乐见数据：商业数据可视化思维

5.5 新的开始：基于GLAD原则的数据分析报告

5.4 让文字出现在合适的地方：添加巧妙的注释

5.3 快告诉我答案：绘制神奇的线

5.2 可视化，不欢迎双胞胎：打造视觉反差

5.1 让我快速记住你：15秒法则

第5章 D原则：画龙点睛

4.4 差之毫厘，谬以千里：显示效果的准确度

4.3 重点突出：数据的密度

4.2 治疗选择恐惧症：图形元素的精确度

4.1 认知重塑：商业数据可视化的游戏模式

第4章 A原则：精准表达

3.6 大胆地砍掉：挖掘降噪的空间

3.5 惜字如金：精准的文字表达

3.4 提升颜值：颜色的使用技巧

3.3 再见吧，特效君：小心使用渲染功能

3.2 最大化“信噪比”：传递高保真的信息

3.1 认知重塑：商业图表设计的供给与需求

第3章 L原则：降噪

2.6 向前一步：指导型分析

2.5 此预测非彼预测：预测型分析

2.4 抓住关键少数：诊断型分析

2.3 做故事的叙述者：描述型分析

2.2 金玉其外，败絮其中：数据类别和度量指标的选择误区

2.1 认知重塑：探索性数据分析还是解释性数据分析

第2章 G原则：塑造图表的灵魂

1.4 GLAD原则初体验：北京的空气质量改善报告

1.3 成功的“秘密配方”：GLAD原则

1.2 认知重塑：何为好的可视化图表

1.1 温故而知新：重新认识商业数据可视化

第1章 商业数据可视化原则

前言

推荐序

致谢

内容提要

版权信息

封面

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版权信息

内容提要

致谢

推荐序

前言

第1章 商业数据可视化原则

1.1 温故而知新：重新认识商业数据可视化

1.2 认知重塑：何为好的可视化图表

1.3 成功的“秘密配方”：GLAD原则

1.4 GLAD原则初体验：北京的空气质量改善报告

第2章 G原则：塑造图表的灵魂

2.1 认知重塑：探索性数据分析还是解释性数据分析

2.2 金玉其外，败絮其中：数据类别和度量指标的选择误区

2.3 做故事的叙述者：描述型分析

2.4 抓住关键少数：诊断型分析

2.5 此预测非彼预测：预测型分析

2.6 向前一步：指导型分析

第3章 L原则：降噪

3.1 认知重塑：商业图表设计的供给与需求

3.2 最大化“信噪比”：传递高保真的信息

3.3 再见吧，特效君：小心使用渲染功能

3.4 提升颜值：颜色的使用技巧

3.5 惜字如金：精准的文字表达

3.6 大胆地砍掉：挖掘降噪的空间

第4章 A原则：精准表达

4.1 认知重塑：商业数据可视化的游戏模式

4.2 治疗选择恐惧症：图形元素的精确度

4.3 重点突出：数据的密度

4.4 差之毫厘，谬以千里：显示效果的准确度

第5章 D原则：画龙点睛

5.1 让我快速记住你：15秒法则

5.2 可视化，不欢迎双胞胎：打造视觉反差

5.3 快告诉我答案：绘制神奇的线

5.4 让文字出现在合适的地方：添加巧妙的注释

5.5 新的开始：基于GLAD原则的数据分析报告