Data Visualization: A Successful Design Process: A Structured Design Approach to Equip You with the Knowledge of How to Successfully Accomplish Any Data Visualization Challenge Efficiently and Effectively

The content of this ebook was very well organized, systematic and clear The demonstrations and the live URL links worked and allowed me to "see" the examples as the author referred to them. Furthermore those URL links amplified and illustrated the points that Kirk was making. In addition to the content being well organized and presented in a logical and obvious fashion, the material was current, and very illuminating. This was a much better book than The Functional Art by Cairo.

Very simple yet not simplistic.Very accessible yet useful for professionals.Thanks Andy!

Enjoyed the book and found it to be a great way to organize the design process. Have done a lot of these things but seemingly unconsciously so this will be a great resource moving forward.However, was more than disappointed with the exclusion of color in the printed version of the book. Counted at least 20+ references to color, including an entire section on color. Hard to follow a blue to red diverging scale in gray. Or the 3D pie chart that show up as 1 gray color, as if the 3D wasn't bad enough.Again, I applaud the content of the book, just can't justify grayscale printing in ANY Data Viz book. Would have gladly paid $10 more to see examples in color.

A data Visualization Book with the worst black/white pictures that i never seen..very disappointing.

Dieses Buch ist mein Data Visualization-Fachbuch Nr. 1 im Jahr 2014. Zwar liegen noch weitere Bücher auf meinem Lesestapel, doch dieses Buch setzt Maßstäbe in Bezug auf Verständlichkeit und Nutzen, die vermutlich nicht so leicht zu erreichen sind.„Overload, clutter, and confusion are not attributes of information, they are failures of design.“ Edward Tufte (S.24) Genau diese unheilvollen Drei vermeidet der Autor Andy Kirk in seinem Buch, mit seinem Buch.Das Buch ist ein „structered design approach to equip you withe the knowledge of how to successfully accomplish any data visualization challenge efficiently and effectively.“ (Untertitel) Obwohl das keine leichte Aufgabe ist, gelingt sie ihm auf für den Leser leicht verständliche Weise.Es richtet sich an: „… anyone who has responsibility for, or is interested in trying to find innovative and effective ways to visually analyze and communicate data.There is no skill, no knowledge and no role-based pre-requisites or expectations of anyone reading this book.“ (Verlagswebsite)Der Autor ist da im Buch noch konkreter. Er meint, dass man „wie bei den meisten Fähigkeiten im Leben Zeit, Geduld und Praxis braucht“. (S.3)Das Buch…… geht den Weg zur Data Visualization mit folgenden Hauptkapiteln:- The Context of Data Visualization- Setting the Ppurpose snd Identifiying Key Factors- Demonstrating Editorial Focus and Learning About Your Data- Conceiving and Reasoning Visualisation Design Options- Taxonomy of Data Visualisation Methods- Constructing and Evaluating Your Design SolutionAlso quasi den Weg, den man bei der Erstellung einer Daten-Visualisierung auch geht.Jedes Kapitel beginnt mit einem kurzen Überblick, worum es darin geht und endet mit einer Zusammenfassung. Die Kapitel sind kurz und sehr verständlich geschrieben. Für alle Data Visualization-Abbildungen gibt es Links, damit man sie sich im Web bei Bedarf genauer anschauen kann, was den kleinen Nachteil aufwiegt, dass das gedruckte Buch nur schwarzweiß ist (eBook in Farbe). Auch alle Tools haben Links und ebenso viele Zitate.Der Fokus des Buches liegt auf der Strategie für Vorbereitung, Durchführung und Umsetzung von Datenvisualisierungen. Tools ist das Kapitel 6 gewidmet. Sie werden darin aber “nur” kurz vorgestellt.Für wen das Buch geeignet istEs gibt sehr viele Bücher zu Data Visualization. Doch nahezu alle fordern fortgeschrittenes Daten-Grafik-Know-how von ihren Lesern, damit sie das Gelesene umsetzen können. So bleibt es dann für Jedefrau und Jedermann bei Inspirationen. Was ja nicht schlecht ist, doch vielleicht auch nicht zufriedenstellend.Dieses Buch schließt diese Lücke. Es ist für Jedefrau und Jederman nützlich, die Daten korrekt, sehr gut und sehr interessant visualisieren wollen. Und das auch mit (noch) wenig Daten-Grafik-Know-how.Allerdings sollte man „gute Grundlagen in Mathematik haben, besonders in Bezug auf Statistik, sowie einen guten Design-Instinkt.“ (S.3)Es skizziert auch im Kapitel „The ‚eight hats’ of data visualisation design“ welche Kompetenzen zu einem Datenvsiualisierer gehören und wie man fehlende Kompetenzen mit Zusammenarbeit überbrückt.D.h., Sie erlernen mit dem Buch eine geeignete Strategie und Handwerkszeug zur Umsetzung von Daten in gelungene Visualisierungen, die Sie sofort auch für wenig aufwendig Daten-Grafiken nutzen können. Und wenn Ihnen für aufwendigere Daten-Grafiken das grafische Know-how fehlt, lernen Sie Herangehensweisen kennen, die Sinn machen und können Ihr Know-how in der Zusammenarbeit ergänzen bzw. durch Üben, Anwenden, Üben, Anwenden.Dies lohnt sich:„The ability to take data – to be able to understand it, to process it, to extract value from it, to visualize it, to communicate it – that’s going to be a largely important skill in the next decades.“ Hal Varian (S. 7)„Good content reasoners and presenters are rare, designers are not.“ Edward Tufte (S.54)Was mir am Buch gefälltAlles, siehe auch oben.Ich bin voller Bewunderung, wie man ein didaktisch so gut aufgemachtes Buch erschaffen kann.U.a. gefällt mir auch sehr diese Herangehensweise: „Using visual analysis to find stories“ (S. 67 – 71) in den Daten. Denn „Visualization gives you answers to questions you didn’t know you had.“ En Schneiderman (S.67)Ich sage meinen Studenten immer, dass man idealerweise dem Leser die Daten „vorverdaut“.An einem einfachen Beispiel führt der Autor dies über 7 ½ Seiten sehr nachvollziehbar vor.Ein Highlight ist auch seine Stukturierung von „data visualisation methods“. (S. 119 – 158) Es gibt einige Klassifikationen, doch die im Buch vorgestellte Struktur ist für mich logischer, umfassender und aktueller, enthält sie doch auch neue Formate. Sie umfasst:- Comparing categories (12 Formate)- Asssessing hierarchies and part-to-whole realtionships (7 Formate)- Showing changes over time (9 Formate)- Plotting connections and realtionships (7 Formate)- Mapping geo-spatial data (8 Formate)Was mir am Buch nicht gefälltNichts, außer vielleicht, dass es kein Autorenfoto für neugierige Leser gibt. Doch leitet einen diese unbeantwortete Frage dann u.a. auf den nützlichen Blog von Andy Kirk, was ja vielleicht beabsichtigt ist ;-)Hier noch drei kleine Inspirationen zu Data Visualization aus dem Buch für Sie1) „Using visual analysis to find stories“Was könnten diese Geschichten sein? Worin könnte sie zu finden sein? Hier 7 Beispiele für Fragen an die Daten, um zur erzählenswerten Visualisierung zu gelangen:- Umfang und Verteilung der Daten?- Kontext der Daten?- Ändern sich die Daten und in welcher Richtung?- Wie stark ändern sich die Daten?- Schwankungen der Daten?- Ist das sichtbare Muster in den Daten ein bedeutungsvolles Signal oder nur das „Geräusch“ in den Daten?Gibt es Überschneidungen zwischen Variablen?2) „My working process is riddled with dead-ends, messy errors, and bad decisions – the final product usally sits on top of a mountain of interations that rarely see the light oft he day.“ Jer Thorp (S.80)Um damit umgehen zu können, rät Andy Kirk- zuerst Visualisierungsideen zu skizzieren,- sich Notizen für die nächsten Versuche/Aufgaben zu machen, um das Gelernte sofort wieder gut nutzen zu können,- auf Zeitmanagement zu achten, d.h. angemessen je Arbeitsschritt mit der Zeit zu haushalten und überhaupt herauszufinden, was angemessen ist,- nicht (immer) das Rad neu erfinden zu wollen, sondern auch die vielen vorhandenen kreativen Optionen nutzen. (S.82 – 83)3) „Valuating the work of others“„One oft he most effective ways of sharpening your visualisation design „eye“ is by evaluating other designers’ work. Not necessarily through providing formal feedback, but just testing your reaction and analysis oft he design you see.“ (S. 177f)

