Python資料可視化攻略

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內容簡介 　　用大家都能聽懂的方式，告訴您如何將分析資料視覺化！ 　　什麼是資料視覺化？ 　　這是一種將數字資料、地理資料、文字等各種資料，做成圖表，讓人一看就懂的技巧與手法 　　為什麼需要資料視覺化？ 　　自從「大數據」與「人工智慧」技術興起之後，如何善用資料變成一件非常重要的事情，要讓資料有效的被利用與理解，視覺化是一種非常有效的方法。Python擁有非常豐富的函式庫，可以簡單地處理資料視覺化，所以有越來越多的人使用。 　　藉由本書您將可以了解： 　　．如何將資料分析的結果，以直觀的方式表達 　　．如何根據資料的類型，選擇合適的圖表 　　．何謂資訊圖表以及如何製作資訊圖表 　　來自讀者的讚譽 　　「對於想要用Python處理資料視覺化的初學者而言，是很親切的入門書」 　　「查閱方便，想要做什麼樣的圖表，可以即時查閱」 目錄 Chapter 1 何謂資料視覺化 Chapter 2 資料視覺化所需的思維 Chapter 3 本書使用的環境 Chapter 4 利用Python操作資料的基本知識 Chapter 5 利用各種圖表視覺化資料 Chapter 6 定位資訊視覺化手法 Chapter 7 文字資訊的視覺化手法 Chapter 8 資訊圖表的視覺化手法 Appendix 資料視覺化的調色盤

資料視覺化圖表全書：全方位掌握數據探索、統計分析及資料敘事 (1版)

