《数据之美》经典读后感有感
《数据之美》是一本由邱南森 (Nathan Yau)著作，中国人民大学出版社出版的平装图书，本书定价：CNY 89.00，页数：277，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
●挺好的入门图书
●见过。
●无意中读到的一本书，避开一些编程等技术性细节，从宏观和感性的角度带我认识了将大量数据变为可视性更强的图形的过程
●比较入门
●第一次花一百元買本書回來，沒看完就直接撕掉然後下載英文電子看。實在是給人民出社民的編輯和排版惡心得我想殺人。內文要你看個圖，然後圖在三四版之後，文字都擠一起，生怕多浪費一版紙，我感看起來只是一張破草紙上印著文字和圖，好好一本書就被出版社毀了。
●足够系统的数据化可视化入门书，值得一读，可以配合作者的另外一本书《鲜活的数据》配合看
《数据之美》读后感(一)：让你的可视化更加准确
书中没有用到很多的专业术语，言简意赅适合当初学者的第一本数据可视化书籍。让我知道在数据分析之后如何让读者感兴趣，并能读懂想表达的意思。
由于作者具有统计学背景，所以书中会有很多统计学常用图表，那些图表也是生活中经常见到的。但有时居心叵测的人，会利用一些技巧让我们看不到真实的情况，会让我们对数据产生误解，所有我学到了不要被刻意的图表欺骗了自己的双眼。
这本数据可视化设计入门读物，写得浅显易懂，可读性很高。有几点感触很深：
1. 整个过程中，数据收集和处理花的时间会很长，这个是很正常的，也是好好理解数据所必须花的功夫，不能省。
2. 在可视化方案阶段，建议用纸和笔做头脑风暴。直接在电脑上会被操作技能限制住。你应该告诉电脑做什么，而不是反过来。
《数据之美》读后感(三)：数据可视化高手的三大技能
数据可视化高手的三大技能：
2. 统计学基础；
3. 设计巧思。
数据可视化就是拥有了完备的统计学和设计哲学基础后，将试图讲述的话题恰如其分展现出来的过程。
不要忘记合理判断和处理原始数据集，如果数据是不整洁的，之后所有的动作都是没有意义的。
不要忘记最终成果是要拿去给读者分享的，读者是谁，读者对数据的了解程度，在什么场景下进行分享。
《数据之美》读后感(四)：数据可视化的简单科普
对我而言是越往后看越失望的书。
最有趣的是书的开头，作者科普了很多数据展示的实际案例。如meshu，一个基于地理位置定制首饰的流程；Felton的annual report，将自己每年的数据分析展示做成年报；NASA的洋流图，美到窒息等等。但是最该认真讲的规则做法部分实在是没有干货。
数据可视化，从获取数据、理解数据、分析数据、最后展示数据，需要综合运用到统计、数学、设计等等方面的知识。确实是一本书难以讲清楚的。但毋容置疑，它使我对数据可视化更加感兴趣，并且希望能参考Felton制作出自己的2019annual report。
《数据之美》读后感(五)：笔记
可视化工具
tableau imageplot 静态图表分析统计：R+adobe illustrator
可视化设计的原材料
视觉暗示：位置、长度、角度、方向、形状、面积、颜色（连续色阶、发散色阶、定性色阶）
坐标：直角坐标、极坐标、地理坐标
标尺：数字标尺、分类标尺、时间标尺
背景信息：描述、标题
Felton annual report太酷了！
数据本身，对数据的理解和分析，数据展示，三个环节缺一不可。
meshu：基于地理位置定制首饰的流程。在地图上选好点，只做自己的项链、耳环或袖口，定位数据代表当前的位置、去过的地方和将要去的地方，因此每一个meshu的作品就像是戴在身上的生活缩影。
OECD幸福生活指数
每朵花代表一个国家，每朵花有11个花瓣，每个花瓣代表一个维度的数据，如住房情况、消费等等。指数是基于11个维度计算出来的，每个国家在纵轴上越高，幸福指数越高。
电子图表才四十多岁
我们现在使用的很多传统图表，如折线图、条形图和饼图等都是William playfair发明的。
最开始这些图表都是手工绘制在纸上。直到20世纪70年代人们还通过手绘图看数据。
这样算来在我们的学习生活中占据重要地位的电子统计图表也才四十多岁。
NASA的洋流图太美到窒息
ASA绘制了永恒的海洋（Perpetual Ocean）。 通过建立ECCO2模型模拟了各个深度的洋流，做成了一个动画，洋流并不仅仅是以直线或曲线模式运动，而是形成漩涡成为复杂的螺旋形状，看起来就有点像梵高的作品。
视频链接
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