涂子沛pdf

⑴ 数据可视化的优秀入门书籍有哪些

个人感觉国内可能还比较少，可以看下Julie Steele的数据可视化之美 (豆瓣)，里面有一些经典案例的介绍，可作入门；
另外向怡宁翻译的鲜活的数据 (豆瓣)也值得一看，关键是介绍了数据可视化处理的具体过程，而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂，他翻译的有关交互设计的就这么简单 (豆瓣)其实也是一本和信息设计有关系的书籍，行文风趣，作为入门比较合适。
另外涂子沛的大数据 (豆瓣)也值得一看，虽然这里介绍的主要是时代发展和大背景，但也有一章专门涉及数据可视化处理。

2013年6月时，浙大的陈为老师出了本数据可视化的教材，算是在国内第一本数据可视化教材，并系统地把数据可视化相关都做了梳理，看到有人也提到了这全彩略贵的书，数据可视化 (豆瓣)；如果嫌贵，可以买这本教材：数据可视化的基本原理与方法 (豆瓣)，都是陈为的书，内容基本一样，入门是够了。

国外的能推荐的多些，
Edward Tufte不用说了，有人说他的书是“信息设计的圣经”，他的The Visual Display of Quantitative Information (豆瓣)应该是入门必看了，公认的开山之作。不过目前还没有中译本，看完基本上可以了解数据可视化的前世今生了；
他还有一个华人学生，在美国报社工作，专门负责数据图表的设计制作，也出了一本相关的书，很棒，Dona M.Wong，她写的书现在已经有中译本了：最简单的图形与最复杂的信息 (豆瓣) 主要侧重于对数据图表的修饰、完善，讲解了一些处理数据图表的基本原则，实操性很强。
Edward R.Tufte的其他书：
Visual Explanations (豆瓣)，Beautiful Evidence (豆瓣) 都可以在网上找到pdf全本。
另外除了书，还推荐一个国外老头：Hans Rosling，他是瑞典卡罗琳学院全球公共卫生教授，有关他利用数据可视化显示200多个国家200年来的人均寿命和经济发展的ted视频非常火，真是数据可视化的魅力，他的其他视频也很棒（TED | Search），本人非常幽默，由他主持的BBC纪录片[BBC：统计学的快乐]也值得一看，这些都是初步了解数据可视化的好材料。

总之，个人感觉数据可视化除了具有优秀的美术功底外，统计学知识也是重要部分，毕竟数据的展现和设计都是建立在对数据的获取、清洗、处理、挖掘的基础上的。
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⑵ 求两本书，涂子沛《大数据》，《数据之巅》 最好是txt，pdf也行！

大数据：http://115.231.134.24/hot.cdn.pcs.com/file/?xcode=&fid=2703516974-250528-763456486919663&time=1402732712&sign=FDTAXER--acsSEt8P48gjclXMpXQrkZ3lGcI%3D&to=hc&fm=N,B,T,t&sta_dx=18&sta_cs=219&sta_ft=pdf&sta_ct=5&newver=1&expires=1402733312&rt=sh&r=603917829&logid=2500145387&sh=1&vuk=570722110&fn=%E6%B6%82%E5%AD%90%E6%B2%9B%E3%80%8A%E6%AD%A3%E5%9C%A8%E5%88%B0%E6%9D%A5%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9D%A9%E5%91%BD%EF%BC%9A%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E3%80%8B.pdf&wshc_tag=0&wsiphost=ipdbm

⑶ 《数据之巅大数据革命,历史、现实与未来》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《数据之巅》（涂子沛）电子书网盘下载免费在线阅读

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链接：https://pan..com/s/1zelyPzY8GEGuO9-OO9eiKg

书名：数据之巅

作者：涂子沛

豆瓣评分：8.4

出版社：中信出版社

出版年份：2014-5-1

页数：368

内容简介：

《数据之巅:大数据革命,历史、现实与未来》从美国建国之基讲起，通过阐述初数时代、内战时代、镀金时代、进步时代、抽样时代、大数据时代的特征，系统梳理了美国数据文化的形成，阐述了其数据治国之道，论述了中国数据文化的薄弱之处，展望了未来数据世界的远景。

“尊重事实，用数据说话”，“推崇知识和理性，用数据创新”，作者不仅意在传承黄仁宇“数目字”管理的薪火，还试图把数据这个科技符号在中国转变为文化符号，形成一种文化话语体系。大数据正在撬动中国的制度创新、科技创新。

作者简介：

涂子沛，江西吉安人，现居美国硅谷。2012年其着作《大数据》在中国社会开大数据之先河，引发了大数据战略、数据治国和开放数据的讨论，历史学家许倬云先生盛赞其“为华文世界开创了一个重要话题”。本书为作者第二本着作，全书对大数据追根溯源，提出当前信息技术的发展，已经让中国获得了后发优势，中国要在大数据时代的全球竞争中胜出，必须把大数据从科技符号提升成为文化符号，在全社会倡导数据文化。

