# 数据可视化的基础知识
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> 原文:[Fundamentals of Data Visualization](https://serialmentor.com/dataviz/)
>
> 校验:[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
>
> 协议:[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
>
> 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远。
* [在线阅读](https://dataviz.apachecn.org)
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* [ApacheCN 学习资源](http://www.apachecn.org/)
## 编译
```
npm install -g gitbook-cli
gitbook fetch 3.2.3
git clone https://github.com/apachecn/found-data-vis-zh
cd found-data-vis-zh
gitbook <pdf|epub|mobi>
```
## 联系方式
* 在我们的 [apachecn/found-data-vis-zh](https://github.com/apachecn/found-data-vis-zh) github 上提 issue.
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* 在我们的 [组织学习交流群](http://www.apachecn.org/organization/348.html) 中联系群主/管理员即可.
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- 数据可视化的基础知识
- 欢迎
- 前言
- 1 简介
- 2 可视化数据:将数据映射到美学上
- 3 坐标系和轴
- 4 颜色刻度
- 5 可视化的目录
- 6 可视化数量
- 7 可视化分布:直方图和密度图
- 8 可视化分布:经验累积分布函数和 q-q 图
- 9 一次可视化多个分布
- 10 可视化比例
- 11 可视化嵌套比例
- 12 可视化两个或多个定量变量之间的关联
- 13 可视化自变量的时间序列和其他函数
- 14 可视化趋势
- 15 可视化地理空间数据
- 16 可视化不确定性
- 17 比例墨水原理
- 18 处理重叠点
- 19 颜色使用的常见缺陷
- 20 冗余编码
- 21 多面板图形
- 22 标题,说明和表格
- 23 平衡数据和上下文
- 24 使用较大的轴标签
- 25 避免线条图
- 26 不要走向 3D
- 27 了解最常用的图像文件格式
- 28 选择合适的可视化软件
- 29 讲述一个故事并提出一个观点
- 30 带注解的参考书目
- 技术注解
- 参考