Визуализация данных. Полный и исчерпывающий курс для начинающих

Манцнер Тамара

Код товара: 4933932
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 4
PDF
-33%
1 828
2 728
Доставим в
г. Москва
Планируемая дата
8 мая (Ср)
Курьером
Л-Пост
бесплатно от 10 000 ₽
В пункт выдачи
от 155 ₽
бесплатно от 10 000 ₽
Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа
Издательство:
Оригинальное название:
Visualization Analysis and Design
Год издания:
2023 г.
Может быть отгружен товар указанного или более позднего года
Переводчик:

Описание

Характеристики

Визуализация данных - один из самых эффективных инструментов анализа информации. Она позволяет не только быстрее обрабатывать данные, но и выявлять тенденции, которые могли остаться незамеченными в нескончаемом потоке информации.
Ни один крупный бизнес не обходится без дизайнеров-визуализаторов, работающих с данными. Они помогают компании лучше ориентироваться в ключевых показателях и видеть цельную картину, скрывающуюся за безликими цифрами.

С помощью этой книги вы не только освоите основные навыки визуализации данных, но и узнаете:
- Зачем нужна визуальная презентация информации?
- Какие средства визуализации бывают и как их грамотно подбирать?
- Как выбрать подходящий инструмент для решения конкретных задач?
- Почему интерактивный дизайн лучше классического?
- Как оценить эффективность дизайна?

"Визуализация данных" предназначена прежде всего для студентов и начинающих визуализаторов. Кроме того, она может быть полезна специалистам, изучающим анализ данных, веб-дизайн и программирование.
Тамара Манцнер - профессор компьютерных наук Университета Британской Колумбии в Канаде. Изучает визуализацию данных с 1991 года, написала не менее 60 тематических статей в научных журналах. Раньше занималась консультацией крупных технологических компаний, включая Agilent, AT&T Labs, Google и Microsoft. В настоящее время преподает в университете и выступает на научных конференциях в качестве эксперта.
количество томов
1
количество страниц
464 стр.
переплет
Твёрдый переплёт
размеры
244x175x30 мм
цвет
Белый
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
ISBN
978-5-04-106797-7
возрастная категория
12+
вес
код в Майшоп
4933932
язык
русский

