4.4　经验教训 　
4.5　下一步 　
4.6　注释 　
第5章　得克萨斯大学体系的透明化　
5.1　背景 　
5.2　数据可视化的初期努力 　
5.3　拥抱传统bi 　
5.4　数据发现 　
对学生生涯的可见性更强 　
拓展：数据可视的全系统推广 　
5.5　成果 　
5.6　经验教训 　
5.7　下一步 　
5.8　注释 　
第ⅲ部分　走起：成为可视化组织　
第6章　可视化组织的四层架构　
6.1　慎重的免责说明 　
6.2　简单模型 　
局限性和明晰性 　
进步性 　
回落：向更低层面后退 　
补充，而非替代 　
累积优势 　
低层面的局限性 　
相关性和子层面 　
每个组织都应该渴望进入级别4吗？ 　
6.3　下一步 　
第7章　wwvod？　
7.1　将重构所造成的影响可视化 　
员工流动可视化 　
沿着数据可视化道路起步 　
结果和经验教训 　
未来 　
7.2　营销示例 　
7.3　下一步 　
7.4　注释 　
第8章　建立可视化组织　
8.1　数据提示和*佳实践 　
数据：原生汤 　
在跑之前先学走……至少现在如此 　
数据可视化通常只是起点 　
大数据和小数据的可视化 　
不要忘记元数据 　
朝企业外面看 　
起始：并不需要完整数据 　
可视化好的和差的数据 　
支撑钻取能力 　
8.2　设计提示和*佳实践 　
牢记以终为始 　
尽可能做减法 　
ux：参与与试验至关重要 　
鼓励互动 　
谨慎使用移动和动画 　
使用相对数而非绝对数 　
8.3　技术提示和*佳实践 　
凡有可能，请考虑使用api 　
拥抱新工具 　
了解数据可视化工具的局限 　
开放性 　
8.4　管理提示和*佳实践 　
鼓励自助服务、探索和数据民主 　
提出正面怀疑 　
相信过程，而非结论 　
消除信息割据和专业化障碍 　
若可能，可视化之 　
聘用综合型人才 　
方向**，精准其次 　
8.5　下一步 　
8.6　注释 　
第9章　障碍：错误、神话和挑战　
9.1　错误 　
掉入传统roi陷阱 　
对数据可视总是—盲目—信任 　
忽视受众 　
置身大教堂中进行开发 　
设置目标，转身即忘 　
糟糕的数据可视化 　
9.2　神话 　
数据可视化对确定性和成功的保证 　
数据可视化很容易 　
把数据可视化作为项目 　
存在一个“全对”的数据可视化 　
excel足矣 　
9.3　挑战 　
季度性可视化心态 　
蔑视数据 　
抛弃历史：超越之前工具带来的失望 　
9.4　下一步 　
9.5　注释 　
第ⅳ部分　总结及数据可视的未来　
尾声　其实我们才刚刚开始　
c.1　 以数据为中心的四大关键趋势 　
可穿戴技术和量化自我 　
机器学习和物联网 　
多维数据 　
数据移植与数据所有权之间即将发生的斗争 　
c.2　*后的一些想法 　
c.3　注释 　
后记　我的数据生涯　
附录　数据可视化资源　
参考文献　
关于作者　
如何帮助这本书　
译者后记

大数据可视化重构智慧社会-全彩印刷 相关资料

“当前大量数据的涌入正困惑着大大小小的公司，毫无疑问，很多的机会错失也将在未来出现。《可视化组织》一书表明了很多公司正如何利用新的强有力的数据可视化工具。阅读此书，将你的公司变成更高效的数据驱动的决策机器。”
　　——tech cocktail公司的ceo、合作创始者及《创业混搭术》（startup mixology）一书作者，frank gruber
　　“数据到处皆是，但是我们有多少人真正使用数据并将其驱动我们的工作？人们通过不同方式进行学习，而对于很多人来说可视化方式是最有效方式。遗憾的是，大多数组织忽视了蕴含于数据可视化展示中的机会。有了《可视化组织》一书，不再有借口出现这种情况。simon通过讲故事的生动方式以及出色的可视化方式，对于当前数据可视化提供了精致且新颖的视角。”
　　——圣塔克拉拉大学管理系主任及《即插即用型经理》（the plugged-in manager）一书作者，terri l. griffith
　　“这本精彩的书给我们带来了好消息，是的，大数据让人烦恼，但是先进组织已经发现了从噪音中识别信号的办法。通过分析和整合手段的综合使用，simon证明如何不仅看到森林，还能看到树木。”
　　——foundry集团公司合作创始者和管理总裁及《创业生活》（startup life）一书作者，brad feld
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　　——gartner公司信息创新部研究副总，douglas laney
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