“这正是我最喜欢分析工作的地方：把枯燥扁平的数据，通过可视化让它焕发生机”——John Tukey
我们每天都在与数据打交道，并需要理解它。在工作中，无论是否是数据从业者，都必须基于成千上万甚至数百万行、从未接触过的数据做出决策。在生活中，我们也越来越多地接触到能够帮助我们优化习惯、保护健康，并成为负责任公民的数据。那么，在做出数据驱动的决策时，如何高效地理解这些信息？这正是数据可视化大显身手的地方。
数据可视化是数据科学中最重要的技能之一。用富有洞见的图形让数据“活起来”，是传达数据洞见的最高效方式。无论是数据分析师向非技术干系人拆解发现，数据科学家阐述其在生产中部署模型的影响，还是“公民数据从业者”将数据素养用于实际工作，数据可视化都是数据叙事的核心。数据叙事倡导通过可视化、叙述与数据，将洞见转化为行动。
数据可视化的魅力在于其可达性与共鸣感。高效可视化数据的工具光谱很广，从 Excel、Power BI、Tableau 等拖拽式工具，到更技术型的 Python 与 R。因此，数据可视化常被视为许多有志于入门数据领域的人迈向专业的“第一口药”。
本文精选了 10 本必读书籍，助您提升数据可视化能力。无论您是希望打磨视觉设计与叙事技巧的资深从业者，还是刚入门、想夯实可视化基础的新手，这里都有适合您的读物。
1. Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals by Brent Dykes
对于任何需要进行数据呈现的人而言，数据叙事技能已成为基本门槛。数据叙事常被称为“分析的最后一公里”，它提供了一个框架，帮助将数据洞见传达给技术与非技术受众。在这本里程碑式的著作中，Brent Dykes 拆解了数据叙事的价值以及成功数据故事的关键组成部分。
根据曾做客DataFramed 播客的 Dykes 的观点，我们不应只关注如何可视化数据，还应利用叙事与讲故事，将洞见转化为决策。在书中，Dykes 提出了一个数据叙事框架，将数据、叙事与可视化三大核心要素融合为一体。
Effective Data Storytelling 颇具创新意义。它超越了对数据可视化的传统关注，转而探讨叙事的力量与用数据讲故事的心理学原理。它将教会您用具有说服力、令人难忘的数据故事来呈现洞见的必备技能。因此，对于经常用数据进行沟通的人而言，这是一本不可或缺的读物。
2. Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals by Cole Nussbaumer Knaflic
同样地，Cole Nussbaumer Knaflic 的 Storytelling with Data 详细解析了讲述数据故事的不同方式。可视化为我们的数据故事提供了视觉层，但如何通过数据进行有效呈现与表述，讲出引人入胜的故事并非易事。Knaflic 的这本书正是试图弥合这道鸿沟。
Storytelling with Data 充满了实用资源与案例研究，适合希望高效运用数据可视化的商业与数据从业者。无论是选择使用哪种图表、如何构建数据故事，还是如何为图表“去杂化”，书中理论与实践相结合，是新手与资深可视化从业者的优质参考。
3. Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-glance Monitoring by Stephen Few
仪表板是以一瞥即得的方式展示复杂数据景观的最有效工具之一。然而，仪表板也很容易被设计得繁琐低效。Stephen Few 的 Information Dashboard Design 旨在帮助从业者在开发仪表板时避免常见错误与陷阱。
本书作为一本实践指南，系统呈现了设计仪表板的最佳实践。书中细节丰富，以大量示例说明何为高效与低效的仪表板，以及如何避开常见设计误区。除解释如何打造优秀仪表板外，Stephen Few 还结合神经科学领域的新进展，对设计理论与数据可视化的原理进行了有价值的介绍。
4. The Big Book of Dashboards. Visualize Your Data Using Real-World Business Scenarios by Steve Wexler, Jeffrey Shaffer, and Andy Cotgreave
凡是从事商业智能工作的团队成员，都应该读一读这本书。由 Steve Wexler、Jeffrey Shaffer 与 Andy Cotgreave 合著，The Big Book of Dashboards 是打造高效仪表板的权威指南。
书中基于来自医疗、金融、市场营销、体育等多个行业的真实仪表板用例提供了大量示例，非常适合希望将仪表板设计技能提升到新水平的读者。该书对 Tableau 用户尤为友好，涵盖了从同理受众到完善仪表板内数据可视化等各类最佳实践。
