本书对可视化技术、交互技术以及数据分析方法进行了系统和全面的讲解。介绍了交互式可视化数据分析解决方案的设计标准，论述了设计中的影响因素以及工作流程的检验方法。读者可以从中了解可视化编码的基础知识，以及用于多元数据、时间数据、地理空间数据和图形数据等方面的众多可视化技术。
书中专门用一章的内容来介绍与可视化效果互动的常规概念，并且利用图示来说明现代交互技术如何推动可视化数据分析的发展。针对如今庞大而复杂的数据，本书涵盖了自动化分析计算支持可视化数据分析的相关内容，另外还介绍了多屏幕环境下的高级可视化概念、数据分析过程中的用户指南以及渐进式可视化数据分析等技术。
作者用简洁明了的术语以自上而下的视角解读了交互式可视化数据分析。众多真实案例和丰富的插图将使学生、本领域专家、数据密集型应用领域的从业者都能够轻松阅读本书。

克里斯蒂安·多明斯基，任教于德国罗斯托克大学可视化与分析计算实验室。2006年取得博士学位，主要研究领域是数据的可视化和交互技术，尤其擅长交互式探索和复杂数据的处理技术。他领导开发了多个可视化数据系统，其中有用于时空健康数据的LandVis系统、用于时间导向数据的VisAxis系统，以及用于多用户图形可视化的CGV系统。

第一章 导论
1.1 基本概念
1.1.1 可视化、交互以及计算
1.1.2 交互式可视化数据分析法的五种变量
1.2 范例
1.2.1 入门范例
1.2.2 进阶数据分析
1.2.3 先进技术
1.3 本书结构
第二章 设计标准、影响因素、模型
2.1 设计标准
2.2 影响因素
2.2.1 对象因素：数据
2.2.2 目的因素：分析任务
2.2.3 环境因素：用户和技术
2.2.4 示例
2.3 流程模型
2.3.1 方案设计
2.3.2 转换数据
2.3.3 信息生成
2.4 本章总结
第三章 图形的可视化技术详解
3.1 图形的绘制和显示
3.1.1 数据值的绘制
3.1.2 图形的显示
3.2 多元数据的可视化
3.2.1 基于表格的图形
3.2.2 组合双变量图形
3.2.3 基于多边形的图形
3.2.4 基于符号的图形
3.2.5 基于像素的图形
3.2.6 嵌套图形
3.3 时间数据的可视化
3.3.1 时间和时间数据
3.3.2 可视化技术
3.4 地理空间数据的可视化
3.4.1 地理空间和地理空间数据
3.4.2 通用型可视化方案
3.4.3 时空数据的可视化
3.5 图形的可视化
3.5.1 图形数据
3.5.2 基本图形的可视化
3.5.3 多面图形的可视化
3.6 本章总结
第四章 可视化中的人机交互技术
4.1 人的作用
4.1.1 人机交互的意图和行为模式
4.1.2 动作循环
4.2 高效率的交互
4.2.1 人机交互的成本
4.2.2 人机交互的直接性
4.2.3 人机交互的设计指南
4.3 人机交互的基本操作
4.3.1 动作
4.3.2 反馈
4.4 人机交互的选择和重点
4.4.1 定向选择
4.4.2 图形的强化或弱化
4.4.3 选择功能的强化
4.5 图形的缩放
4.5.1 基本原理和概念
4.5.2 可视化界面和交互
4.5.3 辅助交互和视觉线索
4.5.4 多维缩放和一维缩放
4.6 透镜功能
4.6.1 概念模型
4.6.2 可调整性
4.6.3 活动透镜
4.7 交互式图形比较
4.7.1 基础和要求
4.7.2 自然启发式比较
4.7.3 降低比较成本
4.8 新的交互操作方式
4.8.1 触摸操作
4.8.2 有形操作
4.8.3 体感操作
4.9 本章总结
第五章 自动分析辅助
5.1 分离图形
5.1.1 计算图形密度
5.1.2 图形束
5.2 相关数据
5.2.1 兴趣度
5.2.2 基于特征的可视化分析
5.2.3 不规则运动的特征分析
5.3 分离数据
5.3.1 采样和汇总
5.3.2 探索多尺度的数据抽象
5.4 分组相似的数据元素
5.4.1 分类
5.4.2 聚类
5.4.3 多变量动态图形的聚类
5.5 降低数据维度
5.5.1 主成分分析法
5.5.2 主成分的可视化数据分析
5.6 本章总结
第六章 高级概念
6.1 多屏幕显示环境中的可视化
6.1.1 环境和要求
6.1.2 协同可视化数据分析的解决方案
6.1.3 在多屏幕显示环境中分析气候变化的影响
6.2 引导用户
6.2.1 什么是引导
6.2.2 在层次图中引导导航
6.2.3 多类别数据的可视化分析引导
6.3 渐进式可视化数据分析
6.3.1 渐进的概念
6.3.2 多线程架构
6.3.3 应用场景
6.4 本章总结
第七章 全书总结
7.1 内容回顾
7.2 深入研究

