前　言

寫作目的

在當前的大數據時代，數據是一種闡明和支撐觀點的常用手段。為了更準確地理解數據（如數字、文本、圖片、音頻和視頻等），需要從大量的數據中篩選出有用的信息，然后分析數據發現規律，最后將晦澀的數據轉換為易于理解的數據可視化作品，如一個圖表或動態圖片，幾幅地圖、一段動畫，甚至是一段視頻，這些包含多種形式的數據可視化作品可以清晰有效地傳達、溝通和展示數據，讓用戶快速地抓住數據中的重點，發現數據的規律，理解數據背后的深意。

現有的數據可視化相關書籍對讀者有較高的編程要求，入門較難，適合開發人員和相關從業者閱讀和學習，且缺乏數據可視化原則和數據可視化作品發布這兩個重要環節。本書簡化了數據可視化入門難度，提升了數據可視化能力在各個專業和行業的普及，實現了零編程基礎的數據可視化。

本書內容

第1章　基礎知識，闡述學習數據可視化的必要概念，包括模擬和數字、數模轉換、進制、存儲單位、因特網、域名和網絡速度等。

第2章　數據獲取，講解不需編程獲取數據的方法，包括數據搜索、依申請公開數據、數據眾包及import.io和Octoparse兩種抓取工具；需要Python編程獲取數據的方法，包括Python基礎和Beautiful Soup庫；多媒體數據的獲取，包括圖片、音頻和視頻的獲取及其格式轉化方法。

第3章　數據清理，介紹Python基礎編程，通過案例實現缺失值、格式內容、邏輯錯誤和非需求數據的清洗，最后是兩個綜合案例。

第4章　數據分析，通過數據定位案例讓讀者了解基本數據，實現條件篩選和排序以及數據的描述性分析。

第5章　可視化基礎和原則，介紹圖表的種類和圖表設計原則，色彩暗示，通過4個圖表可視化的失敗案例掌握圖表可視化原則，通過5個案例說明設計排版原則。

第6章　數據可視化工具，主要介紹信息圖制作工具、數據可視化工具Gapminder、Datawrapper、Gephi、QGIS、ECharts和Tableau等。

第7章　可視化作品發布，介紹網絡基礎、HTML5和JavaScript基礎知識，以及Web應用框架和模板、數據可視化作品發布流程。

讀前準備

?Windows或Mac操作系統，接入互聯網，Firefox瀏覽器。

?環境配置，具體見2.7.1節。

?安裝Jupyter Notebook，具體見3.1節。

?科研工作者或學生可以申請1年期限的免費Tableau試用許可證，具體見6.7節。

感謝

首先，感謝購買本書的讀者。您的閱讀是我寫作動力的源泉。數據可視化的發展日新月異，真心希望您在閱讀本書后提出寶貴的意見，我們可以共同探討問題，為后續書籍的撰寫提供素材和經驗。

其次，感謝我的愛人和父母。撰寫書稿讓我沒有足夠的時間陪伴他們，感謝家人的理解和支持。

最后，感謝電子工業出版社的編輯們，他們對書稿傾注了大量的心血，并提出了諸多細致的修改意見，保證了本書的順利出版。

聯系作者

如果您對本書有任何想法和建議，或者想與作者探討某個問題，請隨時與我聯系yinghliu@163.com。

劉英華

2019年10月于北京