Содержание

Предисловие
Глава 1. Что такое визуализация и зачем ею
заниматься?
1.1. Общая картина
1.2. Какова роль человека в контуре принятия
решений?
1.3. Какова роль компьютера при принятии
решений?
1.4. Зачем нужно внешнее представление?
1.5. Почему мы зависим от зрения?
1.6. Зачем подробно отображать данные?
1.7. Для чего нужна интерактивность?
1.8. Почему пространство проектирования
визуальных идиом огромно?
1.9. Для чего сосредоточиваться на задачах?
1.10. Зачем волноваться об эффективности?
1.11. Почему большинство дизайнов
неэффективны?
1.12. Что сложного в оценке?
1.13. Почему существуют ограничения
ресурсов?
1.14. Зачем анализировать визуализацию?
1.15. Дополнительная литература
Глава 2. Что: абстракция данных
2.1. Общая картина
2.2. Почему важны семантика и типы данных?
2.3. Типы данных
2.4. Типы наборов данных
2.4.1. Таблицы
2.4.2. Сети и деревья
2.4.2.1. Деревья
2.4.3. Поля
2.4.3.1. Пространственные поля
2.4.3.2. Типы сеток
2.4.4. Геометрия
2.4.5. Другие комбинации
2.4.6. Доступность набора данных
2.5. Типы атрибутов
2.5.1. Категориальные
2.5.2. Упорядоченные данные: порядковые и
количественные
2.5.2.1. Последовательные или расходящиеся
данные
2.5.2.2. Циклические данные
2.5.3. Иерархические атрибуты
2.6. Семантика
2.6.1. Сравнение семантики ключа и значения
2.6.1.1. Таблицы с одноуровневой адресацией
2.6.1.2. Многомерные таблицы
2.6.1.3. Поля
2.6.1.4. Скалярные поля
2.6.1.5. Векторные поля
2.6.1.6. Тензорные поля
2.6.1.7. Семантика поля
2.6.2. Временная семантика
2.6.2.1. Изменяющиеся во времени данные
2.7. Дополнительная литература
Глава 3. Зачем: абстракция задач
3.1. Общая картина
3.2. Зачем абстрактно анализировать задачи?
3.3. Кто: визуализатор или пользователь
3.4. Действия
3.4.1. Анализ
3.4.1.1. Обнаружение
3.4.1.2. Представление
3.4.1.3. Удовлетворение любопытства
3.4.2. Производство
3.4.2.1. Комментирование
3.4.2.2. Запись
3.4.2.3. Выведение производной
3.4.3. Поиск
3.4.3.1. Наведение справки
3.4.3.2. Определение местоположения
3.4.3.3. Просмотр
3.4.3.4. Исследование
3.4.4. Запрос
3.4.4.1. Идентификация
3.4.4.2. Сравнение
3.4.4.3. Обобщение
3.5. Цели
3.6. Как: предварительный обзор
3.7. Анализ и выведение производных:
примеры
3.7.1. Сравнение двух идиом
3.7.2. Выведение одного производного
атрибута
3.7.3. Выведение производных нескольких
новых атрибутов
3.8. Дополнительная литература
Глава 4. Анализ: четыре уровня оценки
4.1. Общая картина
4.2. Зачем оценивать?
4.3. Четыре уровня проектирования
4.3.1. Проблемная ситуация
4.3.2. Абстракция задач и данных
4.3.3. Визуальное кодирование и идиома
взаимодействия
4.3.4. Алгоритм
4.4. Направления работы
4.5. Угрозы правильности
4.6. Подходы к проверке правильности
4.6.1. Проверка проблемы
4.6.2. Проверка правильности абстракции
4.6.3. Проверка правильности идиомы
4.6.4. Проверка правильности алгоритма
4.6.5. Несовпадения
4.7. Примеры проверки правильности
4.7.1. Генеалогические графы
4.7.2. MatrixExplorer
4.7.3. Карты потока
4.7.4. LiveRAC
4.7.5. LinLog
4.7.6. Измерение горизонта
4.8. Дополнительная литература
Глава 5. Маркеры и каналы
5.1. Общая картина
5.2. Зачем нужны маркеры и каналы?
5.3. Определение маркеров и каналов
5.3.1. Типы каналов
5.3.2. Типы маркеров
5.4. Использование маркеров и каналов
5.4.1. Экспрессивность и эффективность
5.4.2. Ранжирование каналов
5.5. Эффективность канала
5.5.1. Точность
5.5.2. Распознаваемость
5.5.3. Разделимость
5.5.4. Заметность
5.5.5. Группировка
5.6. Относительные и абсолютные оценки
5.7. Дополнительная литература
Глава 6. Основные правила
6.1. Общая картина
6.2. Когда и для чего соблюдать основные
правила?
6.3. Не использовать трехмерные объекты без
причины
6.3.1. Сила плоскости
6.3.2. Диспропорция глубины
6.3.3. Окклюзия скрывает информацию