在现代社会，大数据已
经越来越引起人们的关注。
我们经常能听说各种数据分
析程序和算法带来了什么样
的好处、怎样实现更高效的
操作，还有怎样在各应用领
域起到不可替代的作用。这
些都说明了从数据中获取信
息很容易，尤其是该领域的
学者们都对此满怀信心。但
是从庞大而复杂的数据中获
得真正有价值的信息实在是
一项艰巨的任务。在很多情
况下，数据分析过程中的新
发现、判断数据价值以及结
果的有效性都少不了人的参
与，只有人才能具备深层次
的专业知识和常识。那么，
如何能让人也参与其中呢？
有一种方法就是数据的
可视化，也就是将数据转化
为图形，然后用人类那神奇
的大眼睛观察图形并且分析
信息。但是，可视化也有一
定的局限性，比如，庞大的
数据集会导致图形的排布变
得密密麻麻、混乱不堪，再
比如，包含100多个节点的
网络图形实际上看起来就像
一团乱毛线。为了解决这个
问题，我们在可视化技术的
基础上引入了交互功能：也
就是赋予人控制权。经过一
整套设计之后，交互式可视
化系统就可以应对大数据了
。但是，如何在拥有上百个
属性的数百万个样本的数据
集中厘清它们之间的关系？
统计学、机器学习和数据提
取领域中的自动查找和相关
性分析等方法倒是也堪用，
但不可避免地会丢失一些重
要信息。因此，交互式可视
化数据分析（也称为可视化
分析）的宗旨就是将可视化
、交互和自动化分析等方法
组合在一起来探索大数据。
就这么简单？当然不是
了。设计有效的可视化数据
分析系统绝非易事，其中需
要各种各样的专业知识、技
能和经验。除了纯粹的技术
，还涉及许多其他方面。对
于这样一个系统的每个组成
部分，都有各种各样的替代
解决方案，在选择解决方案
之前，首先需要透彻地了解
它们的优势和局限性。当标
准方案没办法解决问题时，
就要用创新思维另辟蹊径。
任何系统的开发实际上都是
一个设计的过程，重点是要
对这个过程有深刻的理解，
同时还要满足潜在用户的需
求。
在教学生开发用于可视
化数据分析的交互式系统时
，老实说，我很纠结。我不
知道是否应该引导他们去了
解不同数据的不同可视化、
交互和分析技术的所有组合
。如果这么做了，那这门课
就会变得枯燥且漫长。我真
正想要的是一本非常简洁的
教科书，其中包含整个设计
过程、相关学科和结合方式
，再加上一些高级的例子。
当克里斯蒂安·多明斯基
（Christian Tominski）和海
德伦·舒曼（Heidnun
Schumann）告诉我他们已
经写好了这样一本书时，我
非常高兴，而真的读到时更
是心情无比激动，这就是我
想象中的书。当然，现在有
很多关于可视化、交互和数
据分析的书，但是那些书通
常是重点讲述了某个单独方
面，很少有全方位的介绍，
而本书的真正价值就在于它
能够涵盖交互式可视化数据
分析的所有方面。作者们在
可视化研究领域和开发现实
世界解决方案方面拥有丰富
的经验，书中的许多例子都
来源于他们的亲身经历，这
也让我们有机会了解专家的
想法。他们在不同的领域攻
克了许多复杂的案例，比如
动态地理空间数据。所以本
书中的例子都具有极高的应
用价值。
除了在研发方面的经验
外，作者们也非常善于表达
专业知识：他们与沃尔夫冈
·艾格纳（Wolfgang Aigner
）和西尔维亚·米奇（Silvia
Miksch）合著的《时间数据
的可视化》（Visualization
of Time Oriented Data）一
书是一部经典之作。书中他
们表现出的处理复杂情况的
高超技巧、完善周到的分析
处理、合理紧凑的写作风格
以及清晰明确的插图，都给
我留下了深刻的印象。
本书为学生、教师和所
有致力于开发有效的交互式
可视化数据分析系统的研究
人员提供了明确的指导、全
面的介绍和诸多灵感。我希
望这本书能够激励读者投身
这个领域。
——雅克·J.范·维克
（Jarke J.Van Wijk）荷兰
埃因霍温理工大学科技学院
，数学和计算机科学系