数据故事化 从数据感知到数据认知

本书是创新性系统讲述数据故事化的理论与实践的教材，特别注重相关理论的继承和创新，不仅吸收全球一流大学及国外相关领域的标志性成果及近期新进展，还充分体现了我国传统文化及人才培养的需要及未来社会的人才需求，系统讲解数据故事化的理论、方法、技术、工具与代表性实践。全书分为三篇：基础篇主要讲解数据故事与文学故事的联系及区别，以及数据故事的定义、特征、认知和应用；理论篇主要分析数据故事化的核心理论、数据故事化的理论基础及数据故事化的方法与技术；实战篇主要讲解Tableau的数据故事化功能和基于Tableau的数据故事化实践。本书既可以满足数据科学与大数据技术、大数据管理与应用、计算机科学与技术、管理工程、工商管理、数据统计、数据分析、信息管理与信息系统、商业分析、数据新闻、数字人文等专业的教学需求，还可以满足数据科学领域紧缺人才培养和职业能力提升的需求。

第一篇基础篇
第1章故事3
1.1故事的定义和特征4
1.1.1故事的定义4
1.1.2故事的特征7
1.2故事的发展史8
1.2.1视觉/口述讲故事（约公元前700年之前）8
1.2.2书面讲故事（约公元前700年至20世纪）11
1.2.3数字化讲故事（20世纪至今）11
1.3故事的要素12
1.3.1意图——为什么要讲故事13
1.3.2内容——要讲什么故事13
1.3.3方式——如何讲故事14
1.3.4受众——给谁讲故事14
1.3.5冲突——故事的关键在哪里15
1.4故事的情节16
1.4.1金字塔结构16
1.4.2英雄之旅结构17
1.4.3“男孩追到女孩”结构19
1.5故事的叙述19
1.5.1故事的创作与叙述的区别19
1.5.2故事的叙述方法20
1.5.3故事的叙述原则22
1.6故事的生成26
1.6.1Storytelling Alice和Looking Glass26
1.6.2BeemGee作者工具27
1.6.3Worldbuilding28
小结29
思考题30
第2章数据故事31
2.1数据故事的定义32
2.1.1数据与故事的联系32
2.1.2数据故事及数据故事化34
2.1.3数据故事的金字塔模型35
2.1.4数据故事化的相关术语36
2.1.5数据故事的作用——EEE作用36
2.2数据故事的特征37
2.3数据故事的认知模型40
2.3.1数据故事的感知41
2.3.2数据故事的认知41
2.3.3数据故事的行动42
2.4数据故事的应用42
2.4.1解决数据科学的“最后一英里”问题42
2.4.2提升数据的可认知和可记忆能力43
2.4.3推动“数据-洞见-行动”的转换47
2.4.4数据新闻及数据产品开发47
小结49
思考题50
第二篇理论篇
第3章数据故事化的基础理论53
3.1数据故事的要素54
3.2数据故事化的原则55
3.3数据故事化的流程58
3.3.1数据理解58
3.3.2明确目的61
3.3.3了解受众62
3.3.4识别关键数据63
3.3.5数据故事的建模63
3.3.6叙述准备64
3.3.7叙述设计及二度创作65
3.3.8叙述与互动65
3.4数据故事化的模型66
3.4.1分析模型67
3.4.2故事模型67
3.4.3叙述模型70
3.5数据故事的叙述71
3.5.1叙述者驱动型叙述71
3.5.2受众驱动型叙述72
小结72
思考题73
第4章数据故事化的理论基础74
4.1数据科学76
4.1.1与数据故事化的联系76
4.1.2数据科学的理论与方法77
4.1.3数据科学的应用85
4.2认知科学90
4.2.1与数据故事化的联系91
4.2.2认知科学的理论与方法92
4.2.3认知科学的应用95
4.3数据可视化96
4.3.1与数据故事的联系96
4.3.2可视化的理论与方法97
4.3.3数据可视化的应用109
4.4可解释性机器学习111
4.4.1与数据故事化的联系112
4.4.2可解释性机器学习的理论与方法113
4.4.3可解释性机器学习的应用116
