10本超赞的数据可视化书籍，让你的作品集炫出新高度！
数据可视化在各个行业、部门以及其他文化和社会空间的沟通中发挥着至关重要的作用，如今它已融入教育、现代文化以及商业领域。从条形图到饼图，从散点图到直方图，有很多方法可以比仅通过数字和图形更好地传达数据。
这里为同学们介绍十本数据可视化书籍🙋，无论你是数据科学家、分析师、工程师、软件开发人员、数据或其他学科的学生、科学家、设计师、商界人士，这几本书都可以帮助你get数据可视化的方法：
• Data Visualisation Books
01-Storytelling with Data）
（by Cole Nussbaumer Knaflic：
? 推荐指数：★★★★☆
这本书面向商务沟通者，或者与数据一起工作的客户或面向业务的专业人士。示例包括数据分析师、自由职业数据科学家、首席技术官等。
与其在从数据集构建数据可视化方面提供过多的技术评论，这本书更多地关注设计有效可视化的过程。它侧重于以一种有效和有说服力的方式与利益相关者沟通数据。这包括选择合适的视觉元素，确保设计要素到位，并通过视觉手段阐述重要信息。
⚫️ 学科领域：
• 商务沟通
• 管理与领导
• 数据分析
• 科技和金融领域
⚫️ 适合对象：
任何经常在企业、客户和顾客之间使用和/或传达数据的人
• Data Visualisation Books
02-Information Dashboard Design）
（by Stephen Few：
? 推荐指数：★★★★★
在诸如Tableau、Microsoft BI、Google Data Studio等应用中构建仪表板是许多类型的数据从业者必备的技能。
Stephen Few是一位资深的教育家和顾问，专注于改善数据专业人员与业务利益相关者之间的沟通。这本书的重点是创建有效的仪表板，提供有力的、可操作的洞察力，而不添加多余的内容。涵盖了创建令人难以置信的仪表板的方法、禁忌以及可操作的技巧，对于那些在日常工作中创建可视化内容的人来说，这是首选指南。
⚫️ 学科领域：
• 商业沟通
• 仪表板设计
• 数据分析
• 认知科学
⚫️ 适合对象：
仪表板设计师
• Data Visualisation Books
03-Beautiful Visualization）
（by Julie Steele & Noah Iliinsky：
? 推荐指数：★★★★★
Julie Steele是与Python、SQL、PHP、Web框架、内容管理系统（CMS）、数据库、大数据和云计算相关的各种书籍的作者和编辑。这本书有众多的贡献者，其中有几篇详细的文章涉及到实际用例。每位贡献者都有自己独特而有用的见解，使得这本书变得富有活力和多样化。
书中还涵盖了一些非常有趣的主题，比如在取证领域的数据可视化。但总体而言，这本书侧重于数据可视化，特别是如何在最复杂的情况下构建有效的可视化。书中深入探讨了许多复杂的案例研究，比如在纽约时报上进行数据分析，并将发现结果传达给关键利益相关者。
⚫️ 学科领域：
• 商务沟通
• 新闻业
• 数据分析
• 科学
⚫️ 适合对象：
任何希望获得高水平实际见解，以了解数据可视化的人。
• Data Visualisation Books
04-The Functional Art）
（by Alberto Cairo：
? 推荐指数：★★★★★
尽管已经有大约10年的历史，The Functional Art汇集了艺术、设计、数据和认知科学。因此，对于那些在统计、数据、新闻和创意领域工作的人来说，它已经成为了一本必不可少的书籍。
虽然这本书的主要焦点是创造精心制作的数据图表，但它也深入探讨了大脑如何感知视觉图形以及设计师如何利用这一点来获益。它旨在教授如何使数据可视化更具吸引力、影响力和记忆力。书中有大量的示例和精美的图形，这些图形说明了高质量设计的差异，即创造信息图形的“功能艺术”。
● 学科领域：
• 平面设计
• 科学与教育
• 数据分析
• 数据科学
● 适合对象：
每个希望提高对数据可视化理解，同时从现实生活中的例子中获得宝贵灵感的人。
• Data Visualisation Books
05-Information Graphics）
（by Sandra Rendgen & Julius Wiedemann：
? 推荐指数：★★★★★
这本厚达400多页的咖啡桌书籍充斥着精美高质量的图表和信息图，涵盖了从新闻学、人口统计学到艺术历史和自然灾害等各个主题，其中约有200个项目，附有来自各个学科的400多个图表和图形示例。
这些图形被很好地组织和呈现，配以一些信息片段，书中大部分内容包含有关数据可视化和图形发展起源的论文。这本书是数据可视化的年鉴，对于任何使用数据可视化或信息图表的人都非常有用。
● 学科领域：
• 自然科学、地理学、政治学、人口统计学等等
• 数据分析
• 平面设计
