Название: Визуализация данных для профессионалов. Дизайн понятных диаграмм и дашбордов
Автор: Дезире Эбботт
Издательство: Питер
Год: 2025
Страниц: 288
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 22.4 MB

Даже самые обычные диаграммы, дашборды и инфографики могут поведать увлекательные и вдохновляющие истории о данных! В этой книге рассказывается, как усовершенствовать визуализации, которые вы создаете каждый день, улучшив макет и типографику, подобрав правильные сочетания цветов и обеспечив доступность для людей с ограниченными возможностями. Вы откроете для себя нестареющие принципы дизайна, которые помогут вам выделить важные признаки, компенсировать недостаток информации и организовать интерактивное взаимодействие с потоками постоянно обновляемых данных.

Книга «Визуализация данных для профессионалов» познакомит вас с основами графического дизайна применительно к наиболее распространенным типам визуализации данных. Вы узнаете, как подобрать правильные сочетания цветов для диаграмм, побудить пользователей начать взаимодействовать с данными и исследовать их, создавая визуализации, доступные для всех, в том числе для людей с ограниченными возможностями. Попутно вы будете практиковать каждый новый навык, развивая проект дашборда от начального исследования до публикации.

Если вы программируете, а не используете BI-инструмент, то должны знать, что в Python, R и D3 есть очень мощные библиотеки, предназначенные специально для работы с аккуратными таблицами (например, фрейм данных в библиотеке Pandas для Python). Одной из самых популярных и мощных библиотек визуализации данных для jаvascript является бесплатная библиотека D3.js с открытым исходным кодом, известная под названием D3 или d3, что расшифровывается как Data-Driven Documents («документы, использующие большие данные»).

Если вы занимаетесь статистикой или изучением данных, то, вероятно, уже знаете R. Если нет, то я готова поспорить, что вы предпочтете Python. Что касается фронтенд-библиотек, которые можно использовать в каждом из этих языков программирования, то любители R обожают свои ggplot/ggplot2 и Shiny, а у пользователей Python есть множество других вариантов, включая Seaborn, Plotly и Matplotlib.