6.3.4. Опасности искажения перспективы
6.3.5. Другие признаки восприятия глубины
6.3.6. Наклонный текст неудобочитаем
6.3.7. Достоинства 3D: восприятие формы
6.3.8. Обоснование и альтернативы
Пример: визуализация временных рядов
в форме кластера и календаря
Пример: послойная визуализация временных рядов
6.3.9. Эмпирические свидетельства
6.4. Не использовать двухмерные объекты без
причины
6.5. Лучше смотреть, чем вспоминать
6.5.1. Память и внимание
6.5.2. Анимация или несколько изображений
подряд
6.5.3. Невосприимчивость к изменениям
6.6. Разрешение важнее погружения
6.7. Сначала обзор, масштабирование и
фильтрация,
а детали - по требованию
6.8. Реакция необходима
6.8.1. Визуальная обратная связь
6.8.2. Время задержки и проектирование
взаимодействия
6.8.3. Минусы интерактивности
6.9. Исправляй в черно-белых тонах
6.10. Сначала функциональность, потом форма
6.11. Дополнительная литература
Глава 7. Организация таблиц
7.1. Общая картина
7.2. Зачем организовывать?
7.3. Организация по ключам и значениям
7.4. Выразить: количественные значения
Пример: диаграммы рассеяния
7.5. Разделить, упорядочить и выровнять:
категориальные области .
7.5.1. Выравнивание списка: один ключ
Пример: столбчатые диаграммы
Пример: столбчатые диаграммы с накоплением
Пример: потоковые графики
Пример: точечная и линейная диаграммы
7.5.2. Матричное выравнивание: два ключа
Пример: кластерные тепловые карты
Пример: матрица диаграмм рассеяния
7.5.3. Объемная сетка: три ключа
7.5.4. Рекурсивное разбиение: множество
ключей
7.6. Ориентация осей пространственной
системы координат
7.6.1. Линейные макеты
7.6.2. Параллельные макеты
Пример: параллельные координаты
7.6.3. Радиальные макеты
Пример: радиальные столбчатые диаграммы
Пример: круговая диаграмма
7.7. Плотность пространственных макетов
7.7.1. Плотно скомпонованный макет
Пример: плотно скомпонованные обзоры
программного обеспечения
7.7.2. Заполнение пустого пространства
7.8. Дополнительная литература
Глава 8. Организация пространственных данных
8.1. Общая картина
8.2. Зачем использовать заданное положение?
8.3. Геометрия
8.3.1. Географические данные
Пример: хороплет-карты
8.3.2. Другая производная геометрия
8.4. Скалярные поля: одно значение
8.4.1. Изоконтуры
Пример: топографические карты местности
Пример: гибкие изоповерхности
8.4.2. Непосредственная визуализация объема
Пример: многомерные передаточные функции
8.5. Векторные поля: множественные
значения
8.5.1. Символы потока
8.5.2. Геометрические потоки
Пример: сгруппированные по сходству линии
потока
8.5.3. Текстурный поток
8.5.4. Поток особенностей
8.6. Тензорные поля: множество значений
Пример: тензорные символы эллипсоида
8.7. Дополнительная литература
Глава 9. Организация сетей и деревьев
9.1. Общая картина
9.2. Соединение: маркеры связей
Пример: силовое размещение
Пример: масштабируемое силовое размещение
9.3. Матричное отображение
Пример: отображение в виде матрицы смежности
9.4. Плюсы и минусы: соединение или матрица
9.5. Включение: маркеры иерархии
Пример: древовидные карты
Пример: система GrouseFlocks
9.6. Дополнительная литература
Глава 10. Отображение данных с помощью цвета и
других каналов
10.1. Общая картина
10.2. Теория цвета
10.2.1. Цветовое зрение
10.2.2. Пространства цветов
10.2.3. Светлота, насыщенность и цветовой тон
10.2.4. Прозрачность
10.3. Палитры
10.3.1. Категориальные палитры
10.3.2. Упорядоченные палитры
10.3.3. Бивариантные палитры
10.3.4. Дизайн палитры с учетом цветовой
слепоты
10.4. Другие каналы
10.4.1. Каналы размера
10.4.2. Канал угла
10.4.3. Канал кривизны
10.4.4. Канал формы
10.4.5. Канал движения
10.4.6. Текстуры и пунктиры
10.5. Дополнительная литература
Глава 11. Управление изображением
11.1. Общая картина
