可视化专题
是的，我把可视化也放到了这一章（你咬我啊）
数据可视化对增进人们对数据的理解、捕捉数据中潜藏的模式，起着至关重要的作用，正所谓一图胜千言。
好的可视化作品，能够让受众发现那些原本非常容易被忽略却极具价值的东西，甚至更进一步，Good answers lead to more good questions.
可视化的终极目的是更好地传递信息。所以，首先你得有信息，其次才涉及到如何去传递。关于从数据中获取信息，请参考本书数据分析等专题。这里我们只涉及如何传递部分。
顶会/研究机构
The Visual Analytics Science and Technology (VAST) Challenge
传统的直方图、折线图、饼图不再赘述。
Chord Diagrams
一般知识
No more Rainbows
The world has known for at least 20 years that the rainbow colourmap is A Bad Thing, perhaps even A Very Bad Thing为什么说彩虹图是个特别不好的东西呢？原因大概有如下几点：- 黄色和青色附近有色条，，引入了并不存在的结构，可能会误导受众
- 亮度不是单调的，因此无法转为灰度图
- 色盲同志无法很好感知
Why Should Engineers and Scientists Be Worried About Color? to read
- Multivariate Network Exploration and Presentation: From Detail to Overview via Selections and Aggregations 该论文挑战了可视化研究领军人物Ben Shneiderman所提出的可视化设计原则（“魔咒”）：overview first, zoom and filter, then details on demand（总览为先 缩放过滤 按需查看细节）, 详细介绍参见这篇博文
高维数据的可视化
信息在社交网络上的流播
可视化的欺骗性
可视化有时候是具有欺骗性的，例如一些有意或者无意的视觉操纵。这种欺骗的高明之处在于，它不是数据造假这种低级的欺骗，而是利用信息隐藏、引入一些不易察觉的偏置来达到视觉操作的目的。
常见的欺骗手法： 改变纵轴的起始点，改变放缩比例，改变线条粗细。
参见文章 Disinformation Visualization: How to lie with datavis . 非常值得一读。
工具
Processing
已经出到版本3了（2015.10.23）
关于 processing 的书籍，现在也是非常多了。推荐《代码本色－用编程模拟自然系统》(The Nature of Code - Simulating Natural Systems With Processing), 这本书并不是专门讲 processing 的，但是书中用 processing 来实现诸多动态模拟，还是很有参考价值。
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特点： 简单灵活，基于HTML5, 自适应，交互式。
D3.js
我好钟意你啊，D3
ggplot2 大神 Hadley 鼎鼎大名的R包
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R包，交互可视化
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百度开源。有集大成者之气。
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在线制作流程图，非常好用，对于偶尔画一两次流程图的童鞋来说，安装软件啥的太麻烦且不必要，processon 绝对可以满足需求。
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时间流
他们又搞个TimelineJS3出来
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2015.11 开源。基于 D3.js 和 stack.gl，绝对利器。
Gephi
http://acko.net/files/mathbox2/iframe-quat.html
http://acko.net/files/gltalks/pixelfactory/online.html 真是要酷死了
作品廊
概念可视化集锦(Gallery of Concept visualization.md )
Information Is Beautiful Awards
How to Visualize New York City Using Taxi Location Data and ggplot2
A Day in the Life of Americans
出行数据的可视化例子 犹如一个星系，喜欢！