數據可視化的優秀入門書籍有哪些,D3.js 學習資源彙總

習·D3.js 學習資源彙總

除了D3.js自身之外，許多可視化工具包都是基於D3開發的，因此對D3的學習就顯得很重要了，固然若是已經有了Javascript的經驗，學起來也會不費力些。

Github主頁：https://github.com/mbostock/d3/wiki

    包括D3簡介，案例，教程和公開課，以及以前提到的API參考等。

Github教程頁面：https://github.com/mbostock/d3/wiki/Tutorials

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其餘：
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^^Scott Murray-D3 tutorials

    中文翻譯文檔： pkuwwt-D3入門教程：http://pkuwwt.gitcafe.com/d3-tutorial-cn/about.html

 

^^以及一樣來自Scott Murray的書籍：O'reilly出版

    電子版·Interactive data visualization for the web：http://chimera.labs.oreilly.com/books/1230000000345/index.html

    紙質版·中文《數據可視化實戰：使用D3設計交互式圖表》。

 

    偷偷的放上 Pdf下載·百度雲：（若是有能力，請支持正版。）

    做者提供在Github提供了書本案例源碼：https://github.com/alignedleft/d3-book/

    除了英文看得略吃力之外，仍是建議結合英文網站學習。

這邊是部分網上的教程：

慕課網上的公開課：《使用D3建立圖表》http://www.imooc.com/view/103

^^Dashing D3.js：https://www.dashingd3js.com/

資源豐富，但部分須要依靠電子郵件獲取，以及購買。包括視頻教程以及一些小練習。固然D3 Tutorial Table of Contents頁面不須要。

 

^^來自阮一峯的D3教程 ：http://javascript.ruanyifeng.com/library/d3.html#

    只適合已經掌握了Javascript的學習者。

    ||另：能夠看看他的JavaScript 標準參考教程（alpha）

 

^^發現一箇中文博客·數據可視化專題站，D3.js 入門系列~若是是大神的話，我想應該不須要看。本身練習過程當中遇到問題，我以爲看看也沒事。

http://www.ourd3js.com/wordpress/

 

其實發現D3教程頁面自己提供了不少資源了。也是一些資源的整合。

網上的教程做品（部分是深坑注意鑑別，另外還有華盛頓大學的數據可視化公開課）+視頻+出版物。

我的感受國內可能還比較少，能夠看下Julie Steele的 數據可視化之美 (豆瓣)，裏面有一些經典案例的介紹，可做入門；
另外向怡寧翻譯的 鮮活的數據 (豆瓣)也值得一看，關鍵是介紹了數據可視化處理的具體過程，並且向怡寧翻譯的書一貫通俗易懂，他翻譯的有關交互設計的 就這麼簡單 (豆瓣)其實也是一本和信息設計有關係的書籍，行文風趣，做爲入門比較合適。
另外塗子沛的 大數據 (豆瓣)也值得一看，雖然這裏介紹的主要是時代發展和大背景，但也有一章專門涉及數據可視化處理。

2013年6月時，浙大的陳爲老師出了本數據可視化的教材，算是在國內第一本數據可視化教材，並系統地把數據可視化相關都作了梳理，看到有人也提到了這全綵略貴的書， 數據可視化 (豆瓣)；若是嫌貴，能夠買這本教材： 數據可視化的基本原理與方法 (豆瓣)，都是陳爲的書，內容基本同樣，入門是夠了。

國外的能推薦的多些，
Edward Tufte不用說了，有人說他的書是「信息設計的聖經」，他的 The Visual Display of Quantitative Information (豆瓣)應該是入門必看了，公認的開山之做。不過目前尚未中譯本，看完基本上能夠了解數據可視化的前世此生了；
他還有一個華人學生，在美國報社工做，專門負責數據圖表的設計製做，也出了一本相關的書，很棒，Dona M.Wong，她寫的書如今已經有中譯本了： 最簡單的圖形與最複雜的信息 (豆瓣) 主要側重於對數據圖表的修飾、完善，講解了一些處理數據圖表的基本原則，實操性很強。
Edward R.Tufte的其餘書：
Visual Explanations (豆瓣)， Beautiful Evidence (豆瓣) 均可以在網上找到pdf全本。
另外除了書，還推薦一個國外老頭： Hans Rosling，他是瑞典卡羅琳學院全球公共衛生教授，有關他利用數據可視化顯示200多個國家200年來的人均壽命和經濟發展的ted視頻很是火，真是數據可視化的魅力，他的其餘視頻也很棒（ TED | Search），本人很是幽默，由他主持的BBC紀錄片[BBC：統計學的快樂]也值得一看，這些都是初步瞭解數據可視化的好材料。

總之，我的感受數據可視化除了具備優秀的美術功底外，統計學知識也是重要部分，畢竟數據的展示和設計都是創建在對數據的獲取、清洗、處理、挖掘的基礎上的。

 

 

做者：文中
連接：https://www.zhihu.com/question/19710815/answer/19266137
來源：知乎
著做權歸做者全部。商業轉載請聯繫做者得到受權，非商業轉載請註明出處。

對主流可視化項目具有欣賞/批評的能力？

對具備清晰結論的數據可視化之？

對原始數據進行整理分析並可視化之？

Beautiful Visualization (豆瓣)，用來開拓眼界：文字雲，維基百科的歷史流，交通圖譜，信息設計，基本的色彩/字體設計，生物醫學上的應用都涉及了……

Visualize This (豆瓣) , flowing data 的博主撰寫的第一本書，從實現層面介紹可視化的做品是如何被完成的，裏面介紹過的技術不少，R，d3，processing，illustrator都有，大可能是flowingdata.com裏面的教程。 （好吧這兩本都有人介紹過了）