作者本科毕业于华中科技大学计算机系，研究生毕业于中山大学和卡内基梅隆大学，获公共管理硕士和信息科学硕士学位。

⑷ 数据可视化的优秀入门书籍有哪些

个人感觉国内可能还比较少，可以看下Julie Steele的数据可视化之美 (豆瓣)，里面有一些经典案例的介绍，可作入门； 另外向怡宁翻译的鲜活的数据 (豆瓣)也值得一看，关键是介绍了数据可视化处理的具体过程，而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂，他翻译的有关交互设计的就这么简单 (豆瓣)其实也是一本和信息设计有关系的书籍，行文风趣，作为入门比较合适。 另外涂子沛的大数据 (豆瓣)也值得一看，虽然这里介绍的主要是时代发展和大背景，但也有一章专门涉及数据可视化处理。 2013年6月时，浙大的陈为老师出了本数据可视化的教材，算是在国内第一本数据可视化教材，并系统地把数据可视化相关都做了梳理，看到有人也提到了这全彩略贵的书，数据可视化 (豆瓣)；如果嫌贵，可以买这本教材：数据可视化的基本原理与方法 (豆瓣)，都是陈为的书，内容基本一样，入门是够了。 国外的能推荐的多些， Edward Tufte不用说了，有人说他的书是“信息设计的圣经”，他的The Visual Display of Quantitative Information (豆瓣)应该是入门必看了，公认的开山之作。不过目前还没有中译本，看完基本上可以了解数据可视化的前世今生了； 他还有一个华人学生，在美国报社工作，专门负责数据图表的设计制作，也出了一本相关的书，很棒，Dona M.Wong，她写的书现在已经有中译本了：最简单的图形与最复杂的信息 (豆瓣) 主要侧重于对数据图表的修饰、完善，讲解了一些处理数据图表的基本原则，实操性很强。 Edward R.Tufte的其他书： Visual Explanations (豆瓣)，Beautiful Evidence (豆瓣) 都可以在网上找到pdf全本。 另外除了书，还推荐一个国外老头：Hans Rosling，他是瑞典卡罗琳学院全球公共卫生教授，有关他利用数据可视化显示200多个国家200年来的人均寿命和经济发展的ted视频非常火，真是数据可视化的魅力，他的其他视频也很棒（TED | Search），本人非常幽默，由他主持的BBC纪录片[BBC：统计学的快乐]也值得一看，这些都是初步了解数据可视化的好材料。 总之，个人感觉数据可视化除了具有优秀的美术功底外，统计学知识也是重要部分，毕竟数据的展现和设计都是建立在对数据的获取、清洗、处理、挖掘的基础上的。

⑸ 数据可视化的优秀入门书籍有哪些

Julie Steele的数据可视化之美 ，里面有一些经典案例的介绍，可作入门；

另外向怡宁翻译的鲜活的数据，也值得一看，关键是介绍了数据可视化处理的具体过程，而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂，他翻译的有关交互设计的就这么简单 其实也是一本和信息设计有关系的书籍，行文风趣，作为入门比较合适。
另外涂子沛的大数据 也值得一看，虽然这里介绍的主要是时代发展和大背景，但也有一章专门涉及数据可视化处理。

2013年6月时，浙大的陈为老师出了本数据可视化的教材，算是在国内第一本数据可视化教材，并系统地把数据可视化相关都做了梳理，看到有人也提到了这全彩略贵的书，数据可视化 ；如果嫌贵，可以买这本教材：数据可视化的基本原理与方法 ，都是陈为的书，内容基本一样，入门是够了。

国外的能推荐的多些，
Edward Tufte不用说了，有人说他的书是“信息设计的圣经”，他的The Visual Display of Quantitative Information 应该是入门必看了，公认的开山之作。不过目前还没有中译本，看完基本上可以了解数据可视化的前世今生了；
他还有一个华人学生，在美国报社工作，专门负责数据图表的设计制作，也出了一本相关的书，很棒，Dona M.Wong，她写的书现在已经有中译本了：最简单的图形与最复杂的信息 ， 主要侧重于对数据图表的修饰、完善，讲解了一些处理数据图表的基本原则，实操性很强。
Edward R.Tufte的其他书：
Visual Explanations ，Beautiful Evidence 都可以在网上找到pdf全本。
另外除了书，还推荐一个国外老头：Hans Rosling，他是瑞典卡罗琳学院全球公共卫生教授，有关他利用数据可视化显示200多个国家200年来的人均寿命和经济发展的ted视频非常火，真是数据可视化的魅力，他的其他视频也很棒（TED | Search），本人非常幽默，由他主持的BBC纪录片[BBC：统计学的快乐]也值得一看，这些都是初步了解数据可视化的好材料。