对于可视化能够如何帮助我们更加清晰、全面地理解数据，惠特尼编著的《洞悉数据(用可视化方法发掘数据真义)》提供了发人深省的见解。本书提供了不同背景下人们的各种视角，其中包括数据科学家、统计学家、画家和作家，等等。如果我们不了解数据真正的意义，那么所有数据就都只是无用的或误导性的。

本书共分为7章，探讨了一些能够让数据变得有意义、有用的数据可视化方法。本书还讨论了一些根本思想和基本问题，涉及数据生命周期，数据和展示方法之间的交互，以及数据可视化中基本构建模块的本质、起源和目的。读者可以看到在用户界面的上下文中理解用户的新老方式，沟通是如何被歪曲的，以及数据可视化是如何与计算机联系起来的。结尾，本书评估了数据可视化特性的优缺点。

本书包含各种插图、名人名言和现实生活中的例子，以及商业分析、医疗、网络监控、安全和游戏等领域的案例分析。

惠特尼编著的《洞悉数据(用可视化方法发掘数据真义)》为了解数据可视化的重要内容和功能提供了多学科的视角，通过各种各样的案例分析，来演示可视化如何让数据变得更清晰、更全面，通过对数据可视化的广泛用途和适用性的讨论，来了解它如何让数据变得更加让人容易接受和理解。

本书的读者对象包括数据分析师、视觉设计师、以及对数据呈现感兴趣的开发人员等。

第1章 万亿字节里的洞察力

 1.1 如虎添翼：缜密的可视化让生活更美好

1.1.1 你的“神经末梢”

1.1.2 扩展的视角

1.1.3 剔除数据“噪声”

1.1.4 寻找信息和数据如大海捞针

1.1.5 模式识别

1.1.6 思维方法

 1.2 不要害怕图表

 1.3 洞察数据的世界

 1.4 从数据到智慧

 1.5 我与数据的一天

 1.6 数据洪流与数据涓流：统计学家约翰·博斯利的观点

1.6.1 雨点和大海

1.6.2 数据流

1.6.3 数据是一种“社会商品”

 1.7 困惑丛生

 1.8 数据生命周期

1.8.1 计划和准备

1.8.2 收集和处理

1.8.3 分析和总结

1.8.4 表现和沟通

1.8.5 实现和管理

 1.9 “只要事实”：什么是数据和元数据

 1.10 留下哪些，删掉哪些：对话新闻学教授及科技企业家伦恩·塞勒斯

 1.11 哪些数据有价值

 1.12 涟漪效应

1.12.1 数据可视化与这杯牛奶的相同点和不同点

1.12.2 牛奶管理

1.12.3 冰山一角

 1.13 数据可视化的特性

 1.14 与Splunk公司首席信息官道格·哈尔深入机器数据

1.14.1 存储热数据、暖数据和冷数据

1.14.2 运营智能可视化

 1.15 寓繁于简（简单形式展现复杂数据）

 1.16 有哪些新特性

第2章 提出更好的问题

 2.1 询问的艺术

2.1.1 提出问题

2.1.2 权衡答案

 2.2 好的问题

 2.3 华盛顿特区的1100个亮点

 2.4 二十个问题

 2.5 模式、上下文和问题

2.5.1 不同的角度、观点以及分辨率

2.5.2 999 岁的患者？数据未曾提出的问题

 2.6 设计软件

2.6.1 别去追逐瀑布

2.6.2 正确的轨道

2.6.3 相信数据的同时验证数据

2.6.4 个人问题与公共问题

 2.7 问题中的问题

 2.8 知道自己得到了什么

2.8.1 计划和准备

2.8.2 收集和处理

2.8.3 分析和总结

2.8.4 表现和沟通

2.8.5 实现和管理

 2.9 问题和元数据

2.9.1 讲述完整的故事

2.9.2 收集本地数据

2.9.3 深思熟虑

 2.10 快速提问

 2.11 找到“最适合自己”的标准（基于信息专家丹·吉尔曼的研究）

 2.12 降低商业中的“好奇税”

 2.13 提出好问题

 2.14 以初学者的心态研究数据

 2.15 数据过多

 2.16 更好的问题

第3章 致胜组合：巧用可视化组成元素

第4章 视线的路径、目的和视点

第5章 可用的视角

第6章 会思考的机器

第7章 后见、先见和洞见

相关资源

参考文献