing代码，因为该API是基于Java的。Processing是免费下载并且开源的。从2001年开始开发Processing，在过去的12个月中已经有大约100000人尝试过用它。今天，Processing为数以万计的人们用于各种用途的工作。当我开始写这本书的时候，我犹豫应该用哪种语言和API。它应该是基于Java的，但是我意识到我应该重新实现Processing的API，让事情变得更简单。它应该是基于Actionscript和Flash的，但是购买Flash是很贵的，而且在处理更大数据集合的时候容易出错终止。其他的脚本语言，比如Python和Ruby都很有用，但是它们的执行速度赶不上Java。最后，综合考虑花费、易用性和执行速度，Processing是最佳选择。
本书的读者
2007年的春天，我在卡内基·梅隆大学教授信息视觉化的课程。我们班的30个学生有刚入学的艺术学院的新生，还有计算机专业的准博土。在这两者之间的是设计学院的研究生和其他专业的本科生。他们的技术水平差别很大，但是与他们的好奇心相比这些都不重要，感兴趣和愿意付出努力的学生完全能够克服技术困难(对于艺术和设计专业的学生来说)，或者搞定视觉需求(对于那些具有工程学背景的学生来说)。
本书的目标读者有着和上述情形类似的背景，如果不是太学术化的话。我尝试向想要问问题、分析数据和理解如何同他人交流信息的人们说明这些问题。比如，本书可以帮助网页设计者创建更复杂的视觉化效果，这些效果是他们的工具不能实现的。本书还可以帮助软件工程师们熟练掌握表述数据的软件——号召他们尝试新技术，即使他们已经有了创建UI的技术背景。这些都并非高深莫测的技术，但是从何做起往往不是那么清楚。
基本上，本书是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人们的数量增长得非常迅速。更重要的是，对此感兴趣的人群已经远远不只是那些可视化领域的专家。通过让更大范围的人们都接触到可视化思想，我们在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的事情。
背景信息
因为本书的读者包括程序员和非程序员，所以本书的内容是根据复杂性变化的。书中有初学者应该能够很容易入手的章节，但是随着我们探讨更加复杂的编程话题时，他们可能会有些迷茫。如果你是寻找比较容易的Processing编程介绍的话，还有其他的书籍是值得一读的(包括Casey Reas和我合著的那本)，它们更适合于从零开始学习概念，但是它们并没有具体介绍可视化数据的内容。没有编程背景的读者也能够看懂第1章至第4章，但是稍后的章节可能会变得困难。
你会收获很大，如果你熟悉写代码的话——无论它是Java、C++，或者是Actionscript。这无论如何都谈不上是一本高级教材，但是有一点编程背景会对于理解书里的概念很有帮助。
本书概览
第1章可视化数据的七个阶段，介绍了开发一个有用的可视化的过程，从获取数据到与之交互。这是一个我们在稍后章节里用来解决问题的框架。
第2章Processing入门，简单介绍了Processing的环境和句法。它讲述了API结构的背景和项目开发的思想。
第3章到第8章给出了一些逐渐复杂的项目实例。
第3章映射，在地图上绘制数据点，我们首先从磁盘读取数据，然后将它显示在屏幕上。
第4章时间序列，介绍了绘制图表的多种方法，这些图表能够表现数据是如何随时间变化的。
第5章连接和关联，第一次探究了如何获取和分析一个数据集合。本章的示例是从MLB．com网站上获取数据的，并生成了一幅图像来显示整个棒球赛季球员薪水和球队表现的关系。这是一个深入的例子来描述如何在缺乏官方API的情况下从网站上提取数据。这些技术能用于其他的项目，即使你对棒球并不感兴趣。
第6章散点地图，回答了“邮政编码是如何同地理联系起来的”这个问题，它是通过开发一个允许用户随着他们输入的邮政编码来逐渐修饰U．S地图的项目来回答的。
在本书中，我想给那些希望开始创建他们自己的可视化项目的人们提供一些建议，这些建议能够用作更复杂工作的起点。我不会介绍所有内容，但是我会尽量提供足够的背景知识，这样你会知道下一步要做什么。
