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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
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【簡介】 數據分析已經成為每個人的日常工作 視覺化的圖表讓我們更好地理解資訊的趨勢與分佈 本書以透過數據分析的架構與邏輯,幫助大家從 Universal Analytics 接軌到 Google Analytics 4;讓 Google Analytics 4 不僅僅只是網站/APP分析的工具,更能成為大家在日常工作中的好夥伴,讓 Google Analytics 4 與各式行銷工具擁有整合的能力,以達成自動化行銷的目的,並有效的提升大家的工作效率。 目錄 Chapter1 為何要轉換至Google Analytics 4 1.1 Google Analytic 4 的優缺點 1.2 Google Analytics 4 與 Universal Analytics 的差異 1.3 全民數據分析年代來臨 Chapter2 如何做好數據分析? 2.1 和你的夥伴站在同一陣線 2.2 數據分析五大步驟 Chapter3 定義問題 3.1 所有問題的起點:AARRR 轉換漏斗 3.2 官方網站/APP 的 AARRR 轉換漏斗 3.3 電子商務網站/APP 的 AARRR 轉換漏斗 Chapter4 收集數據 4.1 Google Tag Manager 與 Data Layer 4.2 資料串流 Data Stream 4.3 事件 Events 4.4 跨網域追蹤 Chapter5 清理數據 5.1 數據收集設定 5.2 隱私權與 Google 訊號 5.3 排除內部流量 5.4 排除特定推薦流量 5.5 管道分組 Channel Groups 5.6 內容分組 Content Groups Chapter6 分析數據 6.1 專有名詞與定義 6.2 轉換率 6.3 受眾與區隔 6.4 歸因模型 Chapter7 視覺化與分享 7.1 預設報表 7.2 獲客報表 7.3 參與報表 7.4 營利報表 7.5 回訪率報表 7.6 客層報表 7.7 科技報表 7.8 自訂報表 【目錄】
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