All images are in black and white but the text describes the images in color.... Huh? Useless. Buy the ebook. Returned it.

Being a professional data visualization practitioner myself, I must conclude that Andy Kirk has really nailed it: the data visualization design process he describes matches my personal experience of creating data visualizations almost exactly. The book especially describes the process of designing explanatory and exploratory visualizations, and is less concerned with visualizations as exhibition.I really like the chapter on Demonstrating Editorial Focus. This is something that is not often emphasized in data visualization introduction books, but it is a very useful one, as it focuses on the storytelling part of a visualization.Chapter 5 provides a very good overview of different charts. If you're just starting out with visualization, you might see some charts that you didn't know before. If you're a real expert, you might be missing some, but the categorization nicely groups the different chart types by method. I especially like the fact that he mentions the appropriate data variables and visual variables, which is really helpful in picking the right chart.Overall I think the book is very good, but be aware that the real emphasis is on all the aspects of the process itself. Don't expect a book with code examples on "how to create this visualization". So, when you've read this book, I think you're more aware of all the various facets involved in the design of a data visualization. You're also able to distinguish good visualizations from bad visualizations, and lastly, it gives you the right steps that should be involved in designing a visualization yourself.The final chapter gives some great pointers to off-the-shelf software packages and visualization frameworks that you can use to design and construct visualizations yourself. The best advice is at the end of the book: Practice, practice practice!

For my taste, there was a bit too much explaining what we're going to explain, but that's my taste.Overall, I found the book very easy to follow, very thorough. I learned many new things about data visualization.

Data visualisation in words, no code examples.

It’s a good book - useful for students, but no R code.

To anyone under the mistaken impression that this book is not in colour, I can assure you that this edition on the ipad kindle app is in colour. And it is brilliant. That is all.

Probably the best book for practical, hands on in data visualization.

Considering its a Data Visualization book and color and visual display is of utmost importance and top it,the price paid is 1700+ the images etc should have been colored....would have made understanding more clearer and the huge price justified 🙁Highly dissatisfied..Please consider online version instead..not worth spending so much on hard copy.The book and it's content is good otherwise