我写了这本书，是因为我想让我的博土论文、计算信息设计(Computational Information Design)的思想使更多的读者受益。我特别想看到这些思想能够被实际应用，而不是仅限于作为一篇学术文档束之高阁。我的论文涉及从获取数据到理解数据的过程。换句话说，从考虑一组信息到将它们以一种易于理解和解释的方式有用地表示出来。这个过程在第一章中有介绍，并且它被作为一个可视化工作的框架贯穿本书。
本书中的大多数示例都是从零开始写起的。没有依赖于工具集或者库来实现图表或图形，而是让你学习如何通过使用一些数学知识、一些线条和矩形，以及一些文本来创建。许多读者可能已经尝试过一些工具集，并且发现它们的不足，特别是因为他们想定制自己信息的显示。一个普通的工具只能产生普通的显示，假如该显示不适合于你的数据集时，这可能会有些不尽如人意。你可能需要使用一些有趣的表格表示数据，而这些表格又需要一些独特的显示和交换类型；本书的目的在于打开你的想象力，这些都是条状图和饼图集做不到的。
本书使用Processing(http：／／processing．org)，一个简单的编程环境和API，它是我和UCLA的Casey Reas一同开发的。Processing的编程环境很容易让你坐下来并且“构建”(sketch)代码来迅速生成视觉图片。如果你不适应该环境，也可以使用一个普通的Java IDE来写Processing代码，因为该API是基于Java的。Processing是免费下载并且开源的。从2001年开始开发Processing，在过去的12个月中已经有大约100000人尝试过用它。今天，Processing为数以万计的人们用于各种用途的工作。当我开始写这本书的时候，我犹豫应该用哪种语言和API。它应该是基于Java的，但是我意识到我应该重新实现Processing的API，让事情变得更简单。它应该是基于Actionscript和Flash的，但是购买Flash是很贵的，而且在处理更大数据集合的时候容易出错终止。其他的脚本语言，比如Python和Ruby都很有用，但是它们的执行速度赶不上Java。最后，综合考虑花费、易用性和执行速度，Processing是最佳选择。
本书的读者
2007年的春天，我在卡内基·梅隆大学教授信息视觉化的课程。我们班的30个学生有刚入学的艺术学院的新生，还有计算机专业的准博土。在这两者之间的是设计学院的研究生和其他专业的本科生。他们的技术水平差别很大，但是与他们的好奇心相比这些都不重要，感兴趣和愿意付出努力的学生完全能够克服技术困难(对于艺术和设计专业的学生来说)，或者搞定视觉需求(对于那些具有工程学背景的学生来说)。
本书的目标读者有着和上述情形类似的背景，如果不是太学术化的话。我尝试向想要问问题、分析数据和理解如何同他人交流信息的人们说明这些问题。比如，本书可以帮助网页设计者创建更复杂的视觉化效果，这些效果是他们的工具不能实现的。本书还可以帮助软件工程师们熟练掌握表述数据的软件——号召他们尝试新技术，即使他们已经有了创建UI的技术背景。这些都并非高深莫测的技术，但是从何做起往往不是那么清楚。
基本上，本书是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人们的数量增长得非常迅速。更重要的是，对此感兴趣的人群已经远远不只是那些可视化领域的专家。通过让更大范围的人们都接触到可视化思想，我们在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的事情。
背景信息
因为本书的读者包括程序员和非程序员，所以本书的内容是根据复杂性变化的。书中有初学者应该能够很容易入手的章节，但是随着我们探讨更加复杂的编程话题时，他们可能会有些迷茫。如果你是寻找比较容易的Processing编程介绍的话，还有其他的书籍是值得一读的(包括Casey Reas和我合著的那本)，它们更适合于从零开始学习概念，但是它们并没有具体介绍可视化数据的内容。没有编程背景的读者也能够看懂第1章至第4章，但是稍后的章节可能会变得困难。
你会收获很大，如果你熟悉写代码的话——无论它是Java、C++，或者是Actionscript。这无论如何都谈不上是一本高级教材，但是有一点编程背景会对于理解书里的概念很有帮助。
本书概览
第1章可视化数据的七个阶段，介绍了开发一个有用的可视化的过程，从获取数据到与之交互。这是一个我们在稍后章节里用来解决问题的框架。
第2章Processing入门，简单介绍了Processing的环境和句法。它讲述了API结构的背景和项目开发的思想。
