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Hands-On Data Visualization

  • 类型: book（开发 / 技术书籍）
  • 状态: organized（整理完成）
  • 作者: Jack Dougherty、Ilya Ilyankou
  • 出处: Douban https://book.douban.com/subject/35527900/（O'Reilly Media，2021-05-04，ISBN 9781492086000）
  • 整理完成日期: 2026-08-31
  • 读完日期: （由用户读完后再手工补注）

全书主线

从零开始、不要求任何编程经验的交互式数据可视化入门书：先讲「用数据讲故事」的理念 与选型，再强化电子表格与数据获取/清洗等基础技能，然后用拖拽工具（Google Sheets、 Datawrapper、Tableau Public）做出交互式图表、地图与表格，接着升级到用 GitHub 编辑并 托管开源代码模板（Chart.js、Highcharts、Leaflet），最后回归全书的中心命题——讲真实且 有意义的数据故事，识别他人如何用可视化说谎、以及如何在自己的作品中减少偏差。

全书分为四部分（Introduction 之后按 15 章 + 附录组织）：

  • Part 1（ch-0001～ch-0006）: 想清楚数据故事 → 十要素选工具 → 电子表格基本功 → 找到并质询数据 → 清洗脏数据 → 做有意义的比较
  • Part 2（ch-0007～ch-0010）: 用拖拽工具分别产出图表、地图、表格，并学会用 iframe / embed code 把它们嵌入自己的网站
  • Part 3（ch-0011～ch-0014）: 进入 GitHub 编辑开源代码模板（Chart.js、Highcharts、 Leaflet），并掌握 GeoJSON 等地理空间数据的转换工具
  • Part 4（ch-0015～ch-0017）: 区分「错误 / 误导 / 真实」的可视化，识别数据与空间偏差， 用 storyboard 把可视化组织成叙事，附常见问题排查附录

阅读笔记

章节

页码 原书章节 摘要
ch-0001 Introduction: Why Data Visualization? 为什么做数据可视化
ch-0002 Ch 1 Choose Tools to Tell Your Story 选工具讲你的故事
ch-0003 Ch 2 Strengthen Your Spreadsheet Skills 强化电子表格技能
ch-0004 Ch 3 Find and Question Your Data 找到并质询你的数据
ch-0005 Ch 4 Clean Up Messy Data 清洗脏数据
ch-0006 Ch 5 Make Meaningful Comparisons 做有意义的比较
ch-0007 Ch 6 Chart Your Data 图表化你的数据
ch-0008 Ch 7 Map Your Data 地图化你的数据
ch-0009 Ch 8 Table Your Data 表格化你的数据
ch-0010 Ch 9 Embed On the Web 嵌入网页
ch-0011 Ch 10 Edit and Host Code with GitHub 用 GitHub 编辑与托管代码
ch-0012 Ch 11 Chart.js and Highcharts Templates Chart.js 与 Highcharts 模板
ch-0013 Ch 12 Leaflet Map Templates Leaflet 地图模板
ch-0014 Ch 13 Transform Your Map Data 转换你的地图数据
ch-0015 Ch 14 Detect Lies and Reduce Bias 识别谎言、减少偏差
ch-0016 Ch 15 Tell and Show Your Data Story 讲述并展示你的数据故事
ch-0017 Appendix A Fix Common Problems 排查常见问题

页码对应本书 PDF 的章；ch-0001 为 Introduction，之后与原书章节号一一对应。Preface （读者对象、致谢、开放获取说明）未单独成页——作者与开放获取信息见上方元信息与 notes.md 的重要参考。

Backlinks (1) 
flowchart LR
  n0["ch-0001 凶案、侦探与母亲的信（第 2–163 章）"]
  n1["ch-0002 坦白、出逃与和解（第 163–233 章）"]
  n2["The Curious Incident of the Dog in the Night-Time 人物"]
  n3["The Curious Incident of the Dog in the Night-Time（整理完成）"]
  n4["The Curious Incident of the Dog in the Night-Time 笔记"]
  n5["The Curious Incident of the Dog in the Night-Time 故事线"]
  n6["E-Commerce Bench（整理完成）"]
  n7["E-Commerce Bench 笔记"]
  n8["part-0001 摘要与引言：一年期电商运营基准（Abstract + §1）"]
  n9["part-0002 相关工作与定位：continuing 任务谱系（Table 1 + §2）"]
  n10["part-0003 基准设计：四层架构与确定性经济（§3 主体）"]
  n11["part-0004 实验结果：18 模型的多维画像（Table 2 + §4）"]
  n12["part-0005 结论与参考文献（§5 + References）"]
  n13["part-0006 工具集与 agent harness：18 工具与上下文管理（Table 3 + Appendix A）"]
  n14["part-0007 数据层：类目、店型、日历与供应商（Appendix B）"]
  n15["part-0008 经济引擎：13 步结算与需求/退货/成本公式（Table 7 + Appendix C）"]
  n16["part-0009 确定性谈判内核：决策函数与骗局目录（Appendix D）"]
  n17["part-0010 评测指标定义：六个维度与统计口径（Appendix E）"]
  n18["part-0011 每维度结果导览与模型/实验设置（Table 10 + Appendix F）"]
  n19["part-0012 失败案例研究：骗局实录与一次破产（Appendix G）"]
  n20["part-0013 失败模式规则表与提示词设计（Table 18 + Appendix H）"]
  n21["The End of Software Engineering（整理完成）"]
  n22["The End of Software Engineering 笔记"]
  n23["part-0001 摘要与引言：范式重构的宣告（Abstract + §1 前段）"]
  n24["part-0002 第一性原理：传统软件与 Agent 系统的形式化模型（§1 后段 + §2）"]
  n25["part-0003 三代交付史与 AI→Software→Result 的失败（§3.1–3.2）"]
  n26["part-0004 Agent→Result 与 Agentic Engineering 学科（§3.3 + §4）"]
  n27["part-0005 实证证据与 EvoClaw 落差（§5）"]
  n28["part-0006 四阶段演进路线图（前段：表 3 + Stage I–III）"]
  n29["part-0007 路线图后段与建议：实践者与研究者（§6.3 后段 + §6.4 + §7.1–7.2）"]
  n30["ch-0001 Introduction（为什么做数据可视化）"]
  n31["ch-0002 选工具讲你的数据故事（Ch 1）"]
  n32["ch-0003 强化电子表格技能（Ch 2）"]
  n33["ch-0004 找到并质询你的数据（Ch 3）"]
  n34["ch-0005 清洗脏数据（Ch 4）"]
  n35["ch-0006 做有意义的比较（Ch 5）"]
  n36["ch-0007 图表化你的数据（Ch 6）"]
  n37["ch-0008 地图化你的数据（Ch 7）"]
  n38["ch-0009 表格化你的数据（Ch 8）"]
  n39["ch-0010 嵌入网页（Ch 9）"]
  n40["ch-0011 用 GitHub 编辑与托管代码（Ch 10）"]
  n41["ch-0012 Chart.js 与 Highcharts 模板（Ch 11）"]
  n42["ch-0013 Leaflet 地图模板（Ch 12）"]
  n43["ch-0014 转换你的地图数据（Ch 13）"]
  n44["ch-0015 识别谎言、减少偏差（Ch 14）"]
  n45["ch-0016 讲述并展示你的数据故事（Ch 15）"]
  n46["ch-0017 附录 A 排查常见问题"]
  n47["Hands-On Data Visualization（整理完成）"]
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  n49["Reading"]
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