• 数据可视化年鉴风格的书籍
● 适合对象：
任何喜欢通过视觉媒介接触信息和数据的人们
• Data Visualisation Books
06-Data Visualisation）
（by Andy Kirk：
? 推荐指数：★★★★☆
被《金融时报》评选为“数据极客最佳书籍六选一”之一的这本书使读者能够在手头的任务中选择适当的可视化方式，培养他们在创建和说明可视化方面的技能，并在实际情况中看到可视化的应用。
在示例中附有大量的补充信息，例如操作指南、注意事项和清单供参考。同样，尽管主要关注商业沟通，但这也适用于科学、教育、非营利等领域。这本书通俗易懂，精炼扼要，直截了当，非常适合那些希望高效提升数据可视化技能的人。
● 学科领域：
• 科学与教育
• 商业沟通与管理
• 数据分析
• 平面设计
● 适合对象：
任何希望增强基本数据可视化技能的人
• Data Visualisation Books
07-Learning Tableau 2020）
（by Joshua N. Milligan：
? 推荐指数：★★★☆☆
这是一本专注于使用Tableau的书，Tableau是世界上最流行的数据可视化平台之一。本指南从Tableau的基础知识开始，然后进入从多个来源摄取数据并将其转化为单视图图形、图表和仪表盘，以实现数据可视性。
内容涵盖了丰富的高级内容，包括使用计算来解决问题、丰富数据和增强分析。章节还涵盖了集合和LOD（Level of Detail）计算等其他高级主题。你还将学习如何处理杂乱无序的数据，使其对分析有用。
● 学科领域：
• Tableau
• 仪表盘设计
• 数据分析
• 商业沟通
● 适合对象：
Tableau学生和专业人士
• Data Visualisation Books
08-Data Visualization in Python with Pandas and Matplotlib）
（by David Landup：
? 推荐指数：★★★☆☆
Python具有一些用于创建高度可定制的数据可视化的最佳库和框架。Pandas和Matplotlib协同工作得非常好，使Python用户能够在将数据加载到Matplotlib之前清理和操作数据。Matplotlib非常灵活，包含图形、图表和图表，范围从饼图和条形图到复杂的3D曲面图和联合图。
这本书里面有大量的高级主题，例如创建Matplotlib按钮和小部件、高级数据处理、3D图形创建等等。如果你是一名Python程序员或开发人员，或者打算使用Python进行数据可视化，那么这是一本值得一读的极好书。
还有第二本面向Python的数据可视化书籍值得一提：Interactive Data Visualization with Python：将数据呈现为有效且引人入胜的故事。本书涵盖了Matplotlib、Altair、Bokeh和Plotly。
● 学科领域：
• Python
• Pandas 和 Matplotlib
• 数据处理
• 先进的数据可视化
● 适合对象：
使用/想要使用Python进行数据可视化的人
• Data Visualisation Books
09-Microsoft Power BI Cookbook）
（by Greg Deckler & Brett Powell：
? 推荐指数：★★★☆☆
这本关于使用微软Power BI的指南充满了来自两位顶尖专家的详细信息。它从清洁和整合数据源开始，然后将这些数据构建成可视化和仪表盘。作者提供了关于在大数据应用中使用聚合表的指导，创建和整合分页报表以及理解DirectQuery和实时连接的方法。
这本书中包含大约90个配方，以及用例和示例。因此，如果你使用Power BI，很有可能你将能够立即应用其中一些知识。
● 学科领域：
• 微软 Power BI
• 仪表盘设计
• 数据分析
• 商务沟通
● 适合对象：
Power BI学生和专业人士
• Data Visualisation Books
10-Information is Beautiful）
（by David McCandless：
? 推荐指数：★★★★★
一本屡获奖的书籍，Information is Beautiful将各种统计数据和数字转化为优美的图形。这是一本激发灵感的书，对于那些从事数据工作的人以及站在数据领域内外的人来说，具有信息性和引发思考的作用。
它能够激发你，并且有助于将复杂的主题分解为多种图表和可视化图像，增强了事实的展示效果。从这个意义上说，对于那些经常在教育或职业环境中使用数据进行交流的人来说，这是一本非常好的书。
● 学科领域：
• 地理学、人口统计学、政治、艺术、文化
• 平面设计
• 数据分析
• 统计学
● 适合对象：
适合广泛读者群体
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