Data Points (豆瓣)博主最近出的另外一本書，並無涉及太多的細節，而是更深刻地分析數據是什麼，應如何根據不一樣的場景以不一樣的角度展示數據，抱歉我尚未讀完，基於做者推薦。

花半個月翻完上面任意兩本之後題主應該大體對可視化項目的形式入門了。

我大膽估計題主會本身嘗試去作一點。這時就會迎來一個比較痛苦的學習過程了（假如題主有編程經驗可能沒這麼痛）。假如想學編程，得到本身駕馭可視化做品的能力，建議走processing + d3的路線。

入門級

Getting Started with Processing (豆瓣) processing做者寫的入門書，把2D部分看完就知道怎麼添線添圓圈添字，這就具有作可視化的基本能力了。

D3.js - Data-Driven Documents：使勁看doc吧，d3的設計真是藝術。 Getting Started with D3 (豆瓣)是雞肋書，不要花時間在上面。

進階級1

實踐事後，題主可能會以爲可視化中的各類動畫，碰撞檢測算法什麼的過重要了，因而會想着學一下圖形學相關的算法。

簡單的有 Algorithms for Visual Design Using the Processing Language (豆瓣)

再上一下 OpenProcessing 看看牛人們的算法，能開始解決一些問題了。

想把基礎打得更好的能夠看看計算機圖形學的書。當時老大推薦的是一本經典教材Computer Graphics (豆瓣)。不過這本略顯艱深了。

進階級2

這時有人可能慕名而來找到題主懇請題主來作可視化項目，可是遞到題主手裏的倒是質量不高的原始數據。這時須要學會問本身問題，找到數據的內在聯繫，獲得答案。最艱苦的步驟是這一步。要學的東西太多了，不能一一盡列，用了張圖。除了visualization之外的全部結點，都是這一步的涉及的知識。假如時間的確有限，那就着重補一補統計學的知識，看看R in Action (豆瓣) 關於統計分析和實戰的那幾章（好像是第七章以後吧）。

進階級3

終於，能端到端搞定一個通常規模的可視化項目了，這時題主可能會發現——本身的做品壓根沒有達到本身美感上的預期。因爲沒有設計感的東西拿不出手，因此可能會找到：

《色彩設計的原理》、《設計中的設計》等書一讀，或者再去讀一下《字體傳奇》這類文藝歷史書。邊讀邊發現本身做品中的問題，慢慢地，做品基本到了能看的地步了。

假如取全部對可視化感興趣的人作樣本，到這裏的人應該不會超過0.1%。題主加油！

推銷一下本身的博客 http://fwz.github.io，不按期更新各類數據工程技術和可視化技術相關文章。

 

本人以前並無多少開發的經驗，想問一下樓主，processing和D3是如何結合在一塊兒的？

 

做者：WDan
連接：https://www.zhihu.com/question/19710815/answer/74278577
來源：知乎
著做權歸做者全部。商業轉載請聯繫做者得到受權，非商業轉載請註明出處。

中文教材的話ZJU陳爲老師的 數據可視化 (豆瓣)還不錯

英文教材選擇就比較多了:

入門能夠看 The Functional Art (豆瓣)和 Design for Information (豆瓣)，相對比較簡單。

Tufte的 The Visual Display of Quantitative Information (豆瓣)和 Envisioning Information (豆瓣)都比較經典了，不過內容有點舊(Twitter他timeline上那四本書一直刷屏...)。另外 Semiology of Graphics (豆瓣)也很經典。

若是想側重看關於perception的東西, Colin Ware的 Visual Thinking (豆瓣)和 Information Visualization, Third Edition (豆瓣)這兩本內容差很少。

若是是關於可視化研究，Tamara Munzner去年剛剛出版的 Visualization Analysis & Design (豆瓣)最近被好幾個國外可視化課程列爲教材。 Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications (豆瓣)也能夠。

編程的方面話你們逐漸都開始從Processing或者Prefuse轉到D3了，教材的話 Interactive Data Visualization for the Web (豆瓣)還不錯，不過我的感受網上看看做者的Gallery ( Gallery · mbostock/d3 Wiki · GitHub)和各類在線教程(好比 D3 Tutorial Table of Contents)通常也夠了。

另外PKU和ZJU的可視化小組博客都有常常更新: PKU Visualization Blog, vag - 浙江大學可視分析小組博客, 友情推薦。

最後打一下本身組裏微博的廣告: 香港科技大學VIS_Lab的微博, 歡迎喜歡數據可視化的同窗關注!

 

推薦《鮮活的數據》一書，可參見豆瓣評論 鮮活的數據 (豆瓣)

 

edward tufte看書看經典，學人學神經

 

浙大陳爲教授有出一本書，全綵頁的，略貴，講數據可視化的入門知識： 數據可視化 (豆瓣)
浙大可視化小組的博客也有很多幹貨： vag - 浙江大學可視分析小組博客
一箇中文的數據可視化社區： 首頁 - DataVlab.org
另外推薦一個可視化的網站，有不少可視化做品，按期舉辦可視化項目的比賽： Data Visualizations, Challenges, Community

國內有款可視化工具-數說立方
http://cube.datastory.com.cn

 

《數據可視化》《視覺繁美》

 

可視化書籍：《數據可視化》《視覺繁美》等
可視化工具：BDP我的版等

可視化數據 (豆瓣)  http://me.lt/0K47l

《 數據可視化 (豆瓣)》

本書從研究者的角度，介紹數據可視化的定義、方法、效用和工具，既可做爲初學者的領路手冊，也可用於可視化研究和可視化工具使用的參考指南。