資料視覺化｜製作充滿說服力的資訊圖表 (Fundamentals of Data Visualization)

視覺化是從複雜且龐大的數據中理出脈絡，傳達資訊最有效的方法。本書將告訴您如何解決資料視覺化的各種疑難雜症，如何將複雜資料轉為引人注目的圖表，以及各種圖表類型的使用時機。

．探討如何應用顏色來區分、呈現和凸顯資料
．了解如何透過重複編碼來改善圖表的易讀性
．利用本書提供的視覺化總覽，快速找出適合資料呈現的圖表類型
．藉由大量的範例了解何謂好的圖表與不好的圖表
．學會如何在報告中使用圖表來講述引人入勝的故事

<序>

假如你是位科學家、分析師、顧問，或任何必須準備技術文件或報告的人，那麼你的必備技能之一，就是製作具有說服力、通常以圖表形式呈現的資料視覺化。圖表必須清晰、美觀且令人信服，才能讓你的論點具有說服力。圖表的好壞，可能決定了論文的影響力、能否拿到補助金或合約，工作面試的成敗。然而令人驚訝的是，能教你如何製作引人注目的資料視覺化的資源很少。鮮少有大學提供這個主題的課程，坊間相關的書籍也不是很多（當然還是有一些）。圖表軟體的教學通常將重點放在如何做出特定的視覺效果，而非解釋為什麼某些選擇是首選而其他不是。在日常工作中，你被期待應該知道如何做出好的圖表，而且如果在撰寫第一篇科學論文時，能遇到一位耐心的指導者告訴你一些技巧的話，你就算是走運了。

以寫作領域來說，經驗豐富的編輯會提到「耳朵」—能夠聽出一篇文章好不好的能力（在閱讀一篇文章時內在的聲音）。我認為在談到圖表和其他視覺化時，我們也需要「眼睛」，以便在看到一張圖表時，有能力檢查它是否平衡、清晰、吸睛。就像寫作一樣，判斷圖表好壞的能力是可以學習的。擁有「眼睛」主要指的是你了解簡單規則和良好視覺化的原則，並注意到其他人可能忽略的細節。

以我的經驗來說（請容我再次用寫作來比喻），你不會在周末看書時突然長出「眼睛」。這是一個終生的過程，此時對你來說過於複雜難解的概念，也許在五年之後會變得理所當然。以筆者來說，我持續在拓展自己對圖表製作的理解。我經常接觸新的方法，而且注意別人在圖表中做出的視覺和設計選擇。我也很願意改變想法。也許在當下覺得很棒的某張圖表，在下個月會找到不足之處。所以，請不要把我說的任何事情當作不變的準則，仔細思考我做出選擇的理由，再決定是否要採用。

雖然本書中的內容是依序安排的，但大多數章節都可以獨立存在，無需從頭讀起。你可以隨意瀏覽，選擇目前感興趣的部分，或是當下可以解答你的問題的那個部分。我認為，你能從本書中獲得最大幫助的方法，並不是一口氣將這本書讀完，而是花更久的時間逐字閱讀，試著將書中的一些概念運用在你的圖表中，然後回過頭來閱讀其他概念，或重讀先前所學到的概念的章節。在幾個月後再度閱讀同一個章節，你可能會有不同的體悟。

儘管本書中幾乎所有的圖表都是用R 和ggplot2 製作的，但這並不是一本R 語言的專書。本書的重點是圖表製作的一般原則。可用來製作圖表的軟體很多，你可以使用任何繪圖軟體來產生本書展示的各種圖表。不過，ggplot2 之類的軟體套件，讓我使用的技巧比其他繪圖庫簡單得多。重要的是，因為這不是R 的專書，所以我不會在本書的任何一處討論程式碼或程式設計技巧。我希望你專注於概念和圖表，而不是程式碼。如果你對如何製作某一張圖表感到好奇，可以到GitHub查看本書的原始碼。


名人推薦
「這本書很快就會成為資訊圖表的必讀經典。」
-- Urban Institute資深研究員Jonathan Schwabish

「一本範例豐富的資訊圖表指南，對初學者或專業人員而言都非常有用。」
-- Inria研究員Steve Haroz