11.2. Зачем нужны изменения?
11.3. Изменение изображения с течением
времени
Пример: система LineUp
Пример: анимированные переходы
11.4. Выбор элементов
11.4.1. Проектные решения, связанные с выбором
элементов
11.4.2. Выделение
Пример: сохраняющие контекст визуальные связи
11.4.3. Результаты выбора
11.5. Навигация: смена ракурса
11.5.1. Геометрическое масштабирование
11.5.2. Семантическое масштабирование
11.5.3. Ограниченная навигация
11.6. Навигация: сокращение количества
атрибутов
11.6.1. Срез
Пример: система HyperSlice
11.6.2. Сечение
11.6.3. Получение проекции
11.7. Дополнительная литература
Глава 12. Разделение данных на множественные
представления
12.1. Общая картина
12.2. Зачем разграничивать?
12.3. Сопоставление и координирование
представлений
12.3.1. Общее кодирование: одинаковое/разное
Пример: система Exploratory Data Visualizer (EDV)
12.3.2. Общие данные: Все/Часть/Нет
Пример: вид карты с высоты птичьего полета
Пример: многообразные обзорные и детальные
микроматрицы
Пример: система Cerebral
12.3.3. Общая навигация: синхронизация
12.3.4. Сочетания
Пример: система Improvise
12.3.5. Сопоставление представлений
12.4. Разделение по представлениям
12.4.1. Области, символы и представления
12.4.2. Выравнивание списков
12.4.3. Матричное выравнивание
Пример: система Trellis
12.4.4. Рекурсивное разбиение
12.5. Наложение слоев
12.5.1. Визуально различимые слои
12.5.2. Статические слои
Пример: картографическое наложение слоев
Пример: наложенные линейные графики
Пример: иерархическое связывание ребер
12.5.3. Динамические слои
12.6. Дополнительная литература
Глава 13. Сокращение элементов и атрибутов
13.1. Общая картина
13.2. Зачем сокращать?
13.3. Фильтрация
13.3.1. Фильтрация элементов
Пример: система FilmFinder
13.3.2. Фильтрация атрибутов
Пример: система DOSFA
13.4. Объединение
13.4.1. Объединение элементов
Пример: гистограммы
Пример: непрерывные диаграммы рассеяния
Пример: диаграмма размаха
Пример: SolarPlot
Пример: иерархические параллельные координаты
13.4.2. Пространственное объединение
Пример: географически взвешенные диаграммы
размаха
13.4.3. Объединение атрибутов: понижение
размерности
13.4.3.1. Когда и зачем применять понижение
размерности?
Пример: понижение размерности массива
документов
13.4.3.2. Как отображать данные после понижения
размерности?
13.5. Дополнительная литература
Глава 14. Вложение: методы "фокус + контекст"
14.1. Общая картина
14.2. Зачем вкладывать?
14.3. Опущение
Пример: система DOITrees Revisited
14.4. Наложение
Пример: система Toolglass and Magic Lenses
14.5. Искажение
Пример: трехмерная перспектива
Пример: линза "рыбий глаз"
Пример: гиперболическая геометрия
Пример: навигация растяжения и сжатия
Пример: нелинейные поля увеличения
14.6. Целесообразность искажения
14.7. Дополнительная литература
Глава 15. Анализ конкретных примеров
15.1. Общая картина
15.2. Зачем анализировать конкретные
примеры?
15.3. Теоретико-графовая диагностика
диаграмм рассеяния
15.4. VisDB
15.5. Анализатор иерархической кластеризации
15.6. PivotGraph
15.7. InterRing
15.8. Constellation
15.9. Дополнительная литература
Сведения о правообладателях иллюстраций
Алфавитный указатель

Отзывы

Вопросы

Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!

Дарим бонусы за отзывы!

За какие отзывы можно получить бонусы?
  • За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
  • Публикуйте фото или видео к отзыву
  • Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Правила начисления бонусов
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Визуализация данных. Полный и исчерпывающий курс для начинающих» (авторы: Манцнер Тамара), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!
Ваш населённый пункт:
г. Москва
Выбор населённого пункта