Praktyczna wizualizacja danych: Interaktywne opowiadanie historii od arkuszy kalkulacyjnych do kodu

Opinie czytelników

Książka jest dobrze oceniana za jasne wyjaśnienia i praktyczne wskazówki dotyczące wizualizacji danych, dzięki czemu jest odpowiednia zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych programistów. Zawiera wiele przykładów i samouczków, które pomagają czytelnikom skutecznie się uczyć. Niektórzy recenzenci zauważyli jednak rozczarowanie jakością rysunków i dostępnością podobnych treści w Internecie za darmo.

Jasne wyjaśnienia, pomocna nauka krok po kroku, odpowiednia dla wszystkich poziomów umiejętności, wiele przykładów i samouczków, silny nacisk na opowiadanie historii poprzez wizualizację.

Niska jakość czarno-białych rysunków, zawartość dostępna za darmo w Internecie.

(na podstawie 4 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Hands-On Data Visualization: Interactive Storytelling from Spreadsheets to Code

Zawartość książki:

Opowiedz swoją historię i pokaż ją za pomocą danych, korzystając z bezpłatnych i łatwych do opanowania narzędzi internetowych. Ta książka wprowadzająca uczy, jak projektować interaktywne wykresy i niestandardowe mapy dla swojej witryny internetowej, zaczynając od prostych narzędzi typu „przeciągnij i upuść”, takich jak Arkusze Google, Datawrapper i Tableau Public. Stopniowo dowiesz się również, jak edytować szablony kodu open source, takie jak Chart.js, Highcharts i Leaflet na GitHub.

Hands-On Data Visualization prowadzi krok po kroku przez samouczki, przykłady z życia wzięte i zasoby online. Ten praktyczny przewodnik jest idealny dla studentów, organizacji non-profit, właścicieli małych firm, samorządów lokalnych, dziennikarzy, pracowników naukowych i każdego, kto chce wyciągnąć dane z arkuszy kalkulacyjnych i przekształcić je w żywe interaktywne historie. Doświadczenie w kodowaniu nie jest wymagane.

⬤ Twórz interaktywne wykresy i mapy oraz osadzaj je na swojej stronie internetowej.

⬤ Zrozumienie zasad projektowania efektywnych wykresów i map.

⬤ Poznaj kluczowe koncepcje wizualizacji danych, które pomogą Ci wybrać odpowiednie narzędzia.

⬤ Konwersja i przekształcanie danych tabelarycznych i przestrzennych w celu opowiedzenia historii danych.

⬤ Edytować i hostować szablony map Chart.js, Highcharts i Leaflet w serwisie GitHub.

⬤ Dowiedz się, jak wykrywać stronniczość na wykresach i mapach tworzonych przez innych.