第3章到第8章给出了一些逐渐复杂的项目实例。
第3章映射，在地图上绘制数据点，我们首先从磁盘读取数据，然后将它显示在屏幕上。
第4章时间序列，介绍了绘制图表的多种方法，这些图表能够表现数据是如何随时间变化的。
第5章连接和关联，第一次探究了如何获取和分析一个数据集合。本章的示例是从MLB．com网站上获取数据的，并生成了一幅图像来显示整个棒球赛季球员薪水和球队表现的关系。这是一个深入的例子来描述如何在缺乏官方API的情况下从网站上提取数据。这些技术能用于其他的项目，即使你对棒球并不感兴趣。
第6章散点地图，回答了“邮政编码是如何同地理联系起来的”这个问题，它是通过开发一个允许用户随着他们输入的邮政编码来逐渐修饰U．S地图的项目来回答的。
评论交流
共有3人开贴评论 6人参与评论 3人参与打分 查看
评价等级：
发表于：2009-4-26 19:30:00
1. 该书面向普通读着，讲解如何用Processing和Java构造交互式的图形，以挖掘数据的含义。
2. 写作方式与《集体智慧编程》相似，通过具体的代码，一步一步地讲解技术与思路。行文流畅，通俗易懂。
3. 大部分源代码可以从作者的网站（http://benfry.com/）下载。不但便于学习，也为进一步地扩展提供了基础。
4. 该书承载了作者的经验和思考，不但可以了解数据可视化的基本概念和流程，还可以看到一个“注重实效”的开发者的探索和实践。
5. 不足之处在于翻译有瑕疵，部分语句不通顺。
目前，许多应用都要处理海量数据，都要挖掘数据的含义。除了经典的数据挖掘和机器学习方面的著作，这轻快的书也提供了许多有启发性的方法。
2. 写作方式与《集体智慧编程》相似，通过具体的代码，一步一步地讲解技术与思路。行文流畅，通俗易懂。
3. 大部分源代码可以从作者的网站（http://benfry.com/）下载。不但便于学习，也为进一步地扩展提供了基础。
4. 该书承载了作者的经验和思考，不但可以了解数据可视化的基本概念和流程，还可以看到一个“注重实效”的开发者的探索和实践。
5. 不足之处在于翻译有瑕疵，部分语句不通顺。
目前，许多应用都要处理海量数据，都要挖掘数据的含义。除了经典的数据挖掘和机器学习方面的著作，这轻快的书也提供了许多有启发性的方法。
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评价等级：
发表于：2009-12-13 11:43:00
4号拿到的书，因为诸多杂事耽误的几天,近来花了2个晚上通读了此书一遍有点想法：
1、此书并非面对“普通用户”，最好具备一定的程序语言基础,以及从事数据视觉化的工作经历,这样再看这本书的时候就能更好的挖掘其价值;
2、此书的基本上做到了“深入浅出”(从个人角度来说),特别是7个过程很有价值——关注于问题本身而非修饰部分
3、个人认为此书花费了较多的篇幅说明“Processing”这个软件的用法,对于关键的“视觉化数据”这个主题略显薄弱不够丰满
4、我们08年在2D图形上花费了差不多6个月的时间建立了一套基于.net的图形封装,09年花费了8个月的时间在XNA与DirectX方面进行了3D图形的的封装,因此对这本书的价值还是十分认同的。个人认为Processing本身就是基于java的一个面向上层应用人员的一个“快速封装”,可以使得我们更快的将数据转换为“视觉”
1、此书并非面对“普通用户”，最好具备一定的程序语言基础,以及从事数据视觉化的工作经历,这样再看这本书的时候就能更好的挖掘其价值;
2、此书的基本上做到了“深入浅出”(从个人角度来说),特别是7个过程很有价值——关注于问题本身而非修饰部分
3、个人认为此书花费了较多的篇幅说明“Processing”这个软件的用法,对于关键的“视觉化数据”这个主题略显薄弱不够丰满
4、我们08年在2D图形上花费了差不多6个月的时间建立了一套基于.net的图形封装,09年花费了8个月的时间在XNA与DirectX方面进行了3D图形的的封装,因此对这本书的价值还是十分认同的。个人认为Processing本身就是基于java的一个面向上层应用人员的一个“快速封装”,可以使得我们更快的将数据转换为“视觉”
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