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第Ⅰ部分 全书概述和背景1

导言3

Ⅰ.1 Twitter数据探险4

Ⅰ.2实时数据可视1019

主要目标10

作用11

比以往更重要13

落后的报复：数据可视的现状16

Ⅰ.3全书概览18

可视化组织的界定20

本书中心主题20

何人受益？21

方法论：故事在这里很重要22

对知识和案例研究的执着24

差异化：有关其他数据可视文本的记录26

作战计划27

Ⅰ.4接下来27

Ⅰ.5注释28

第1章 可视化组织的快速发展29

1.1大数据的兴起30

1.2开放数据32

1.3数据生态的萌芽33

1.4新的网络：可视化、语义和API驱动34

可视化网络的到来34

关联数据和更语义化的网络35

采集数据更趋便利37

借助云和数据中心更高效38

1.5更好的数据工具39

1.6更透明的组织40

1.7山寨经济：有样学样41

1.8数据新闻和Nate Silver效应42

1.9数字人45

可视化公民的出现45

移动化48

可视化员工：更技术和数据达人化的工作场所48

遨游在我们数据驱动的世界里49

1.10下一步50

1.11注释50

第2章 将数据转化为洞见：工具53

2.1数据可视化：智能化和整合战略的构成54

2.2专业术语：数据可视、BI、报表、分析和KPI55

可视化组织应该杜绝一切“试过才知对”的报表工具吗？57

刻画出一些区别58

2.3数据可视五虎将58

大型企业软件供应商应用59

最优性能应用63

流行的开源工具66

设计公司68

创业、网站服务及其他资源73

2.4最后的话：没有放之四海皆准的真理75

2.5下一步75

2.6注释76

第Ⅱ部分 可视化组织介绍77

第3章 可视化组织的典范79

3.1 Netflix 1.0：计划落空79

3.2 Netflix 2.0：自我颠覆80

3.3数据可视：大数据整合战略的构成部分82

3.4数据可视：Netflix文化灌输83

客户洞察84

更好的技术性和网络化诊断86

拥抱社区90

3.5经验教训91

3.6下一步92

3.7注释92

第4章 DNA中的数据可视95

4.1起始96

4.2 UX至高无上97

4.3探究100

拥抱免费的开源工具100

API的延伸应用103

4.4经验教训103

4.5下一步104

4.6注释104

第5章 得克萨斯大学体系的透明化105

5.1背景106

5.2数据可视化的初期努力107

5.3拥抱传统BI108

5.4数据发现109

对学生生涯的可见性更强110

拓展：数据可视的全系统推广113

5.5成果114

5.6经验教训116

5.7下一步116

5.8注释116

第Ⅲ部分 走起：成为可视化组织117

第6章 可视化组织的四层架构119

6.1慎重的免责说明120

6.2简单模型121

局限性和明晰性123

进步性124

回落：向更低层面后退126

补充，而非替代127

累积优势127

低层面的局限性127

相关性和子层面128

每个组织都应该渴望进入级别4吗？128

6.3下一步128

第7章 WWVOD？129

7.1将重构所造成的影响可视化130

员工流动可视化131

沿着数据可视化道路起步131

结果和经验教训137

未来138

7.2营销示例138

7.3下一步139

7.4注释139

第8章 建立可视化组织141

8.1数据提示和最佳实践141

数据：原生汤141

在跑之前先学走……至少现在如此142

数据可视化通常只是起点142

大数据和小数据的可视化143

不要忘记元数据143

朝企业外面看145

起始：并不需要完整数据145

可视化好的和差的数据146

支撑钻取能力146

8.2设计提示和最佳实践150

牢记以终为始150

尽可能做减法151

UX：参与与试验至关重要152

鼓励互动152

谨慎使用移动和动画152

使用相对数而非绝对数153

8.3技术提示和最佳实践153

凡有可能，请考虑使用API153

拥抱新工具154

了解数据可视化工具的局限155

开放性155

8.4管理提示和最佳实践156

鼓励自助服务、探索和数据民主156

提出正面怀疑156

相信过程，而非结论157

消除信息割据和专业化障碍157

若可能，可视化之158

聘用综合型人才159

方向第一，精准其次159

8.5下一步159

8.6注释160

第9章 障碍：错误、神话和挑战161

9.1错误162

掉入传统ROI陷阱162

对数据可视总是——盲目——信任163

忽视受众164

置身大教堂中进行开发164

设置目标，转身即忘164

糟糕的数据可视化165

9.2神话167

数据可视化对确定性和成功的保证167

数据可视化很容易167

把数据可视化作为项目168

存在一个“全对”的数据可视化169

Excel足矣169

9.3挑战170

季度性可视化心态170

蔑视数据170

抛弃历史：超越之前工具带来的失望171

9.4下一步171

9.5注释172

第Ⅳ部分 总结及数据可视的未来173

尾声 其实我们才刚刚开始175

C.1以数据为中心的四大关键趋势177

可穿戴技术和量化自我177

机器学习和物联网178

多维数据179

数据移植与数据所有权之间即将发生的斗争181

C.2最后的一些想法183

C.3注释184

后记 我的数据生涯185

附录 数据可视化资源189

参考文献193

关于作者195

如何帮助这本书197

译者后记199