本书是写给办公白领的Excel数据可视化入门书，旨在帮助你理解数据可视化的一般规则。从办公室白领的实际需求出发，将可视化的基本原理和Excel的技巧和理念有机结合起来，教你如何在商业环境中，将有效的信息和复杂的思想通过简单的图表传递出去，用Excel制作出有影响力的数据可视化作品。本书在烦琐的理论和花哨的技巧之间寻求平衡，带你重新认识“图表”。打破以往按照图表形式划分图表的弊端，教你从任务划分图表，轻松解决顺序、组成、分布、趋势、关系、概况，异常等6类问题。摆脱美学天赋的束缚，从图表的功能性着手，让图表说话！

《数据可视化之美》内容简介：可视化是数据描述的图形表示，旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。 在《数据可视化之美》中，20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。在《数据可视化之美》中，你将： 通过简单的可视化实践探索讲故事的重要性。 了解颜色如何传达我们尚未充分意识到而大脑已经识别出的信息。 发现我们购买的书籍和我们的交际圈如何揭示内心的自我。 通过对民航交通的可视化探索识别航空旅行的混乱的一种方法。 揭秘研究人员如何调查未知问题，包括从最初的草图到发表的论文。 点击链接进...(展开全部)

《数据可视化之美》内容简介：可视化是数据描述的图形表示，旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。 在《数据可视化之美》中，20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。在《数据可视化之美》中，你将： 通过简单的可视化实践探索讲故事的重要性。 了解颜色如何传达我们尚未充分意识到而大脑已经识别出的信息。 发现我们购买的书籍和我们的交际圈如何揭示内心的自我。 通过对民航交通的可视化探索识别航空旅行的混乱的一种方法。 揭秘研究人员如何调查未知问题，包括从最初的草图到发表的论文。 点击链接进...(展开全部)

Excel数据可视化根据图表的展示形式可分为基础图表、动态图表和数据大屏，本书以Excel的基础知识为起点，逐步介绍Excel数据可视化的三种形态。这是一个循序渐进的学习过程，每个对应的模块都包含通用设计理论和具体的设计方法，理论和实践相结合，使读者在举一反三中逐渐学会使用Excel实现数据可视化。

Excel数据可视化根据图表的展示形式可分为基础图表、动态图表和数据大屏，本书以Excel的基础知识为起点，逐步介绍Excel数据可视化的三种形态。这是一个循序渐进的学习过程，每个对应的模块都包含通用设计理论和具体的设计方法，理论和实践相结合，使读者在举一反三中逐渐学会使用Excel实现数据可视化。

本书主要介绍如何使用Python 中的matplotlib、Seaborn、plotnine、Basemap 等包绘制专业图表。本书首先介绍Python 语言编程的基础知识，以及NumPy 和Pandas 的数据操作方法；再对比介绍matplotlib、Seaborn 和plotnine 的图形语法。本书系统性地介绍了使用matplotlib、Seaborn 和plotnine 绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维和三维图表的方法。另外，本书也介绍了商业图表与学术图表的规范与差异，以及如何使用matplotlib 绘制HTML 交互页面动画。

本书主要介绍如何使用Python 中的matplotlib、Seaborn、plotnine、Basemap 等包绘制专业图表。本书首先介绍Python 语言编程的基础知识，以及NumPy 和Pandas 的数据操作方法；再对比介绍matplotlib、Seaborn 和plotnine 的图形语法。本书系统性地介绍了使用matplotlib、Seaborn 和plotnine 绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维和三维图表的方法。另外，本书也介绍了商业图表与学术图表的规范与差异，以及如何使用matplotlib 绘制HTML 交互页面动画。

本书主要介绍使用R 中的ggplot2 包及其拓展包、ggraph 包、circlize 包和plot3D 包等绘制专业图表的方法。本书先介绍了R 语言编程基础知识，以及使用dplyr、tidyr、reshape2 等包的数据操作方法；再对比了base、lattice 和ggplot2 包的图形语法。本书首次系统性地介绍了使用ggplot2 包及其拓展包绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维图表的方法，ggraph、 igraph、circlize 等包绘制层次、网络关系型图表，以及使用plot3D 包绘制三维图表（包括三维散点图、柱形图和曲面图等）的方法。另外，本书也首次介绍了论文中学术图表的图表配色、规范格式等相关技能与知识。

《Python数据可视化:科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验，详细讲解Python语言及包括Matplotlib在内的多种可视化包在数据分析与科研图表制作中的使用方法与技巧。《Python数据可视化:科技图表绘制》分为两部分，共11章，第1部分主要讲解Python语言的基础知识，包括基本语法结构、控制语句、函数、数据处理与清洗等，尤其对Matplotlib、Seaborn、Plotnie库进行较为详细的讲解。第2部分结合Python及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、层次关系数据、局部整体型数据、分布式数据、时间序列数据、多维数据、网络关系数据的可视化实现方法。《Python数据可视化:科技图表绘制》可帮助读者尽快掌握利用Python及可视化库进行科技图表的制作与数据展示。 《Python数据可视化:科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。

全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。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。