您还可以直接从合著者 Andy Cotgreave 了解更多，他曾在DataFramed 播客中讨论数据可视化与数据叙事技能。
5. The Functional Art by Alberto Cairo
在 The Functional Art 一书中，数据记者 Alberto Cairo 直面可视化开发中最关键的问题之一：如何在不牺牲实用性与洞见的前提下，创造出美观、吸引人的可视化。换言之，如何让数据可视化背后的艺术“有用”。
尽管这常被视为一种权衡，Alberto Cairo 却证明了相反的可能性。他从行业最佳实践的细致回顾出发，进而探讨我们大脑在感知与记忆信息方面的独特机制。
Functional Art 的目标明确：结合数据科学的最佳实践与我们对人类知觉和认知的理解，创造既美观又对终端用户有用的引人入胜的可视化。
6. The Visual Display of Quantitative Information by Edward R. Tufte
要深入理解一个主题，总要回到经典之作。Edward R. Tufte 的 The Visual Display of Quantitative Information 常被视为最早的可视化著作之一。
自 1983 年首次出版以来，世界已发生巨大变化——技术进步使得数据可视化任务远比 Tufte 当年更为易得——因此书中部分观点已显陈旧。然而，这本书仍提供了许多关于设计理论与如何创建有效图表的永恒最佳实践。此外，书中收录了超过 200 幅插图，包含种类繁多的图形、图表与表格，并配以详尽分析，为寻找灵感的读者提供了极佳的参考。
7. The Accidental Analyst by Eileen Mcdaniel and Stephen McDaniel
随着数据量增长并渗透到越来越多的岗位，更多专业人士——无论背景如何——都在日常工作中需要处理数据。如果您自认是“误打误撞”的分析师，原本并未计划在岗位上处理与分析数据，那么这本书适合您。
The Accidental Analyst 由 Eileen Mcdaniel 与 Stephen McDaniel 合著，提供了一个直观、循序渐进的框架，以应对数据分析与可视化的复杂性。书中提出的“数据分析七个 C”，定义了一条清晰的行动路径，帮助您依据行业最佳实践，有条不紊地组织、分析与可视化数据。
配合插图示例与大量技巧，这本书既适合专家，也适合新手，可帮助他们理清数据、并用数据进行有效沟通。
8. Beautiful Visualization. Looking at Data Through the Eyes of Experts by Julie Steele and Noah Iliinsky
是什么让一幅数据可视化既有吸引力又富有洞见？Beautiful Visualization 试图从领域专家的视角作答。
由 Julie Steele 与 Noah Iliinsky 合著，Beautiful Visualization 通过剖析真实的数据可视化项目来分析可视化的全过程。书中汇集了 24 位数据可视化专家——从设计师、科学家到艺术家与统计学家——他们分享了在可视化数据时的方法、路径与理念。
本书是学习专家如何处理视觉设计流程的优秀资源。得益于多元化的声音，各种背景的读者都能获得新的启发，将自己的可视化技能提升到更高水平。
9. Information Graphics by Sandra Rendgen and Julius Wiedemann
Information Graphics 是一本令人着迷、制作精良的著作，探讨了大数据时代视觉传播的发展。
由 Sandra Rendgen 与 Julius Wiedemann 合著，本书分为两部分。第一部分包含关于数据可视化早期历史的导论性文章（例如，其中一篇将原始洞穴壁画视为传播手段）以及支撑其发展的理论。第二部分精选了来自全球的 200 多个项目与 400 多个图形信息案例，涵盖新闻、政府、教育、商业等诸多领域。
本书面向广泛读者而写，对任何关注现代视觉传播历史与实践的人都大有裨益。
10. Knowledge Is Beautiful by David McCandless
我们是否可以通过数据可视化来理解这个世界？在这本视觉效果惊艳的Knowledge is Beautiful 中，David McCandless 做出了有力尝试。
Knowledge is Beautiful 收录了大量引人入胜、色彩丰富的可视化与信息图，试图解释我们所认识的世界。这些图表很好地体现了 McCandless 简洁、优雅且打破边界的风格——并尝试从艺术、科学、历史、健康、媒体等领域提炼洞见。此外，对于希望深入数据的读者，这是一个加分点：每一幅可视化都配有一个开放数据集。
如果您还想进一步学习数据可视化——下面还有更多资源可供参考：