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【簡介】 　　《雜訊》、《Google必修的圖表簡報術》、《視覺設計大師的數據溝通聖經》、《圓之書：知識發展的球狀視覺史》作者，前美國首席資料科學家、「用數據看世界」網站負責人重磅推薦   　　從常見到進階圖表，此書為各種數據溝通和傳達提供靈感！ 　　◤很棒的權威指南，非常實用！──凱斯．桑思坦，《雜訊》作者   　　◤針對大量圖表類型提供實用建議的指南。──阿爾貝托．開羅，《視覺設計大師的數據溝通聖經》作者   　　◤不可或缺的指南，幫助你展現出清晰且奪目的作品。──帕蒂爾，前美國首席資料科學家   　　◤囊括基礎知識躍進至當今視覺化領域的所有技術與方法。──馬克斯．羅瑟，「用數據看世界」網站負責人   　　◤在快速發展的資料視覺化領域中建立重要基礎的寶貴資源。──曼努埃爾．利馬，《圓之書：知識發展的球狀視覺史》作者   　　◤收錄了各種精彩而多樣的視覺化作品，就像一本令人愉快閱讀的圖表百科全書。──柯爾．諾瑟鮑姆．娜菲克，《Google必修的圖表簡報術》作者   　　▁▂▃▄▅▆▇▇▆▅▄▃▂▁   　　當今世界充斥著海量資料、新聞和文字，令人目不暇給。客戶、同事，政策制定人員、決策人員和感興趣的讀者都淹沒在資訊流裡，唯有視覺化設計能從中突圍。   　　本書作者為美國聯邦政府經濟學家，意識到資料呈現的重要性不下於資料本身，從而開始研究資料視覺化並深受啟發，成為資料視覺化專家。擁有豐富的產、官、學實務經驗的他，將引導你走進圖表設計的科學與藝術，超越死板的傳統圖表，展開一場豐富深刻的設計與溝通之旅。   　　本書收錄500多個範例，界定和討論80多張圖表，並將其歸類成8大類別，幫助讀者了解各圖表如何運作及其優缺點。   　　•    8大類別→比較、時間、分布、地理空間、關係、局部對整體、質化資料與表格 　　•    80多種圖表類型→馬賽克圖、凹凸圖、脊線圖、面量圖、弧形圖、旭日圖…… 　　•    500多個範例→收錄數百個清晰、優雅且多元的視覺化作品，提供無限靈感   　　▇▆▅▄▃▂▁▁▂▃▄▅▆▇   　　全面、仔細地協助你建立視覺化圖表基礎與進階技巧   　　│選擇適合目的和目標的圖表類型： 　　•    從基本原則開始，詳細介紹各種視覺化類型。 　　•    了解不同圖表（例如直方圖、面量圖、散布圖等）的用途和特點。 　　│探索圖表呈現方式： 　　•    學習如何在圖表中善用顏色、字型和排版等設計元素。 　　•    嘗試不同設計風格和配置，創造更吸睛的視覺效果。 　　│增加圖表的可讀性和理解性： 　　•    學習如何使用視覺元素（例如標題、解釋文字、灰底等）來強調關鍵訊息。 　　•    了解視覺處理與感知順序，突顯資料的視覺特性。 　　│提高圖表的可信度和說服力： 　　•    了解平均數、標準差、相關性、最佳適配線、統計不確定性等概念。 　　•    學習如何正確解讀數據並呈現結果。 　　│提升個人、組織、品牌風格的辨識度與特色： 　　•    學習如何選擇元素，比如字型、顏色、線寬、網格線等。 　　•    提供風格體例指南，協助打造自身風格與特色。   　　這些技巧將幫助你在製作圖表時選擇最適合的設計和呈現，使圖表不僅美觀，更能有效傳達資訊和數據。 　　無論你是學生、研究員、專家學者、數據分析師、資料科學家、媒體工作者、市場營銷專家、政策制定者還是業務決策者，這本《資料視覺化圖表全書》都將成為必備工具。 國際推薦   　　「《資料視覺化圖表全書》是一本針對大量圖表類型提供實用建議的指南。沒有其他書籍以如此詳細和精湛的方式向讀者介紹特定的圖表類型。它是學生、分析師和研究人員的卓越資源。」──阿爾貝托．開羅（Alberto Cairo），《圖表會說謊》、《視覺設計大師的數據溝通聖經》作者   　　「對於我們許多人來說，沒有視覺化的資料很難理解。然而，資料視覺化並不容易！這是一本是很棒的權威指南，非常實用！」──凱斯．桑思坦（Cass R. Sunstein），哈佛法學院教授，《資訊超載的幸福與詛咒》、《雜訊》、《推力》作者   　　「這本書收錄了各種精彩而多樣的視覺化作品，就像一本令人愉快閱讀的圖表百科全書。作者在這本出色的資源中提供了實用的建議，告訴讀者在何時應該使用哪種視覺化方式，並給出了周到的設計指南。這本書非常適合從事資料工作和資料溝通的人。閱讀這本書，您將獲得靈感，並且如書中所承諾的那樣，學會精進資料視覺化！」──柯爾．諾瑟鮑姆．娜菲克（Cole Nussbaumer Knaflic），《Google必修的圖表簡報術》作者   　　「再好的數據有時也可能成為差勁或懶惰的視覺化犧牲品。現在有一本不可或缺的指南可以幫助你展現出清晰且奪目的作品。」──帕蒂爾（D.J. Patil），前美國首席資料科學家   　　「在現今眾多可用的圖表類型中尋找適合的圖表，可能是個讓人生畏的過程。不過，這本書將為您提供不僅是指引，還是在快速發展的資料視覺化領域中建立重要基礎的寶貴資源。您將會希望將它的原則和指南銘記於心，以在下個專案中使用。」──曼努埃爾．利馬（Manuel Lima），《圓之書：知識發展的球狀視覺史》作者   　　「這本書非常實用，能夠幫助你透過資料視覺化更有效地傳達訊息。從基本原則開始，詳細介紹各種視覺化類型，並提供風格指南的制定方法。對於任何希望將資料轉化為易懂的資訊的人來說，本書是一個非常有價值且易讀的資源。」──瑪拉．艾維克（Mara Averick），RStudio   　　「《資料視覺化圖表全書》將以細緻入微的方式教導您何時以及為何選擇使用特定的視覺化類型。這本書絕對能引起您的興趣，帶您從基礎知識躍進至當今視覺化領域的所有技術與方法。書中收錄了數百個清晰、優雅且多樣的視覺化作品，絕對能為您的工作注入無限靈感！」──馬克斯．羅瑟（Max Roser），牛津大學經濟學家、「用數據看世界」（Our World in Data）網站負責人   　　「對於希望以清晰有力的方式顯示量化資料的人來說，這是一本極好的入門書。」──羅伯特．萊克（Robert B. Reich），美國前勞工部長 【目錄】 前言 第一部：資料視覺化的原則 第一章：視覺處理與感知順序 安斯庫姆四重奏 視覺感知的完形原則 前注意處理程序形式與功能 第二章：改善視覺化資料圖表的5項準則 重點一：把資料展現出來 重點二：化繁為簡 重點三：將圖表與內文整合 重點四：避免義大利麵條圖 重點五：從灰色開始 第三章：形式與功能：以觀眾的需求來決定資料視覺化方式 改變我們與資料的互動方式 我們開始吧！ 第二部：圖表類型 第四章：類別比較 長條圖 配對長條圖 堆疊長條圖 分向長條圖 點圖 馬里梅科圖與馬賽克圖 單位圖、Isotype圖與鬆餅圖 熱圖 量表圖與子彈圖 比較與重疊泡泡圖 桑基圖 瀑布圖 結論   第五章：時間 折線圖 圓形折線圖 坡度圖 袖珍圖 凹凸圖 週期圖 面積圖 堆疊面積圖 量化波型圖 地平線圖 甘特圖 流程圖與時間軸 連接散佈圖 結論   第六章：分布 直方圖 金字塔圖 以圖表將統計不確定性視覺化 盒鬚圖 K線圖 小提琴圖 脊線圖 靠顯示資料將不確定性視覺化 莖葉圖 結論   第七章：地理空間 面量圖 示意地圖 比例符號與點密度地圖 流向地圖 結論   第八章：關係 散布圖 平行座標圖 雷達圖 和弦圖 弧形圖 相關矩陣圖 網絡圖 矩形式樹狀結構圖 結論   第九章：局部對整體 圓餅圖 樹狀圖 旭日圖 南丁格爾圖 沃羅諾伊圖 結論   第十章：質化資料 圖示 文字雲與特定文字訊息 文字樹 特定文字訊息 引述 用不同顏色區分文字訊息 矩陣和清單 結論   第十一章：表格 提升表格的10個方針 範例：重新設計基本資料表格 範例：重新設計迴歸表格 結論   第三部：設計與重新設計視覺呈現   第十二章：擬訂資料視覺化的體例指南 圖表剖析 顏色層次 界定字型風格的指南 針對特定圖表類型的提醒 轉出圖像 無障礙、多元與兼容 總結   第十三章：重新設計 配對長條圖：主要田作的英畝數 堆疊長條圖：服務輸送 折線圖：社會安全理事 面量圖：阿拉巴馬州蓄奴與參議院選舉 點圖：全國學校午餐方案 點圖：美國的國內生產毛額成長 折線圖：淨政府借款 表格：公司投入 結論   結語 附錄1：資料視覺化工具 附錄2：延伸閱讀與資源 資料視覺化的概論著作 資料視覺化的歷史著作 資料視覺化工具的著作 資料視覺化庫藏 練習場所 誌謝 參考文獻   看更多

