Що читати: Data Points

Огляд книги Data Points від автора популярного блогу про візуалізацію даних FlowingData Нейтана Яу.

Хто автор

Нейтан Яу - автор популярного блогу про візуалізацію даних FlowingData, фахівець зі статистики та візуалізації даних, та свого роду літописець візуалізації даних в інтернеті.

Data Points

Data Points

Впродовж останніх десяти років він методично збирає та описує у своєму блозі найцікавіші приклади аналізу та візуалізації даних зі всього світу. Він також робить цікаві візуалізації даних із використанням R та D3.

Нейтан є автором двох книжок з візуалізації даних, що вийшли у видавництві Wiley. Перша називається Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics, і присвячена значною мірою технічним аспектам візуалізації даних із R, Python та JavaScript.

Друга - Data Points: Visualization That Means Something розглядає радше процедурні аспекти візуалізації даних (вибір способу візуалізації, редагування графіків для різних задач і т.д.).

Про що книга

Data Points дає дуже хороший і структурований вступ до візуалізації даних. Тут розглядаються всі етапи її створення - від аналізу даних до презентації їх у вигляді статистичних графіків для конкретної аудиторії.

Так, у розділі Understanding Data Нейтан розбирає, чим є дані загалом, що ми маємо знати про наші дані перш ніж братися за візуалізацію, як шукати історії в даних. Далі, у розділі Visualization: The Medium він аналізує різні модуси існування візуалізації: використання її для аналізу, дослідження та презентації даних, для розваги та мистецтва, а також у повсякденному житті. А в розділі Representing Data він розповідає, з яких компонентів складається візуалізація даних.

Наступні кілька розділів присвячені власне виготовленню візуалізації даних. У главі Exploring Data Visually йдеться про підходи до візуалізації різних типів даних: категоріальних, часових, просторових. А також про методи візуалізації багатовимірних даних. У розділі Visualizing with Clarity він говорить про такі важливі речі, як візуальна ієрархія, читаємість графіків, використання виділень та анотацій для посилення повідомлення. А у розділі Designing for an Audience пояснює, як адаптувати візуалізацію для конкретної аудиторії та уникнути типових помилок.

Навіщо читати

Читати варто в першу чергу, аби отримати добре структурований сценарій роботи над візуалізацією даних. В книзі надані притомні пояснення всіх етапів створення візуалізації. Що важливо - тут дуже багато графічних прикладів, які пояснюють, наприклад, ваші опції для різних візуалізаційних задач (розподіл, зміна в часі, порівняння і т.д.), способи редагування візуалізації, виправлення типових помилок.

Дивіться також

Якщо ви хочете трохи більше дізнатися про Нейтана Яу та його підхід до візуалізації даних, послухайте випуск подкасту Data Stories.

Ви можете придбати книгу Data Points на Amazon або Google Play.