4.5自然语言处理117
4.5.1自然语言处理与数据故事化的联系117
4.5.2自然语言处理的理论与方法118
4.5.3自然语言处理的应用123
小结124
思考题126
第5章数据故事化的方法与技术127
5.1可视故事化128
5.1.1可视故事化的定义128
5.1.2可视故事化的特征129
5.1.3可视故事化的方法130
5.2SHAP137
5.2.1SHAP的定义137
5.2.2SHAP的方法138
5.2.3SHAP的特征139
5.2.4SHAP的应用140
5.3Facet140
5.3.1Facet的定义140
5.3.2Facet的方法141
5.3.3Facet的特征142
5.3.4Facet的应用142
5.4反事实解释144
5.4.1反事实解释的定义144
5.4.2反事实解释的特征144
5.4.3反事实解释的方法144
5.4.4反事实解释的应用145
5.5LIME146
5.5.1LIME的定义146
5.5.2LIME的特征147
5.5.3LIME的方法147
5.5.4LIME的应用150
5.6Anchors150
5.6.1Anchors的定义150
5.6.2Anchors的方法151
5.6.3Anchors的特征151
5.6.4Anchors的应用151
5.7对比解释法153
5.7.1对比解释法的定义153
5.7.2对比解释法的特征154
5.7.3对比解释法的方法155
5.7.4对比解释法的应用156
5.8A/B测试157
5.8.1A/B测试的定义157
5.8.2A/B测试的方法157
5.8.3A/B测试的特征158
5.9混淆矩阵159
5.9.1混淆矩阵的定义159
5.9.2混淆矩阵的特征160
5.9.3混淆矩阵的方法160
5.9.4混淆矩阵的应用160
小结163
思考题163
第三篇实战篇
第6章Tableau及其数据故事化功能167
6.1Tableau概述168
6.2Tableau的安装173
6.3Tableau的界面174
6.3.1菜单及工具栏区域175
6.3.2数据源、工作表、仪表板和故事标签及状态栏177
6.3.3侧栏及窗格区域178
6.3.4画布及视图区域180
6.3.5卡和功能架区域180
6.3.6智能推荐区域184
6.4Tableau的术语184
6.4.1数据来源（DataSource）184
6.4.2工作簿及其组成185
6.4.3窗格及其类型186
6.4.4功能架及其类型188
6.4.5视图及其智能推荐189
6.4.6仪表板189
6.4.7故事192
6.4.8参数192
6.4.9维度和度量194
6.4.10连续字段和离散字段196
6.5Tableau的关键技术198
6.5.1VizQL198
6.5.2HyPer201
6.6Tableau的操作方法203
6.6.1连接到数据来源203
6.6.2工作表及视图的编辑205
6.6.3仪表板的编辑207
6.6.4故事的编辑210
6.6.5数据的分析211
6.6.6在线发布216
6.7Tableau的故事化功能217
小结223
思考题224
第7章数据故事化实战225
7.1Tableau数据故事化的流程226
7.2地震数据故事的需求分析228
7.2.1业务背景228
7.2.2数据分析229
7.2.3数据故事化的目的230
7.3地震数据故事的设计231
7.3.1数据故事的类型231
7.3.2数据故事的要素232
7.3.3数据化故事的模型233
7.3.4数据故事的叙述234
7.4地震数据故事的生成235
7.4.1连接数据源235
7.4.2设计工作表237
7.4.3设计仪表板247
7.4.4设计故事252
7.5地震数据故事的发布265
7.6地震数据故事的评价与改进266
小结267
思考题268
附录A数据故事化的重要文献269
附录B数据故事化相关工具软件273
附录C数据故事化相关课程资源276
参考文献279