架構資料與機器學習平台｜雲端啟動分析與AI驅動的創新 (1版)

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【簡介】 　　＊全面掌握雲端資料與AI平台設計關鍵 　　＊實戰導向，靈活運用AWS、Azure、Google Cloud、Snowflake、Databricks 　　＊從基礎到進階，打造符合企業需求的現代化資料平台 　　＊強化資料治理，加速AI/ML創新，驅動決策智慧 　　無論你是資料架構師、工程師，或是希望運用AI強化決策的企業領導者，本書都將成為你打造未來資料與機器學習平台的最佳指南！ 　　在資料驅動的時代，企業該如何善用資料創造價值？ 　　本書由三位資深工程師聯手打造，為雲端架構師與資料專業人士提供了一套清晰完整的解決方案。從雲端資料平台的設計到AI與機器學習的整合，帶您走過資料現代化的每一步。無論是整合分散的資料、實現即時決策，還是利用AI解鎖創新潛力，本書都提供了實用的架構與工具，幫助你在雲端時代保持優勢。 　　「本書完整介紹，如何依據企業組織的策略方向，設計與建置現代雲端資料與ML平台的概念、模式與元件。真希望我能在多年前就能讀到這本書。」 —Robert Sahlin，Mathem資料平台主管 　　所有的雲端架構師都必須知道如何建置資料平台，以賦與企業能夠快速高效地做出資料驅動的決策，並在整個企業範圍內提供智能化服務。本書將展示如何使用AWS、Azure、Google Cloud以及Snowflake與Databricks這類多重雲端工具，設計、建置與現代化雲端原生資料與機器學習平台。 　　作者Marco Tranquillin、Valliappa Lakshmanan與Firat Tekiner使用真實世界企業架構來說明，內容涵蓋從雲端匯入到啟動整個資料生命週期。你將學到如何轉換、保全與現代化資料倉儲與資料湖這些熟悉的解決方案，也將能充份利用最新的AI/ML模式取得精準且快速的洞見，提升競爭優勢。 　　你將學會： 　　＊設計現代化且安全的雲端原生或混合資料分析與機器學習平台 　　＊透過將企業資料整合到治理良好、可擴充的與彈性的資料平台，加速資料導向的創新。 　　＊民主化存取企業資料，治理業務團隊提取洞見方式與建置AI/ML的能力。 　　＊讓您的企業利用串流管道即時決策 　　＊建置MLOps平台，移往預測性與指示性分析   【目錄】 第一章 資料平台現代化：簡介 第二章 資料創新的策略性作法 第三章 設計資料團隊 第四章 遷移框架 第五章 架構資料湖 第六章 企業資料倉儲的創新 第七章 湖倉融合 第八章 串流架構 第九章 混合與邊緣擴展資料平台 第十章 AI應用架構 第十一章 架構ML平台 第十二章 資料平台現代化：模型案例